Öffentlicher Vortrag mit paralleler Online-Übertragung am Dienstag, den 13.06.2023, von 13:30 bis 14:30 Uhr in Hörsaal S0.15 (Gebäude S) an der Hochschule Kempten (Bahnhofstr. 51, 87435 Kempten)
Abschlussvortrag zum Forschungsvorhaben „deepDHC“ - deep learning for district heating and cooling
Eine klimafreundliche Fernwärmeversorgung kann einen wichtigen Beitrag leisten, um in Deutschland die Klimaziele und eine weitgehende Treibhausgasneutralität zu erreichen. Für den Betrieb von Fernwärmnetzen ist dabei die genaue Vorhersage des zu erwartenden Fernwärmebedarfs eine zentrale Randbedingung, auf deren Basis anschließend ein ökonomischer und emissionsarmer Anlagenbetrieb geplant werden kann. Moderne maschinelle Lernverfahren sind in der Lage, diese gewünschten hochgenauen Wärmelastprognosen bereitzustellen.
Der Vortrag demonstriert die Leistungsfähigkeit dieser Lernverfahren anhand konkreter Anwendungsbeispiele. Dazu werden die zur Erstellung der Prognosen benötigen Betriebs- und Wetterdaten sowie erforderliche Datenaufbereitungsschritte erläutert. Zudem werden unterschiedliche maschinelle Lernverfahren – von einfachen Entscheidungsbäumen bis hin zu anspruchsvollen Verfahren aus dem Bereich des sogenannten „Deep Learning“ (z.B. LSTM, TFT) – vorgestellt und in Bezug auf ihre Vorhersagegenauigkeit und Anwenderfreundlichkeit bewertet.
Abschließend wird ein Web-Interface gezeigt, über das die Lastprognosen im vollautomatisierten Dauerbetrieb Fernwärmebetreibern zur Verfügung gestellt werden konnten. Für zukünftige Anwendungen wurde zudem ein Programmiercode und Beispieldatensatz zur Erstellung von Wärmelastprognosen erstellt und zur freien Verfügung veröffentlicht. Die vorgestellte Methode bietet erhebliche Einsparpotenziale für den Anlagenbetreiber. Sie ist zudem auch auf andere Branchen mit ähnlichen zeitabhängigen Zielgrößen übertragbar.
Referenten: M. Eng. Christian Pressa und Prof. Dr.-Ing. Matthias Finkenrath, Hochschule Kempten
Hintergrund: Die Hochschule Kempten forscht seit 2016 mit den Projektpartnern Fernwärme Ulm GmbH, ZAK Energie GmbH und dem Fernwärmespitzenverband AGFW zum Thema Digitalisierung in der Fernwärme und der Erstellung von Lastprognosen auf Basis maschineller Lernverfahren. In diesem Vortrag werden die Ergebnisse des seit 2020 laufenden Forschungsvorhabens „deepDHC“ präsentiert (siehe auch deepDHC.de).
Anmeldung zur parallelen Online-Übertragung: Zur Teilnahme an der Online-Übertragung ist eine einmalige Registrierung unter dem folgendem Link (oder mit dem nebenstehenden QR-Code) erforderlich: https://hs-kempten.zoom.us/meeting/register/u5YtdOivrjopGtGy86GlvVgavH3MSLa5JNnM. Danach erhalten Sie per E-Mail den erforderlichen ZOOM-Link.
