Beitrag erstellt am Montag, 19. November 2018 von Steen Schelle Jensen
Drei Praxisbeispiele für datengetriebene Verteilungsoptimierung
Erfahren Sie, wie Versorgungsunternehmen mit Heat Intelligence häufige Probleme bewältigen und ihre Verteilung optimieren
Digitale Technologien bieten das Potenzial, das gesamte Energiesystem effizienter, zuverlässiger und intelligenter zu gestalten. Für Fernwärmeversorger ist die Verteilung einer der Bereiche mit dem größten Potenzial. Dieser Bereich ist dadurch charakterisiert, dass er eng mit dem Verbraucherverhalten und der Energieeffizienz von Gebäuden verknüpft ist. Das bedeutet enorme Betriebskosten und langfristige Investitionen – aber um das Potenzial zu erschließen, ist das richtige Tool notwendig.
Kamstrups neues Analyse-Tool, Heat Intelligence, kombiniert die Daten von Wärmezählern mit einem digitalen GIS-Modell des Rohrnetzes. Dies liefert die Basis für ein datengetriebenes Modell, das zeigt, wie sich Temperaturen und Durchfluss im Verteilnetz ausbreiten.
Die folgenden drei Beispiele aus der Zusammenarbeit mit unseren Kunden veranschaulichen, wie Versorgungsunternehmen diese neue Transparenz nutzen können, um drei häufige Herausforderungen zu bewältigen und ihre Verteilung zu optimieren.
Beispiel 1: Lokalisierung von Leckagen
Leckagen im Verteilnetz verursachen Wärmeverluste und können im Laufe der Zeit die Leitungen beschädigen. Dank Heat Intelligence können Sie mit dem Datensatz des Modells Leckagen durch die Identifizierung von auffälligen Temperaturabweichungen genau orten.
In Abbildung 1 hat Heat Intelligence mehrere auffällige Temperaturen erkannt (rote und blaue Punkte). Dort weichen die von den Zählern gemessenen Temperaturen signifikant von den vorhergesagten Temperaturwerten ab. Eine große Leckage beeinflusst alle Zählermessungen an Stellen, die sich ablaufseitig von dieser Leckage befinden. Auf diese Weise kann die Leckage in der Nähe des in der Abbildung angegebenen Punkts lokalisiert werden.
Leckagen im Verteilnetz verursachen Wärmeverluste und können im Laufe der Zeit die Leitungen beschädigen. Dank Heat Intelligence können Sie mit dem Datensatz des Modells Leckagen durch die Identifizierung von auffälligen Temperaturabweichungen genau orten.
In Abbildung 1 hat Heat Intelligence mehrere auffällige Temperaturen erkannt (rote und blaue Punkte). Dort weichen die von den Zählern gemessenen Temperaturen signifikant von den vorhergesagten Temperaturwerten ab. Eine große Leckage beeinflusst alle Zählermessungen an Stellen, die sich ablaufseitig von dieser Leckage befinden. Auf diese Weise kann die Leckage in der Nähe des in der Abbildung angegebenen Punkts lokalisiert werden.
Beispiel 2: Identifizierung von Bypässen
Heat Intelligence ermöglicht es Ihnen, Verluste aufgrund von Bypässen im Verteilnetz zu erkennen. In Abbildung 2 geben die roten Punkte an, wo laut den Vorhersagen von Heat Intelligence die gemessene Temperatur von der erwarteten Temperatur abweicht. Diese Abweichungen nehmen entlang der Ablaufrichtung zu.
Somit lässt sich ableiten, dass es nahe dem letzten Verbraucher in einer Zubringerleitung eine Zirkulation (C) gibt. Anhand einer Schätzung der von der Zirkulation verursachten Durchflussmenge sind Sie anschließend in der Lage, die Effizienz der Zirkulation zu steuern und zu evaluieren.
Beispiel 3: Erkennung von stationärem Durchfluss
Ringe im Netzwerk können stationären Durchfluss verursachen, was zu Problemen mit sehr niedrigen Versorgungstemperaturen führen kann, die Ihre Versorgungsqualität beeinträchtigen. Mit Heat Intelligence können Sie Regionen im Verteilnetz mit einem hohen Risiko für stationären Durchfluss identifizieren. Dazu werden Zählermessungen genutzt, um den ein- und ausgehenden Durchfluss in den Netzwerkringen sowie die Temperaturen in ihrer Umgebung zu untersuchen.
Ringe im Netzwerk können stationären Durchfluss verursachen, was zu Problemen mit sehr niedrigen Versorgungstemperaturen führen kann, die Ihre Versorgungsqualität beeinträchtigen. Mit Heat Intelligence können Sie Regionen im Verteilnetz mit einem hohen Risiko für stationären Durchfluss identifizieren. Dazu werden Zählermessungen genutzt, um den ein- und ausgehenden Durchfluss in den Netzwerkringen sowie die Temperaturen in ihrer Umgebung zu untersuchen.
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