Das KI-BHKW
Mithilfe von Daten aus Verbrauchszählern soll in diesem Projekt überprüft werden, wie man Blockheizkraftwerke durch intelligente Algorithmen optimieren kann.
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| Projektdaten | |
|---|---|
| Projektname | Das KI-BHKW – Datenorientierter Service für intelligent & vorausschauend gesteuerte BHKW |
| Projektnummer | 2020-09 |
| Projektart | Forschung & Studien |
| Umsetzung durch | E-MAKS GmbH & Co. KG |
| Laufzeit | bis |
| Projektstatus | Abgeschlossen |
| Fördersumme | 150.000 € |
Daten als Schlüssel für die Wärmewende
Im gemeinsamen Innovationsprojekt hatten E-MAKS und NEXT Data Service untersucht, wie sich durch intelligente Nutzung von Verbrauchsdaten der Betrieb von Blockheizkraftwerken optimieren ließ. Die Partner nutzten die Daten fernauslesbarer Zähler und entwickelten Algorithmen, die kurzfristige Wärmebedarfsprognosen ermöglichten. Ziel war es, die Wirtschaftlichkeit dezentraler Energiezellstrukturen zu verbessern und neue Geschäftsmodelle für datengetriebene Dienstleistungen zu erproben. Die zunehmende Granularität der verfügbaren Daten eröffnete dabei neue Potenziale für die Energiewirtschaft.
Entwicklung eines digitalen Prototyps
Das Projekt DaS KI BHKW wurde durch den Innovationsfonds Klima- und Wasserschutz der Badenova gefördert. Vorausgegangen war ein intensiver Austausch zwischen E-MAKS, NEXT und weiteren Partnern wie Badenova Wärmeplus, Syneco und Badenova. In sogenannten Data Service Ideation Workshops wurden Ideen für datenbasierte Services gesammelt und priorisiert. Die ausgewählte Projektidee wurde als erste Machbarkeitsprüfung umgesetzt. Innerhalb von sechs Monaten sollte ein minimal funktionsfähiger Prototyp entstehen, der den gewinnbringenden Einsatz von Daten nachweisen konnte.
Agiles Vorgehen und konkrete Erkenntnisse
Das Projekt wurde mit einem agilen Managementansatz in kleinen Zyklen vorangetrieben. Durch regelmäßige Rückkopplung konnten Risiken früh erkannt und flexibel reagiert werden. Monatlich wurde der Fortschritt im Management gespiegelt und über die Fortsetzung oder den Abbruch entschieden. Untersucht wurde unter anderem, mit welcher Datenkombination und Granularität sich die Prognosequalität verbessern ließ. Die Ergebnisse bildeten die Grundlage für eine ressourcenoptimierte Machbarkeitsstudie, auf deren Basis über die Skalierung und Weiterentwicklung des Ansatzes entschieden werden konnte.
Drei wesentliche Projekterkenntnisse
Die Anbindung der Zähler, Sensoren und Analgen erhalten eine sehr viel höhere Bedeutung, als wenn „nur für die Abrechnung“ und im ersten Schritt für den Kunden ein Monatswert gebraucht wird. Kommt dieser einen Tag früher oder später ist das im Prinzip egal, wenn man darauf Prognosen aufbaut, kommt ein viel höheres Potenzial den Daten zu aber auch viel mehr Aufwand in der Sicherstellung der Daten!
Für die Datenbereitstellung sollte man mehr Zeit einplanen oder die Qualität von vorhandenen Basisdaten detaillierter prüfen, sodass diese ein Projekt nicht aufhalten.
Durch die vorhandenen Daten kann man ein theoretisches Konzept erstellen, welches die Machbarkeit bereits teilweise beweisen kann. Die Datenevaluation diente der Auswertung der gewonnenen Daten und der Analyse der im Projekt identifizierten Potentiale. Das Flexibilisierungspotential zeigt eine Möglichkeit eine Wirtschaftlichkeit abzubilden.
Downloads und weitere Infos
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