Betriebsoptimierung des Wärmenetzes einschließlich der Nutzung von Strom aus EE und Abwärme aus der Wasserstoffproduktion in Bosbüll, Teilvorhaben: Entwicklung und Optimierung von prädiktiven Betriebsstrategien mit KI

Description: Das Gesamtvorhabenziel ist die Umsetzung von optimierten Betriebsstrategien mit Hilfe der prädiktiven Regelung mit KI unter Berücksichtigung von technischen, wirtschaftlichen und regulatorisch-rechtlichen Aspekten. Das Teilvorhabenziel der eoda GmbH besteht darin, prädiktive Betriebsstrategien unter Verwendung von KI zur Steuerung von Strom- und Wärmenetzen zu entwickeln und diese im Feld zu implementieren. Das Optimum der Betriebsstrategie berücksichtigt dabei sowohl die Sektorenkopplung als auch die Abwärmenutzung aus der Wasserstoffproduktion. Die optimale Betriebsstrategie basiert auf einer Reihe von Prognosen, die ebenfalls im Rahmen des Projekts auf Basis historischer Daten mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen entwickelt werden: Einer Wärmebedarfsprognose, einer Erzeugungsprognose und einer Zustandserkennung der Betriebsmittel. Durch die Kombination der Prognosen wird unter Berücksichtigung von technischen Anforderungen und Rahmenbedingungen die optimale Betriebsstrategie ermittelt und kontinuierlich aktualisiert.

SupportProgram

Origins: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Ökostrom ? Abwärmenutzung ? Anlagenoptimierung ? Prognosedaten ? Künstliche Intelligenz ? Wasserstoffherstellung ?

Region: Hessen

Bounding boxes: 9° .. 9° x 50.55° .. 50.55°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (Finanzielle Förderung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)
• eoda GmbH (Projektverantwortung)

Time ranges: 2022-11-01 - 2026-10-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Subproject: Development and optimization of predictive operation strategies with AI
  Description: The overall project objective is the implementation of optimized operating strategies using predictive control with AI, taking into account technical, economic and regulatory-legal aspects. The sub-project objective of eoda GmbH is to develop predictive operation strategies using AI for the control of power and heat grids and to implement them in the field. The optimal operating strategy takes into account both sector coupling and waste heat utilization from hydrogen production. The optimal operation strategy is based on a set of forecasts, which are also developed within the project based on historical data using machine learning algorithms: A heat demand forecast, a generation forecast and a condition detection of the operating resources. By combining the forecasts, the optimal operating strategy is determined and continuously updated, taking into account technical requirements and general conditions. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1122916

Status

Aktiv

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