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Blackbox Fernwärme – Wie werden Fernwärmenetze smart?

8. September 2020

Gernwärmenetze: Informationen Fehlanzeige

Die Energiewende ist ein Thema, das die Öffentlichkeit maßgeblich im Bereich Strom diskutiert. Dabei fokussiert sich alles auf Erneuerbare Energien, die EEG-Umlage, Elektromobilität oder das Stromnetz. Der Bereich Fernwärmenetze steht völlig im Hintergrund. Dabei werden diese Netze genauso blind gefahren wie heutige Stromnetze im Niederspannungsbereich. Statt eine transparente Übersicht über das Fernwärmenetz zu haben, handelt es sich häufig um eine Blackbox.

Investitions- sowie Steuerungsentscheidungen im Fernwärmenetz werden oft nur auf Basis der Expertise von einzelnen Fachmitarbeitern getroffen, denen zudem keine ausreichende Datenbasis vorliegt. Die finanziellen oder ökologischen Auswirkungen dieser einzelnen Entscheidungen spielen zu selten eine Rolle. Der Betrieb von Fernwärmenetzen findet vielmehr auf dem Stand der vergangenen Jahrzehnte statt. Es wird darauf verzichtet, mittels neuer Technologien zusätzliche Informationen zu generieren, die zur Steigerung der finanziellen und ökologischen Prozesseffizienz genutzt werden können.

Fernwärmenetze: Die fehlenden Informationen der Blackbox

Im praktischen Betrieb von Fernwärmenetzen basiert die Steuerung des Netzes oft auf einzelnen, wenigen Datenpunkten. Häufig umfassen die Informationen lediglich die Daten der einzelnen Erzeugungsanlagen. Hinzu kommen eine Hand voll Netzschlechtpunkte, die einen punktuellen Überblick über den Zustand des Fernwärmenetzes bringen. Bei Netzschlechtpunkten handelt es sich um die Punkte, an denen der Fernwärmenetzbetreiber die schlechteste Versorgung im Netz vermutet. Die Bestimmung des Schlechtpunktes basiert allerdings nur auf Annahmen. Durch das sich ändernde Verbrauchsverhalten über einen Tag wandert der Schlechtpunkt im Netz. In diesem Fall sind mehr Messpunkte notwendig.

Die Datengrundlage über den Ist-Zustand ist somit nicht ausreichend. In der Praxis kämpfen Fernwärmenetzbetreiber oft mit zu hohen Rücklauftemperaturen. Der Verursacher bzw. der verantwortliche Verbraucher im Netz ist auf Grund der mangelnden Datenbasis oft nicht ermittelbar. Die Folge sind ein schlechterer Wirkungsgrad der Erzeugungsanlagen sowie ein höherer Brennstoffeinsatz und erhöhte Lastspitzen. Würden die Hausübergabestationen hingegen mit Messtechnik überwacht werden, kann ein Verbraucher für ihr netzschädigendes Verhalten belangt werden. Die Prozesseffizienz nimmt dadurch zu und alle Nutzer profitieren von sinkenden Kosten.

Durch die mangelhafte Datenbasis ist eine Aussage über die Vorlauftemperatur im gesamten Fernwärmenetz schwierig. Aus diesem Grund fahren Fernwärmenetzbetreiber ihre Netze mit zu hohen Vorlauftemperaturen, um dem Risiko von Legionellen vorzubeugen. 3 bis 5 Grad sind keine Seltenheit, wodurch hohe Mehrkosten entstehen.

Fernwärmenetze: Die Probleme der Wärmeprognose

Neben der Erhebung einer ausreichenden Datenbasis ist auch die damit verbundene Prognose des zukünftigen Wärmebedarfs relevant. Hier prognostizieren Fernwärmenetzbetreiber ebenfalls auf Basis der wenigen Informationen den Bedarf für die nächsten Tage. Dabei verzichten einige Prognosewerkzeuge sogar auf die Berücksichtigung der Wetterdaten, auf die sich der Wärmebedarf maßgeblich auswirkt, und verwenden bei der Berechnung lediglich einfach strukturierte Algorithmen, die die zusätzlichen Daten (z. B. Wetterdaten) nur unzureichend oder gar nicht berücksichtigen können. Eine fehlerhafte Wärmeproduktion wird dann erst zu spät im Ist-Zustand festgestellt.

Daneben lassen sich noch weitere Punkte wie der Druck optimieren. Hier ist die Einsparung von Energie der Pumpenleistung möglich. Genauso ist eine Kostensenkung durch die Überwachung von Leckagen im Fernwärmenetz möglich. Das Potenzial der Optimierungsmaßnahmen ist immens.

Fernwärmenetze: Viel Geld für die Blackbox

Der Betrieb von Fernwärmenetzen nach dem heutigen Standard wäre für den Letztverbraucher deutlich günstiger zu betreiben, wenn eine konsequente Optimierung des Fernwärmenetzes durchgeführt würde. Durch die Anschlusspflicht des Letztverbrauchers an das Fernwärmenetz besteht für den Fernwärmenetzbetreiber kein Problem der Kostenabwälzung. Aus diesem Grund ist der Anreiz zur Steigerung der Prozesseffizienz unter den heutigen regulatorischen Rahmenbedingungen gering. Durch bessere Wärmebedarfsprognosen oder eine Optimierung der Betriebsführung (u. a. Vor- und Rücklauftemperaturen) sind Kosteneinsparungen im sechsstelligen Bereich schnell generierbar.

Die zusätzlichen Messwerte an den Hausübergabestationen und Wärmemengenzählern können den Verbrauchern darüber hinaus transparent gemacht werden. Zusätzliche Einsparungen auf Verbraucherseite sind so generierbar. Die Verpflichtung der monatlichen Information bzgl. der Verbrauchswerte ab 2022 ist bereits von der EU in der EED-Richtlinie beschlossen und ist in den nächsten Monaten vom Gesetzgeber in nationales Gesetz zu überführen. Dabei sind die Wärmemengenzähler in Zukunft aus der Ferne auszulesen und abzurechnen. Mit der IoT-ERP-Bridge der items und dem Aufbau eines LoRaWAN-Netzes ist diese Anforderung bereits heute umsetzbar. Die zusätzlichen Messwerte der Zähler sind in anonymisiert Form zur Optimierung des Netzes nutzbar.

Fernwärmenetze: Klimaschutz bitte später

Durch den erhöhten Brennstoffeinsatz und den damit verbundenen Lastspitzen im Bereich der Fernwärme kommt es zu einer zusätzlichen Produktion von Kohlenstoffdioxid. Im Schnitt emittiert eine kWh thermisch ca. 300 g CO2. Geht man davon aus, dass ein Haushalt 30.000 kWh pro Jahr benötigt und eine Einsparung von 10% des Wärmebedarfs durch eine bessere Überwachung und Prognose des Netzes erzielt werden kann, entspricht dies einer Vermeidung von ungefähr 900 kg CO2 pro Jahr.

Die Einsparung ist allerdings nicht durch den Verbraucher, sondern nur durch den Netzbetreiber erzielbar. Somit wäre ein Steuerungsinstrument erforderlich, das den Netzbetreiber zur Steigerung der eigenen Prozesseffizienz verpflichtet. Die ab 2021 neugestaltete CO2-Steuer nach dem Brennstoffemissionshandelsgesetz (BEHG) verfehlt dieses Steuerungsziel jedoch. Vielmehr sind sämtliche Kosten auf den Verbraucher umlegbar, sofern die Preisänderungsklausel des Versorgungsvertrags dies zulässt. Durch die Anschlusspflicht hat der Letztversorger keine Möglichkeit, seinen Fernwärmeversorger zu wechseln. Ein Anreizsystem für ein klimafreundliches Fernwärmenetz besteht somit nicht.

Grid Insight: Heat – Transparenz in der Blackbox

Um mehr Licht und Transparenz in die sogenannte Blackbox zu bringen, entwickelt die items GmbH zusammen mit den Stadtwerken Iserlohn GmbH das Tool Grid Insight: Heat. Die Stadtwerke Iserlohn bringen im Rahmen der Produktentwicklung über Jahre erworbene Know-how aus der Betriebsführung eines Fernwärmenetzes mit ein. Die items GmbH, mit ihrem neuen Geschäftsfeld Data Science, ist hierbei für die KI-basierten Algorithmen, das Cloud Engineering und das Produktdesign im Dashboard verantwortlich. Aus dieser Kombination von verschiedenen Expertisen ergibt sich für eine gemeinsame Produktentwicklung eine sehr gute Symbiose. 

Grid Insight: Heat wird aus mehreren Modulen bestehen, die den Fernwärmenetzbetreiber bei der Steuerung des Fernwärmenetzes unterstützen sollen. Das Herzstück des Tools bilden in der ersten Entwicklungsphase die Nachfrageprognose und Produktionsoptimierung. Dabei werden die Informationen der Erzeugungsanlagen, der Verbraucher und externe Daten, wie z. B. Wetterdaten, genutzt. Erzeugungsanlagen erhalten gleichzeitig eine Kostenfunktion, um in Abhängigkeit von der Nachfrageprognose hinsichtlich der eigenen Kostenstruktur optimiert zu werden. So soll der Fernwärmenetzbetreiber in die Lage versetzt werden, Wärme nach Bedarf zu produzieren, Brennstoff ein zu sparen, Lastspitzen zu vermeiden, den Letztverbraucher zu entlasten, aber gleichzeitig seinen Gewinn zu steigern.

Im zweiten Schritt ist eine Erweiterung des Tools durch ein Echtzeitmonitoring und eine Netzanalyse geplant. Im Echtzeitmonitoring sollen LoRaWAN-Devices, wie z. B. Zähler oder Netzschlechtpunkte, in einer höheren Stückzahl ausgerollt werden. Hierdurch erhält der Fernwärmenetzbetreiber eine bessere Transparenz und steigert die Güte der Prognose und erreicht demzufolge auch eine Produktionsoptimierung. Die Netzanalyse soll ihn bei der Feststellung kritischer Betriebspunkte unterstützen und der Betriebsführung ein besseres Gefühl für die Entwicklung im Netz geben.

Weitere Erweiterungen wie die Integration von Abrechnungslogiken, prädiktive Instandhaltung oder eine Netzausfallsimulation sind in der Diskussion. Der Fokus des Projekts liegt allerdings im ersten Schritt auf der Prognose, Produktionsoptimierung sowie dem Echtzeitmonitoring.

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Grid Insight: Heat Anwendungsfelder im Fernwärmenetz

Grid Insight: Heat – Informationen für die Progonse

Zur Entwicklung der Nachfrageprognose für Fernwärmenetzbetreiber ist eine ausreichende Datenbasis erforderlich. Die Datenbasis bilden die Erzeugungsanlagen sowie die einzelnen Messpunkte im Versorgungsnetz (Fünf-Minuten-Werte), die aktuell in der Netzleitwarte zusammengefasst werden: Menge (Wärme- & Wärmeausspeisung), Temperatur (Vorlauf- & Rücklauftemperatur) und der Druck der Erzeugungsanlagen.

Zukünftig könnten bei einer granularen Datenbasis weitere Messpunkte im Versorgungsnetz ein Echtzeitmonitoring ermöglichen und die Qualität der Prognose erhöhen (Identifizierung von Lastspitzen). Aktuell verwendet das Modell folgende externe Parameter: Temperatur, Niederschlag, Luftfeuchtigkeit, Globalstrahlung, Bodentemperatur, Wind, Schulferien, Semesterferien, Feiertage und Kalenderinformationen.

Für den Optimierungsansatz werden neben den technischen Restriktionen des Fernwärmenetzes und einer Trägheitsfunktion des Netzes vor allem die Kostenfunktion  der Erzeugungsanlagen benötigt. Eine große Herausforderung ist die Bereitstellung geeigneter Wetterdaten. Meist muss auf die Daten des Deutschen Wetterdienstes zurückgegriffen werden, dessen Stationen oft zu weit weg vom Fernwärmenetz stehen. Aus diesem Grund errichten viele Stadtwerke derzeit eigene Wetterstationen, um eine eigene Datenbasis zur Verfügung zu haben.

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Grid Insight: Heat: Daten für die Wärmemengenprognose

Grid Insight: Heat – eine Vision zur Vermeidung der Blackbox

Mit dem Tool Grid Insight: Heat verfolgt die items GmbH das Ziel der Entwicklung eines Tools, das zur Realisierung eines modernen, digitalisierten Fernwärmenetzes beitragen soll. Dabei soll das Tool sowohl eine Prognose als auch ein Echtzeitmonitoring, wie auch eine kaufmännische Optimierung beinhalten. Die Vision ist die Entwicklung eines Werkzeugs, das vollständig in die Prozesse eines Fernwärmenetzbetreibers integriert werden und auf sämtliche Daten zugreifen kann.

Dabei soll es nicht nur um die technische, sondern auch um die kaufmännische Optimierung des Fernwärmenetzes gehen. So sollen alle Nutzer des Netzes profitieren. Der Fernwärmenetzbetreiber durch eine bessere Marge, der Letztverbraucher durch gesenkte Kosten und natürlich die Umwelt durch eine geringere CO2-Emission.

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Grid Insight: Heat Implementierung in die Systemlandschaft

Marcel Linnemann

Geschäftsfeldentwickler IoT | Wirt. Ing. Energiewirtschaft M.Sc
Marcel Linnemann ist Innovationsmanager und Wirt. Ing. M.Sc. für den Bereich Energie- und Netzwirtschaft. Neben seinem Fokus, den regulatorischen Fragestellungen und der Entwicklung neuer Geschäftsmodelle, ist er Projektleiter unterschiedlichster IoT-Projekte mit dem Fokus Smart Grid. Er ist Autor des Buches „Einsatzpotentiale von LoRaWAN in der Energiewirtschaft“ und zahlreicher einschlägiger Fachartikel.

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