DaS KI BHKW – Datenorientierter Service für intelligent & vorausschauend gesteuerte BHKW

Für das Energiesystem der Zukunft sind traditionelle Ansätze der Wärmebedarfsprognose zu überdenken. Gemeinsam mit der Firma NEXT Data Service untersucht E-MAKS derzeit im Rahmen eines Projektes Dienstleistungen und Geschäftsmodelle, um mit Hilfe intelligenter Algorithmen den Einsatz von Blockheizkraftwerken (BHKW) zu optimieren.

Das Ökosystem der Wärmebereitstellung wandelt sich immer mehr hin zu dezentralen Energiezellstrukturen. Dabei rücken Kleinstanlagen und Quartierskonzepte gekoppelt mit Direktvermarktungsmechanismen in den Fokus. Diese zukunftsfähigen Konzepte erfordern sehr viel mehr Flexibilität und Individualität. Damit steigt die Komplexität für Wärmebedarfsprognose und -beschaffung und für den Betrieb der Anlagen im wirtschaftlichen Optimum. In der Konsequenz sind diese neuen Ansätze noch nicht wirtschaftlich. 

Im Rahmen des gemeinsamen Projektes widmen sich E-MAKS und NEXT Data Service dieser Herausforderung und beleuchten unter anderem den Nutzen von Daten fernauslesbarer Verbrauchszähler. Das Ziel ist es, durch den Einsatz intelligent entwickelter Algorithmen die zur Verfügung stehenden Kundendaten, sowie vorliegende Strompreisprognosen besser nutzbar zu machen, um eine exaktere Wärmebedarfsprognose zu ermöglichen. Dadurch kann eine optimierte BHKW-Fahrweise gewährleistet werden, welche intelligent und vor allem vorausschauend auf Veränderungen reagiert und in der Folge eine Verbesserung der Stromerlöse erzielt. Die Partner sind sich sicher: Mit einer optimierten Nutzung der zunehmend verfügbaren Daten erschließen sich Akteure in der Energiewirtschaft ganz neue Potenziale, die dazu beitragen können, sich erfolgreich vom Wettbewerb abzusetzen.

Basierend auf der Methodik der NEXT Data Service wird im Projekt nun innerhalb eines halben Jahres ein sogenannter MVP (minimal viable product) umgesetzt, der mit minimalen Mitteln einen Machbarkeitsnachweis für den gewinnbringenden Einsatz der Daten liefern soll. Untersucht wird auch mit welcher Granularität und durch welche Kombination unterschiedlicher Datensätze eine Optimierung in der Fahrweise eines BHKWs hervorgerufen werden kann. Gefördert wird das Projekt durch den Innovationsfonds Klima- und Wasserschutz der badenova AG & Co. KG.

badenova Innovationsfonds