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Update: Automatisierte Fehlererkennung in Fernwärmenetzen
Rücklauftemperaturen senken in drei Ausbaustufen
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Wir haben unsere KI-Analyse-Programme neu zusammengestellt, um die Rücklauftemperatur in Fernwärmenetzen schrittweise über drei Ausbaustufen zu senken. Als Datenbasis dienen Werte aus dem Wärmemengenzähler (WMZ) sowie wenige Daten der Sekundärseite.
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Die 1. Ausbaustufe: Befund-Erstellung mittels Fault Detection
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Den Ausgangspunkt bildet eine systematische Fehlererkennung auf Basis der vorhandenen Messdaten. Die Befunde werden in sechs Gruppen gegliedert:
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1. Bedarfserkennung und Sollwertbildung
Wie gut wird der Wärmebedarf in der Übergabestation erkannt und als Sollwert ausgedrückt?
Erkannt werden z. B. feste Sollwerte ohne Wetterführung, invertierte Außentemperatur-Abhängigkeit durch falsche Heizkurven, reine Zeitprogramme sowie gebrochene Kaskaden zwischen Sollwert und Volumenstrom.
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2. Primärventil und Vorlauftracking
Wie gut folgen die mechanischen und hydraulischen Komponenten den Sollwerten?
Erkannt werden z. B. feststeckende Ventile und defekte Antriebe, Pumpenausfall, Ventilleckage, verlorene Modulation, Über- oder Unterversorgung sowie verzögertes Regelverhalten.
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3. Wärmetauscher und Rücklauftemperatur
Wie reagieren Wärmetauscher und Rücklauftemperatur bei verschiedenen Nachfrage- und Versorgungssituationen?
Erkannt werden z. B. dauerhaft hohe Rücklauftemperatur, kritisch niedrige Spreizung, HX-Bypass, Kreuzleckage, Verschmutzung, Sensor-Drift und Effizienzverlust.
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4. Volumenstrom und Hydraulik
Wie verhält sich das System bei unterschiedlichem Wärmeangebot?
Erkannt werden z. B. ineffiziente Fahrweise, Überströmung, zu hoher oder zu niedriger Durchfluss, hydraulische Schwingungen und Kurztaktung.
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5. Thermischer Speicher
Wie gut wird die thermische Gebäudemasse als Wärmespeicher genutzt?
Analysiert werden Nutzungsgrad und Ladeverhalten (Lastspitze, Lasttal, gleichmäßig), das Zyklusverhalten sowie Spezialsituationen wie „Speicher inaktiv", „zu wenig Heizstunden" und „Frostschutz".
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6. Datenintegrität
Gibt es Besonderheiten im Datalogging?
Erkannt werden Lücken, unregelmäßige Intervalle, Ausreißer, Energie-ohne-Volumenstrom-Konflikte sowie Sensor- und Trendanomalien.
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Auf Basis dieser Analysen werden die Einstellungen wie Timer, Sollwerte und Heizkurven an den erkannten Bedarf angepasst und optimiert. Erkannte Defekte an Ventilen, Antrieben oder Wärmetauschern werden behoben.
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Die 2. Ausbaustufe: Periodisches Re-Commissioning
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AUSBAUSTUFE 2
Monat, Quartal, Saison
Die Analyse wird periodisch durchgeführt. Die Auswertung selbst kann automatisiert werden, die Bearbeitung wird als rollende Routine im Service organisiert. Dadurch entsteht ein regelmäßiges Re-Commissioning aller Stationen.
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Die 3. Ausbaustufe: Integration in das Datalogging
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AUSBAUSTUFE 3
Vollautomatische Eingriffe und Wirkungskontrolle
Die Implementation erfolgt direkt im Rahmen des Dataloggings. Alle Eingriffe, die über Fernwartung möglich sind, erfolgen vollautomatisch und werden ebenso vollautomatisch in ihrer Wirkung überwacht, sodass Komfortverluste verhindert werden.
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Jede dieser drei Ausbaustufen erschließt eine engmaschigere Nutzung der möglichen Optimierungen – beginnend mit einer einmaligen Verbesserung bis hin zur Integration im täglichen Ablauf.
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Für Fernwärmeunternehmen bedeutet das: niedrigere Rücklauftemperaturen, geringere Netzwärmeverluste, mehr Anschlusskapazität und eine belastbare Datengrundlage für jede Re-Commissioning-Entscheidung.
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Kontakt
Dr. Günther Beck
Beck & Partner KG
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