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Optimierter Betrieb von Solarturm-Receivern

In OPTOP werden Design und Betrieb des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island eines Solarturmkraftwerks verbessert. Dafür wird innovative Messtechnik in ein Monitoringsystem basierend auf Machine Learning und Digital Twin integriert. Das Projekt OPTOP hat drei Kernthemen: a) Sensorik für Receiver: In einem integralen Messkonzept für den Receiver wird die verbesserte Erfassung der Receiveroberflächentemperatur mittels Infrarotkameras, eine nicht-invasive Erfassung der Fluidtemperatur im Receiver, eine betriebsbegleitende Strahlungsdichtemessung und die kamerabasierte Reflexionsgradvermessung des Receivers implementiert. Die Sensordaten werden gemäß den Prinzipien von Industrie 4.0 und dem IoT aufbereitet und für die Betriebsoptimierung und das Receivermonitoring bereitgestellt. b) Receivermonitoring und intelligente Betriebsstrategien: Basierend auf dem umfassenden Sensorinput und einem parallellaufenden Digital Twin-Modell des Receivers wird ein Monitoringsystem entwickelt, das mittels Machine Learning-Methoden ein Überschreiten der Receiver-Betriebsgrenzen im Voraus erkennt und dem Betreiber einen sicheren Betrieb erleichtert. Darauf aufbauend wird mit dynamischen Zielpunkt- und Defokussierstrategien und O&M-Zyklen eine intelligente Betriebsstrategie entwickelt, die den Betrieb der Solar Island sowohl energetisch als auch ökonomisch optimiert. c) Transientes Receiverdesign: Eine Methodik für das Design des Receivers als zentraler Schnittstelle der Solar Island wird entwickelt, welche das integrale System für maximalen Ertrag im transienten Kraftwerksbetrieb optimiert. Dafür wird der Einsatz variabler Flussschemata untersucht, für welche - um die Grenzen des erlaubten Einsatzbereichs nicht zu überschreiten - die umfassende Kenntnis des Receiverzustands im Betrieb basierend auf Sensorik und Digital Twin notwendig ist. Die entwickelte Sensorik und Simulations-Methodik wird im Labor und im Turmsystem Cerro Dominador in Chile implementiert und getestet.

Bidirektionale Flexibilität durch Flottenkraftwerke in und um Unternehmen, Teilvorhaben: Predictive Maintenance und intelligentes Lastmanagement

Optimierte Rührwerke für Biogasfermenter und Anlagen zur biologischen Abwasser- und Reststoffbehandlung, Teilvorhaben: Bewertung der Misch- und Strömungseigenschaften mittels Prozess-Tomographie

Ziel des skizzierten Projekts ist die Definition neuartiger Kriterien für den Rührerfolg in Abwasser- und Abfallbehandlungsanlagen basierend auf messbaren Prozessparametern und die Entwicklung von Technologien, die die energetische Optimierung in diesen Anlagen über den Stand der Technik hinaus ermöglichen. Die zu entwickelnden technologischen Komponenten umfassen ein qualifiziertes, multiparametrisches Messwerkzeug zur räumlichen Charakterisierung von Rührvorgängen in Großanlagen ein auf die Prozessverhältnisse im Behälter angepasstes und strömungstechnisch optimiertes Rührwerkspropeller, ein webbasiertes Auslegungs- und Optimierungswerkzeug für Biogas- und Faulbehälter. Weiteres Projektziel ist die Vorbereitung technischer Richtlinien für einen verfahrenstechnisch und energetisch optimierten Betrieb in biologischen Abwasser- und Reststoffbehandlungsanlagen. Drei spezifische Anwendungsfelder sollen untersucht werden, nämlich Belebungsbecken, Biogasreaktoren und Faulbehälter. Im Ergebnis des Projektes wird eine Minimierung des zur Durchmischung bei der Abwasserbehandlung und Bioabfallverwertung erforderlichen Energieaufwandes um circa 20 % angestrebt.

Ökologische Durchgängigkeit, Erzeugung von Aufstiegskorridoren im Unterwasser von Querbauwerken an Bundeswasserstraßen

Im Rahmen des Projekts wird die Auswirkung verschiedener Dotationswassermengen auf die Ausbildung einer signifikanten Leitströmung und somit geeigneten Aufstiegskorridoren von FAA im Unterwasser von Querbauwerken untersucht. Die mit den Strömungsmustern verbundenen hydraulischen Parameter (Geschwindigkeitsgradienten, Turbulenz) werden für unterschiedliche geometrisch-hydraulische Konstellationen (Einstiegsdimensionen, Fließgeschwindigkeiten, Dotationswassermengen) untersucht und mit den Fischbewegungen im Nahbereich der Einstiege verschnitten. Aus den Ergebnissen können die für die Erzeugung von signifikanten Leitströmung und Aufstiegskorridoren optimalen Dotationswassermengen entwickelt werden.

Identifizierung und molekulare Analyse der Diversität und Populationsstruktur von denitrifizierenden Bakterien in Abwasserreinigungsanlagen

Die im Rahmen dieses Projektes durchzuführenden Untersuchungen zu bakteriellen Populationsstrukturen sind eine wichtige Grundlage für die anderen Teilprojekte. Es handelt sich hierbei zum Teil um sehr arbeits- und zeitaufwendige Routinearbeiten. Im Gegensatz zu den Nitrifikanten, bei denen physiologische Eigenschaften und die Zugehörigkeit zu phylogenetischen Taxa korrelieren und zu deren Nachweis bereits ein umfangreicher Satz gruppenspezifischer, rRNS-gerichteter Oligonukleotidsonden vorliegt, handelt es sich bei den Denitrifikanten um eine phylogenetisch äußerst heterogene Gruppe. Mit Hilfe molekularbiologischer Techniken sollen erstmals grundlegende, strukturelle und physiologische Eigenschaften von Denitrifikanten aus Abwasserreinigungsanlagen kultivierungsabhängig untersucht werden. Die so gewonnenen Kenntnisse bilden die Grundlage für eine zielgerichtete Optimierung von Leistung und Stabilität denitrifizierender Anlagen.

Optimierung des bestehenden Verbrennungssystems der Siemens Energy Gas Turbine 4000F für den sicheren Betrieb mit Wasserstoffanteil größer als 50%vol zur CO2-Emissionsreduktion

Die Siemens Energy SGT5/6-4000F Gasturbine ist mit über 350 weltweit betriebenen Anlagen - und damit der zweitgrößten Gasturbinen Flotte größer als 100MW überhaupt - ein wichtiges Produkt bei der gasbasierten Stromerzeugung. Ziel dieses Projektes ist es, den 4000F Brenner bis 2026 so weiterzuentwickeln, dass der Betrieb der Gasturbine mit Gasmischungen größer als 50% vol H2 ohne Leistungsabsenkung ermöglicht wird. Die Lösung soll vollständig kompatibel zur installierten 4000F Flotte auf Basis des bestehenden Verbrennungssystems sein, d.h. erforderliche Anpassungen dürfen nur geringfügige Modifikationen darstellen, um eine wirtschaftliche Umrüstung für die Betreiber zu ermöglichen. Der derzeitige Status bzgl. hoher H2-Anteile ( größer als 30%) ist mit TRL2 zu bewerten. Abschluss des Projekts soll ein Review gemäß des Produktentwicklungsprozesses sein, so dass eine vollständige Freigabe des Prototypen-Designs zur Maschinenimplementierung für die Erstanwendung erfolgt.

Erhöhung der Stromrichte-Lebensdauer durch optimierte Komponenten-Optimierung mittels Digitaler KI Zwillinge, Teilvorhaben: Labortechnische Untersuchung und Digitalisierung der Stromrichter-Lebensdauer zur Anwendung robuster KI Regelung

Während PV-Module in den vergangenen Jahren durch neue Materialien und Produktionsprozesse eine deutliche Steigerung ihrer Lebensdauer erfahren haben, konnten PV-Wechselrichter dieser Entwicklung bisher nicht im gleichen Maßstab folgen. Einer der Gründe dafür liegt in den vergleichsweise starken Unterschieden in der Belastung, die diese Stromrichter (SR) je nach Installationsort erfahren. Selbst zeitgleich und identisch produzierte Systeme, die an unterschiedlichen Orten installiert werden, können deutliche Unterschiede in ihrer Lebensdauer bzw. Nutzungszeit aufweisen. Da es jedoch bisher keine allgemeingültigen Modelle gibt, die die Alterung der SR-Komponenten in Abhängigkeit ihrer Betriebsbedingungen abbilden können, ist ein schonender Betrieb bei fortschreitender Alterung aktuell nicht umsetzbar bzw. nur durch einen pauschalen Sicherheitsfaktor möglich. Wäre es möglich, das Verhalten von SR-Komponenten unter Berücksichtigung ihrer historischen Belastung zu modellieren, so könnten die daraus gewonnenen Erkenntnisse in eine individuelle Betriebsstrategie einfließen, die das PV-System optimal ausnutzt, ohne Leistung oder Lebensdauer zu verschwenden. Dieses Ziel wird in PV4Life verfolgt. Anhand von Dauertests und zusätzlicher Sensorik werden geeignete Modelle für exemplarische PV-SR-Systeme entwickelt, die durch einen Abgleich mit einem zweiten Satz beschleunigt gealterter SR validiert, verbessert und generalisiert werden. Die daraus entstehenden digitalen Zwillinge sollen weitergehend in die Entwicklung einer KI-unterstützten Betriebsstrategie einfließen, die die Ausnutzung und Lebensdauer von SR optimiert, indem sie bei zunehmender Alterung die Betriebsparameter anpasst. Um diese neuartige Betriebsoptimierung sicher und resilient zu gestalten, wird die Implementierung der KI-Algorithmen direkt in den SR-Systemen untersucht. Mit diesem Ansatz wird die Sicherheit und Glaubwürdigkeit der KI-Algorithmen durch den Einsatz in einer geschützten Umgebung maßgeblich erhöht.

Betriebsoptimierung des Wärmenetzes einschließlich der Nutzung von Strom aus EE und Abwärme aus der Wasserstoffproduktion in Bosbüll, Teilvorhaben: Datennormalisierung und Bereitstellung

Das Gesamtvorhabenziel ist die Umsetzung von optimierten Betriebsstrategien mit Hilfe der prädiktiven Regelung mit KI unter Berücksichtigung von technischen, wirtschaftlichen und regulatorisch-rechtlichen Aspekten. Die VIVAVIS wird in diesem Projekt mit allen Projektpartnern einen Datenpool mit normalisierten Daten erarbeiten, aus dem dann die Optimierungen abgeleitet werden sollen. Die Ergebnisse und die optimierten Betriebsstrategien werden zurück an die jeweiligen technischen Eirichtungen der Partner gegeben.

Betriebsoptimierung des Wärmenetzes einschließlich der Nutzung von Strom aus EE und Abwärme aus der Wasserstoffproduktion in Bosbüll

Der Fokus des avisierten Forschungsvorhabens liegt auf der Umsetzung von optimierten Betriebsstrategien mit Hilfe der prädiktiven Regelung mit KI unter Berücksichtigung von technischen, wirtschaftlichen und regulatorisch-rechtlichen Aspekten. Die grundlegenden technischen Aspekte beinhalten dabei die simulationsgestützte Entwicklung einer KI- und prognosebasierten Betriebsführung für das Wärmenetz zur maximalen Nutzung des eigenen lokal erzeugten Stroms aus PV- und Windkraftanlagen und der erlösoptimierten Vermarktung der Residualmengen im Strommarkt. Darüber hinaus sollen die Einbindung von Abwärme aus der Wasserstoffproduktion ins Wärmenetz und die Nutzung von thermischen Speichern (zentral und dezentral) im Lastmanagement mitberücksichtigt werden. Damit soll eine Erhöhung des Gesamtwirkungsgrads der Wasserstoffproduktion durch die Einbindung der Abwärme ins Wärmenetz ermöglicht werden.

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

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.

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