Infaserv Höchst, der Standortbetreiber des Frankfurter Industrieparks, setzt erfolgreich ein Pilotprojekt zur Energieoptimierung um. Durch den Einsatz eines digitalen Zwillings der Pumpensteuerung und künstlicher Intelligenz gelang die energieoptimale Steuerung eines Rückkühlwerks am Standort. 411 MWh und damit 173 t CO2 lassen sich bei der Anlage nun jährlich einsparen.
„Mithilfe Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens können wir versteckte Muster in Daten finden, die zur Optimierung der Anlagenbetriebsweise und -verfügbarkeit beitragen“, erklärt Frank Mollard, Leiter Data Science & Data Engineering bei Infraserv Höchst. Er und sein Team nutzen statistische Methoden und mathematische Algorithmen, um das gesamte Potenzial der gewonnenen Daten auszuschöpfen.
Algorithmus zeigt optimale Pumpenkombination
Das Team hat in enger Zusammenarbeit mit den Mitarbeitenden aus dem Betrieb Kälte/Kühlung/Wasser feingranulare Daten der eingesetzten Pumpen des Rückkühlwerks aus einem kompletten Jahr analysiert und interpretiert. Dabei zeigte sich: Die Pumpensteuerung konnte bislang nicht auf eine energieoptimierte Fahrweise ausgerichtet werden. Energieeinsparpotenziale ergeben sich, wenn der Bedarf an Wasser mit niedrigerer Leistung gedeckt werden kann. Bei günstiger Drehzahl der flexibel einsetzbaren Pumpe mit Frequenzumrichter sowie rechtzeitigem Umschalten lassen sich Verschleiß und Energieverbrauch erheblich reduzieren. Für die energieoptimale Steuerung des Rückkühlwerks wurde die Anlage als digitaler Zwilling – also als virtuelle Abbildung des Systems – nachgebaut. Der mathematische Algorithmus zeigt nun die optimale Pumpenkombination für den jeweiligen Bedarf an, um möglichst stromsparend und pumpenschonend zu agieren.
Da die virtuelle Nachbildung des Rückkühlwerkes mit einem mathematischen Baukastensystem zu vergleichen ist, kann sie auch auf andere Anlagen übertragen werden. Derzeit wird die entwickelte Methodik auf weitere Rückkühlwerke ausgerollt.
