Grafik Gesamtsystem eines bidirektionalen kalten Nahwärmenetzes: Mit Standard PE-Rohren kann die Erdwärme besser genutzt werden. (Quelle: innovativ Schmid)
Die Deutsche Energie-Agentur (dena) stellt mit ihrem neuen Leitfaden „KI in Fernwärme – Ein Leitfaden zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten“ eine praktische Anleitung für die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Fernwärmenetze bereit, die auch für Nahwärmenetze geeignet ist.
Entwickelt von den Stadtwerken Norderstedt und dem Technologieunternehmen RAUSCH Technology GmbH, zeigt der Leitfaden auf 71 Seiten Schritt für Schritt, wie KI den Weg in die Wärmeversorgung findet. Konkrete Handlungsempfehlungen, Praxisbeispiele und wertvolle Tipps für die Umsetzung sollen Fernwärmeversorgungsunternehmen unter- stützen, um ihre Systeme effizienter, flexibler und klimafreundlicher zu gestalten. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) hat die dena zur Umsetzung des Projekts beauftragt. Das Projekt wird gemeinsam mit dem Start-up ENER-IQ GmbH und den Stadtwerken Norderstedt durchgeführt. Das Projekt wurde Mitte 2024 abgeschlossen.
„KI bietet enorme Chancen, die Transformation des Wärmesektors zu beschleunigen. Der neue Leitfaden soll Unternehmen zeigen, wie sie mithilfe von KI ihre Planungen und Steuerungen optimieren können, um die Wärmeerzeugung präziser und kosteneffizienter zu gestalten. Eine fehlerfreie Erfassung und einheitliche Struktur der Daten sowie eine gut durchdachte Datenstrategie sind dabei entscheidend“, so Philipp Richard, Bereichsleiter Digitale Technologien und Start-up Ökosystem bei der dena.
Energieverluste vermeiden und Wärmewende voranbringen
Fernwärmenetze aber auch Nahwärmenetze sind Infrastruktursysteme zur zentralen Bereitstellung und Verteilung von Wärmeenergie an mehrere Endverbraucher. Sie transportieren heißes Wasser oder Dampf von einer oder mehreren zentralen Erzeug- ungsanlagen, wie zum Beispiel Heizkraftwerken oder industriellen Abwärmequellen, über ein Rohrleitungssystem zu Wohn-, Gewerbe- und Industriegebäuden. Im Vergleich zu dezentralen Einzelheizungen bieten sie den Vorteil, größere und effizientere Anlagen zu nutzen, die bessere Wirkungsgrade aufweisen.
Mit KI zu präziseren Prognosen: Fernwärmeversorger müssen den Wärmebedarf ihrer Netze so genau wie möglich vorhersagen, um Energieverluste durch Überproduktion zu vermeiden. Je präziser die Prognose, desto seltener müssen ineffiziente Spitzenlast- kraftwerke einspringen – ein klarer Gewinn für die Umwelt und die Kostenbilanz der Unternehmen. KI-basierte Prognosen können hier einen wesentlichen Beitrag leisten.
Das dena-Projekt „KI in Fernwärme“ wurde im Future Energy Lab durchgeführt und umfasst zehn spezifische KI-Anwendungsfälle für Fernwärme. Einen dieser Fälle, die Wärmelastprognose, haben die Stadtwerke Norderstedt erfolgreich pilotiert: Hier kommt ein KI-Modell zum Einsatz, das den Wärmebedarf für die nächsten 24 Stunden mit 25 Prozent weniger Abweichung als herkömmliche Prognoseverfahren vorhersagen kann. Diese Genauigkeit ermöglicht eine optimierte Steuerung des Wärmenetzes – Wärme wird bedarfsgerechter erzeugt und Lastspitzen können effizienter abgefedert werden.
Frühzeitig in Datenanalyse investieren: Das Fundament für erfolgreiche KI-Projekte in der Fernwärme
Damit KI-Projekte erfolgreich sind, empfiehlt der Leitfaden, frühzeitig in eine gute Daten- infrastruktur zu investieren. Die Pflicht zur Digitalisierung aller Wärmemengenzähler bis Ende 2026 kann dabei als Anstoß dienen, eine umfassende Datenstrategie zu entwickeln. Digitale Messtechnik liefert wertvolle Daten, die Grundlage für präzisere KI-Modelle und datenbasierte Mehrwertdienste sind. Mit einer besseren Datengrundlage liefern KI-Modelle präzisere Ergebnisse, was zu einer schnelleren Amortisation von Investitionen in die Dateninfrastruktur führen kann.
Der Leitfaden richtet sich an Unternehmen, die KI in ihre Fernwärmesysteme integrieren möchten und bietet eine klare Projektanleitung: In sieben Schritten wird erläutert, wie aus einer Idee ein funktionierendes KI-Modell wird, das im laufenden Betrieb effizient arbeitet. Neben Best Practices gibt der Leitfaden Fernwärmeversorgungsunternehmen auch ein Rahmenwerk für die Umsetzung eigener Datenanalyseprojekte an die Hand.
„Die Zukunft der Fernwärme ist digital und klimaschonend – und mit dem neuen dena-Leitfaden wird die Umsetzung von KI-Projekten deutlich einfacher“, ergänzt Philipp Richard.
Mehr zum Projekt und Leitfaden: https://future-energy-lab.de/projects/ki-in-fernwaerme/