Anlagen steuern mit Prognosen der Fernwärmelast

Anlagen mit Kraft-Wärme-Kopplung (KWK) und Fernwärmenetze richtig zu steuern, wird eine immer komplexere Aufgabe für Stadtwerke. Denn immer mehr Anlagen, die klimafreundlich erzeugen, speisen dezentral ein. Eine Vielzahl neuer Wärmeerzeuger muss in lokale Fernwärmenetze eingebunden werden. Verlässliche Lastprognosen für die Erzeugung der Fernwärme zu erstellen wird im gleichen Maße komplexer.

Je exakter die Fernwärme-Lastprognose ausfällt, um so effizienter können Anlagen und Speicher gesteuert werden. Der Lastprognose kommt damit eine entscheidende Rolle bei der Frage der Wirtschaftlichkeit von Fernwärme-Netzen zu. Um die Fernwärmelast maximal präzise vorherzusehen, müssen der aktuelle Wärmebedarf und Füllstände von Speichern in die Prognosemodelle mit einfließen.

Trianel erstellt für Stadtwerke und Energieversorger mit Fernwärmenetzen ein maßgeschneidertes Lastprognose-Modell. Dieser eigens entwickelte Prognoseansatz basiert auf Methoden der künstlichen Intelligenz und verwendet verschiedenste Algorithmen des Machine Learning, um das jeweils optimale Prognosemodell zu erhalten. Somit wird jedes Prognosemodell an die jeweiligen Anforderungen und Gegebenheiten angepasst.

Für die im Einsatz befindlichen KWK Anlagen bieten wir darüber hinaus eine wirtschaftliche Optimierung des Betriebs an. Dabei betrachten wir alle Wertschöpfungsstufen vom Termin- bis zum Intraday-Markt.

Wir nutzen Methoden und Verfahren, die wissenschaftlich und energiewirtschaftlich anerkannt sind und schöpfen die Potenziale der Digitalisierung und Anlagenvernetzung voll aus. Unter anderem erfassen, überwachen und kombinieren wir in unseren Prognosemodellen für Ihr Stadtwerk:

• Ein- und Ausspeisedaten einschl. Fremdeinspeisung
• Technische Spezifika der Anlagen
• Vertragsparameter für Wärmelieferverträge
• Vertragsparameter für alle relevanten Strom- und Gasgeschäfte
• Lokale Wetterdaten (Temperatur, Wind, Globalstrahlung, Niederschlag).