Powerspex Instrumentation B.V., Powerspex Simulator GmbH und Landscape AI starten eine Studie über eine innovative Lösung für das Management komplexer Fernwärmenetze. Es handelt sich um ein von der Provinz Overijssel gefördertes Projekt. Das Ziel: ein Rahmenwerk, das von zahlreichen Fernwärmenetzen genutzt werden soll.
"Die Erzeugung und Verteilung von Fernwärme steht derzeit vor großen Veränderungen", erläutert Peter Lasch im Auftrag der Powerspex Simulator GmbH die Bedeutung des Projekts. "Die Betreiber stehen vor umfangreichen Umbauten und der Integration neuer Technologien. Denken Sie an Geothermie, Solarthermie, Flusswasserwärmepumpen, Abwärme aus Rechenzentren, Wärmespeicher und andere dezentrale Technologien in ihren Netzen. Die Steuerung dieser Netze wird immer komplexer und ist mit herkömmlichen Steuerungsmethoden oft nicht mehr zu bewältigen."
Zusammenarbeit mit drei innovativen Unternehmen
Das führte zu einer konstruktiven Zusammenarbeit zwischen den Unternehmen Powerspex Instrumentation B.V., Powerspex Simulator GmbH und dem KI-Spezialisten Landscape. Sie bündeln ihre Kräfte, um eine Lösung für einen innovativen Ansatz für Fernwärmenetze zu schaffen.
Zu diesem Zweck kombinieren sie die Kernaktivitäten der drei Unternehmen: Prozessautomatisierung, dynamische Simulationen und künstliche Intelligenz.
Mit AI-Modell trainierteDurch Simulation trainiertes KI-Modell
In het door de provincie Overijssel gesubsidieerde project gaan de drie bedrijven het komende jaar onderzoek doen naar een innovatieve oplossing voor het beheer van complexe stadsverwarmingsnetwerken.
Daartoe maken ze een simulatie van het stadsverwarmingsnetwerk en trainen ze met behulp van zogenaamd Reinforcement Learning een AI-model dat de kenmerken van het netwerk, de producenten en verbruikers van het netwerk en de economische en ecologische randvoorwaarden leert kennen en deze volgens vooraf gedefinieerde criteria optimaliseert.
Lasch: "Langfristiges Ziel dieses Forschungsprojekts ist es, einen Rahmen zu erhalten, der auf zahlreiche Fernwärmenetze übertragen und von diesen genutzt werden kann. Durch die Verknüpfung einer Simulation mit einem KI-Modell kann dieses bei Anpassungen und Änderungen im Netz kontinuierlich aktualisiert werden, ohne auf historische Daten zurückgreifen zu müssen."
Finanzierung von MIT F&E
Der Projektantrag wurde im Rahmen des MIT-F&E-Förderprogramms der Provinz Overijssel eingereicht und mit 83,5 von 100 Punkten bewertet. Der Antrag wurde von Ward Meijers und Lars Smit von PNO Consultants betreut und von mehreren Parteien, darunter Groningen, unterstützt.
Lasch abschließend: "Wir möchten uns bei unseren Förderern für ihre Unterstützung und ihr Interesse herzlich bedanken. Wir alle streben nach einer innovativen Lösung, von der die Fernwärmenetze in Zukunft profitieren können".