Digitaler Zwilling und Monitoring

Monitoring, aktives Lastmanagement und digitale Zwillinge ermöglichen eine datenbasierte Betriebsoptimierung thermischer Netze, die weit über die reine Überwachung hinausgeht. Praxisbeispiele belegen Erdgaseinsparungen von bis zu 50 %, Lastspitzenreduktionen um 33 % und Senkungen der Rücklauftemperatur um bis zu 8 °C durch prädiktive Steuerung. Diese digitalen Werkzeuge sind unverzichtbar, sobald dezentrale Erzeuger, volatile erneuerbare Energien und flexible Verbraucher in komplexen Netzen mit mehreren Zentralen koordiniert werden müssen.

Monitoring und Datenerfassung

Ein systematisches Monitoring bildet die Grundlage jeder Betriebsoptimierung. Ohne belastbare Betriebsdaten lassen sich weder Schwachstellen identifizieren noch Optimierungsmaßnahmen bewerten.

Mess- und Regelungstechnik

Die Qualitätsmanagement-Richtlinien für Holzheizwerke (QM Holzheizwerke) haben sich als bewährte Grundlage für die messtechnische Ausstattung thermischer Netze etabliert. Die dort definierten Anforderungen an Sensorik und Datenerfassung lassen sich grundsätzlich auf alle Wärmeerzeuger und Netztypen übertragen. Wesentliche Messgrößen umfassen:

• Temperaturen: Vor- und Rücklauftemperaturen an Erzeugern, Speichern und Übergabestationen
• Volumenströme: Massenströme in Netzabschnitten und an Einspeisepunkten
• Energiemengen: Wärmezähler an Erzeugern und Verbrauchern
• Drücke: Differenzdrücke an kritischen Netzpunkten, Pumpendruck

Soll-Ist-Vergleich und Datenanalyse

Ein wesentliches Element des Monitorings ist der kontinuierliche Soll-Ist-Vergleich. Abweichungen von definierten Sollwerten — etwa eine zu hohe Rücklauftemperatur oder ein unerwartet hoher Pumpenstromverbrauch — werden automatisch erkannt und gemeldet. Die Datenerfassung sollte als kontinuierlicher Prozess etabliert werden, mit monatlicher oder quartalsweiser Auswertung der Betriebsdaten.

Datenvisualisierung

Für eine aussagekräftige Darstellung empfiehlt es sich, mehrere Parameter in einem Diagramm zu kombinieren — jedoch maximal sechs Parameter gleichzeitig, um die Übersichtlichkeit zu wahren. Tages- und Wochenverläufe eignen sich besonders gut für die Analyse typischer Betriebszustände. Mindestens zwei Betriebszustände sollten detailliert untersucht werden: Schwachlast im Sommer und Volllast bei kalten Winterperioden.

Aktives Lastmanagement

Aktives Lastmanagement bezeichnet die zeitliche Verschiebung von Wärmeerzeugung und/oder Wärmeabnahme. Es ist ein wirkungsvolles Instrument, um die Wirtschaftlichkeit und Effizienz thermischer Netze zu verbessern.

Ziele und Strategien

Die zentralen Ziele des Lastmanagements sind:

• Spitzenlasten glätten: Reduktion teurer Spitzenlasterzeuger (z. B. Gaskessel)
• Merit-Order optimieren: Bevorzugter Einsatz kostengünstiger und erneuerbarer Erzeuger
• Erneuerbare Energien integrieren: Zeitliche Anpassung der Abnahme an das Angebot (z. B. Solarthermie)

Speicher als Puffer

Thermische Speicher sind das klassische Instrument zur Lastverschiebung. Sie können zentral in der Energiezentrale oder dezentral beim Kunden installiert werden. Zentrale Speicher bieten den Vorteil einer einfacheren Bewirtschaftung und Überwachung, während dezentrale Speicher die Netzbelastung direkt am Verbrauchsort reduzieren. In beiden Fällen ermöglichen sie die zeitliche Entkopplung von Erzeugung und Verbrauch und können Lastspitzen wirkungsvoll abfedern.

Gebäude als thermischer Speicher

Die thermische Masse von Gebäuden bietet ein erhebliches Potenzial für das Lastmanagement. Bereits eine Heizunterbrechung von 15 — 20 Minuten kann ausreichen, um Spitzenlasten im Netz signifikant zu reduzieren — ohne dass die Raumtemperatur spürbar sinkt. Bei Prozesswärme in Industrie und Gewerbe ist eine Reduktion der Anschlussleistung um 15 — 20 % durch gezielte Lastverschiebung möglich.

Prädiktive Steuerung

Moderne Ansätze gehen über reaktive Regelungen hinaus. Prädiktive Steuerungen nutzen Gebäudemodelle, Wetterprognosen und KI-Algorithmen, um den zukünftigen Wärmebedarf vorauszuberechnen und die Erzeugung vorausschauend anzupassen. Die Prognosehorizonte liegen typischerweise bei 6 — 24 Stunden, wobei kürzere Horizonte eine höhere Genauigkeit bieten. Damit lässt sich die Wirtschaftlichkeit des Gesamtsystems weiter steigern.

Der Digitale Zwilling

Ein digitaler Zwilling ist ein dynamisches, digitales Modell des gesamten thermischen Netzes — einschließlich Energiezentrale(n), Pumpen, Leitungen, Speicher und Kundenanlagen. Im Unterschied zu einer statischen Dokumentation handelt es sich um ein Modell, das mit realen Betriebsdaten gespeist wird, stetig lernt und sich an die tatsächlichen Verhältnisse anpasst.

Einsatzbereiche

Der digitale Zwilling entfaltet seinen Nutzen in mehreren Phasen:

• Planungsinstrument: Geplante Maßnahmen (z. B. Netzerweiterungen, neue Erzeuger) können vorab simuliert werden. Netzengpässe werden identifiziert, Varianten quantitativ verglichen.
• Betriebsunterstützung: Fehlfunktionen — etwa ein fehlerhaftes Ventil oder eine suboptimale Regelstrategie — lassen sich anhand der Abweichung zwischen Modell und Realität erkennen. Anpassungen können vorab am Modell getestet werden.
• Produktionsplanung: Die Merit-Order der Wärmeerzeuger wird optimiert, CO₂-Emissionen minimiert und der Last- sowie Temperaturbedarf 6 — 24 Stunden vorausberechnet.

Rolle der numerischen Simulation

Numerische Simulationen sind ein unverzichtbares Werkzeug für den digitalen Zwilling. Sie bilden die physikalischen Zusammenhänge — Hydraulik, Wärmetransport, Speicherverhalten — mathematisch ab und ermöglichen quantitative Aussagen über das Systemverhalten unter verschiedenen Randbedingungen.

Dennoch ersetzen sie nicht die Interpretation durch Fachleute: Die Bewertung der Ergebnisse, die Einordnung in den betrieblichen Kontext und die Ableitung konkreter Maßnahmen erfordern weiterhin Erfahrung und Sachverstand.

Praxisbeispiele

AEW Energie AG, Mägenwil

Im Wärmeverbund Mägenwil betreibt die AEW Energie AG einen Holzkessel in Kombination mit gasbefeuerten Heizkesseln und einem thermischen Speicher. Durch den Einsatz einer KI-basierten Speicherbewirtschaftung wird der Leistungsbedarf 6 — 12 Stunden vorausschauend prognostiziert. Die prädiktive Steuerung optimiert den Einsatz des Holzkessels, maximiert dessen Laufzeiten und minimiert den Gasbedarf für die Spitzenlastabdeckung.

Ergebnis: Rund 200.000 kWh/a Erdgas eingespart — das entspricht etwa 50 % des jährlichen Erdgasbedarfs.

St. Galler Stadtwerke (ZOB)

Die St. Galler Stadtwerke setzen im Projekt ZOB (Zentral-Optimierter Betrieb) auf eine Kombination aus neuronalen Netzen und digitaler Zwillingstechnologie. Das System realisiert eine echte Sektorkopplung von Wärme, Strom und Mobilität.

Über 150 Datenpunkte werden kontinuierlich erfasst und drei Softwaresysteme synergetisch verknüpft, um den Gesamtbetrieb energetisch und wirtschaftlich zu optimieren. Das Projekt zeigt exemplarisch, wie sich durch die Verknüpfung verschiedener Sektoren zusätzliche Optimierungspotenziale erschließen lassen.

Nahwärmenetz Zürich (Yuon/Hoval)

In einem Nahwärmenetz in Zürich mit zwei Gasheizkesseln (je 450 kW) wurde eine prädiktive Steuerung durch Yuon und Hoval implementiert. Das System nutzt Wetterprognosen und Gebäudemodelle, um die Wärmeerzeugung vorausschauend zu steuern. Die Ergebnisse belegen das Potenzial digitaler Werkzeuge eindrücklich:

• Lastspitzen um 33 % reduziert
• Anschlussleistung um 26 % gesenkt
• Energieverbrauch um 39.400 kWh/a reduziert
• Rücklauftemperatur um bis zu 8 °C gesenkt

Fazit

Digitale Werkzeuge — von der systematischen Datenerfassung über aktives Lastmanagement bis hin zum digitalen Zwilling — sind für den effizienten Betrieb moderner thermischer Netze zunehmend unverzichtbar. Sie ermöglichen eine vorausschauende, datenbasierte Betriebsführung, die sowohl die Wirtschaftlichkeit als auch die ökologische Bilanz verbessert.

Die Praxisbeispiele zeigen, dass bereits heute erhebliche Einsparungen erzielt werden — sowohl bei den Energiekosten als auch bei den CO₂-Emissionen. Der Einsatz von Simulationssoftware wie VICUS Districts bildet die Grundlage für einen digitalen Zwilling und unterstützt Planer und Betreiber dabei, das volle Optimierungspotenzial ihrer Netze auszuschöpfen.

Weiterführende Artikel: Thermo-Hydraulische Simulation beschreibt die numerischen Grundlagen der gekoppelten Druck- und Temperaturberechnung, Netzregelung erläutert die Regelstrategien zur optimalen Steuerung thermischer Netze, und Betriebsoptimierung von Wärmezentralen behandelt konkrete Effizienzmaßnahmen auf der Erzeugungs- und Verbraucherseite.

Quellen und Normen

• VDI/VDE 3695 Blatt 1 — Engineering von Anlagen — Grundlagen und Planung
• Tao, F. et al. (2018): Digital Twin in Industry: State-of-the-Art. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(4), S. 2405–2415.
• AGFW FW 440 — Hydraulische Berechnung von Heizwasser-Fernwärmenetzen