411 Megawattstunden Einsparung Erfolgreiches Pilotprojekt: Digitaler Zwilling sorgt für Energieoptimierung

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Infraserv GmbH & Co. Höchst KG

DECHEMA e.V.

Weidmüller GTI Software GmbH

Wissen aus Daten ziehen – mit Data Science können Anlagen und Prozesse effizienter, wirtschaftlicher und nachhaltiger gestaltet werden. Ein Erfolgsbeispiel ist die energieoptimale Steuerung eines Rückkühlwerks im Industriepark Höchst. Mit der Unterstützung eines digitalen Zwillings der Pumpensteuerung können nun 411 Megawattstunden jährlich gespart werden.

Mithilfe Künstlicher Intelligenz und maschinellen Lernens lassen sich versteckte Muster in Daten finden, die zur Optimierung der Anlagenbetriebsweise und -verfügbarkeit beitragen. So nutzt das Team um Frank Mollard, Leiter Data Science & Data Engineering bei Infraserv Höchst, statistische Methoden und mathematische Algorithmen, um das volle Potenzial der gewonnenen Daten auszuschöpfen.

Das Team hat in enger Zusammenarbeit mit den Kollegen 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. Auch Komponenten wie eingebaute Klappen oder Restriktionen bezogen auf den Druck finden je nach Anforderung Berücksichtigung. Die virtuelle Nachbildung des Rückkühlwerkes ist mit einem mathematischen Baukastensystem zu vergleichen und kann daher auch auf andere Anlagen übertragen werden. Derzeit wird die entwickelte Methodik auf weitere Rückkühlwerke ausgerollt.

„Grundsätzlich sind die eingesetzten Prozessleitsysteme nur darauf ausgerichtet, den Betrieb sicherzustellen. Die Kollegen vor Ort hatten somit – trotz jahrelanger Erfahrung – gar keine Chance, das Optimierungspotenzial zu erkennen“, stellt Frank Mollard klar. Der Data-Science-Experte wurde von Jasmin Krimm, Betriebsassistentin bei Kälte/Kühlung/Wasser, hinzugeholt. Zu ihren Kernthemen im Job gehören Energieeffizienz und -optimierung. „Durch die Nutzung von Data Science können wir nun deutlich größere Schritte machen und arbeiten viel zielgerichteter“, sagt sie. „Das Programm dient als Unterstützungstool und ist eine wirksame Methode, Energieeffizienz im Routinebetrieb zeitsparend einzusetzen.“

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