Plattform für Wasser, Gas und Wärme
Die Fernwärmeversorgung befindet sich europaweit in einem tiefgreifenden Wandel. Dekarbonisierung, erweiterte Erzeugungslandschaften, steigender Kostendruck und wachsende Erwartungen an Transparenz führen dazu, dass etablierte Werkzeuge und Betriebsroutinen an Grenzen stossen. Auch in der süddeutschen Stadt Ulm stellt der fortschreitende Ersatz des Dampfnetzes durch Heisswassernetze, der Ausbau erneuerbarer Erzeuger, unter anderem Biomasse und Müllverbrennung, sowie der Bau eines grossen Wärmespeichers den Netzbetrieb vor neue Aufgaben. Um die damit einhergehende Komplexität zu beherrschen und zugleich Flexibilitätspotenziale zu heben, optimiert die Fernwärme Ulm GmbH (FUG) ihr Netz gemeinsam mit dem Unternehmen Gradyent mittels eines digitalen Zwillings in Echtzeit, der seit 2023 entwickelt wird und das Ulmer F2‑Netz physikalisch abbildet.
Der digitale Zwilling von Gradyent ist ein mathematisch‑physikalisches Echtzeitmodell, das die gesamte Fernwärmekette von Erzeugung, Transportnetz, und Übergabestationen bis zum Kunden, durchgängig beschreibt. Grundlage ist ein Pipe‑by‑pipe‑Modell der Thermo-hydraulik, das Energie‑, Massen‑ und Impulserhaltung sowie Druck‑ und Wärmeverluste, Mischprozesse, Trägheiten und Speicherverhalten erfasst. Messwerte aus Leitwarte und Sensorik im Netz werden im Minutentakt übernommen, in das Modell gespeist und für Prognosen genutzt. Ergänzend identifizieren Machine‑Learning‑Verfahren Muster, detektieren Abweichungen und erhöhen die Vorhersagegüte für die nächsten Stunden und Tage. Auf diese Weise entsteht ein stets aktuelles Abbild des realen Systems, das fortlaufend optimale Betriebszustände etwa für Vorlauftemperatur und Volumenströme berechnet.
Der Ansatz unterscheidet sich grundlegend von klassischen statischen Berechnungen. Der digitale Zwilling optimiert End‑to‑End: Nicht einzelne Assets stehen im Fokus, sondern die Fernwärme als gekoppeltes Gesamtsystem. So lassen sich Vorlauf‑ und Rücklauftemperaturen, Pumpfahrweisen und Speicherstrategien so wählen, dass Wärmeverluste sinken, hydraulische Engpässe vermieden, Erzeuger wirtschaftlicher gefahren und Kapazitäten im Netz freigeschaltet werden.
Die Lösung wird vollständig cloudbasiert betrieben. Hohe Rechenleistungen für minütliche Neuoptimierungen stehen damit verlässlich zur Verfügung, ohne die bestehende Leitstellentechnik zu verändern. Wo Sicherheitsrichtlinien eine strikte Trennung erfordern, erfolgt die Integration über entkoppelte Datenwege: Der digitale Zwilling stellt Sollwerte und Diagnosen ausserhalb der Leitwarte bereit. Der Betreiber ruft diese aktiv ab und speist sie in sein Steuerungssystem ein. Die IT‑Sicherheitsarchitektur bleibt unangetastet, der operative Nutzen dennoch vollständig wirksam.
Die FUG betreibt in Ulm mehrere Fernwärmenetze. Das hier beschriebene Projekt betrifft das Netz F2, das die Innenstadt direkt aus dem Erzeugerpark versorgt, unter anderem aus KWK‑Anlagen einschliesslich Biomasse. Ziel war es, drei Bausteine aufzubauen und in den Betrieb zu überführen: ein kontinuierliches Monitoring mit präzisem Systemeinblick zu jedem Zeitpunkt, die Optimierung der Vorlauftemperatur zur Verringerung der Wärmeverluste sowie ein Kundenmonitoring, um Kunden mit erhöhten Rücklauftemperaturen zu erkennen, anzusprechen und Massnahmen zu priorisieren.
Der Ausgangspunkt war ein konkretes hydraulisches Problem im Zuge der Umstellung von Dampf‑ auf Heizwasserbetrieb: Temperaturverteilungen, Druckzonen und Strömungsverläufe entsprachen nicht den Erwartungen. Mit statischen Werkzeugen liess sich die Ursache nicht zufriedenstellend eingrenzen. Die erste digitale Analyse des F2‑Netzes schuf Transparenz und zeigte hydraulische Schlechtpunkte, teils an anderer Stelle als vermutet. Auf dieser Basis wurde der digitale Zwilling als operatives Werkzeug etabliert (Fig. 1).
Die Datenverfügbarkeit auf Seiten der FUG war sehr gut. Für alle relevanten Erzeugersensoren standen minütliche Messreihen zur Verfügung, die auch im Echtzeitbetrieb bereitgestellt werden. Der digitale Zwilling berechnet daraus fortlaufend den Netz‑ und Einspeisezustand und liefert Sollwerte für die Vorlauftemperatur an der Einspeisung. Die Regelung der Vorlauftemperatur ist anspruchsvoll, da die Vorlauftemperatur direkt über die Erzeugertemperatur geführt wird und vier Assets parallel in den Vorlauf einspeisen. Daher wurde die Einspeisetopologie detailliert modelliert, um das Mischungsverhältnis korrekt abzubilden. Unsicherheiten durch fehlende Sensorik an einzelnen Komponenten wurden durch enge Abstimmung zwischen Gradyent und der FUG, Plausibilisierung mit vorhandenen Messstellen und Einarbeitung in die Netzdynamik reduziert. So liessen sich Widersprüche zwischen Sensorwerten und R&I‑Schemata1 klären und der reale Betrieb präzise nachzeichnen.
1Â Rohrleitungs- und Instrumentenfliessschema
Hinzu kommt, dass Kundendaten ĂĽber verschiedene Gateways und in unterschiedlicher Frequenz zur VerfĂĽgung stehen, teilweise stĂĽndlich oder gesammelt am Tagesende. Das Modell und die zugrundeliegende Infrastruktur sind darauf ausgelegt, mit diesen heterogenen Datenrhythmen robust zu arbeiten und dennoch eine stabile Echtzeitoptimierung bereitzustellen.
Die FUG verfolgt eine restriktive Sicherheitsstrategie: Aus dem Internet heraus erfolgt keine eingehende Kommunikation in die Leitwarte. Um dieser Vorgabe gerecht zu werden, wurde ein entkoppelter Zwischenlayer eingerichtet. Der digitale Zwilling legt seine Sollwerte ausschliesslich auf einem Server der FUG ab. Von dort werden sie aktiv abgerufen und im Steuerungssystem verarbeitet. Gradyent besitzt dabei keinen Schreibzugriff auf die Leitwarte, sodass die bestehende IT‑ und OT‑Sicherheitsarchitektur unangetastet bleibt.
Dieses Vorgehen entspricht dem standardisierten Sicherheitsrahmen von Gradyent,der unabhängig von der jeweiligen Systemlandschaft des Kunden angewendet wird. Die Plattform ist cloudbasiert und gewährleistet ein neues Niveau an Rechenleistung, bleibt gleichzeitig vollständig unabhängig von lokalen Systemen und kann flexibel an unterschiedliche Betriebsumgebungen angepasst werden. Grundlage dafür sind klar definierte Sicherheitsversprechen: ISO27001‑ und ISO9001‑zertifizierte Prozesse, segmentierte Cloud‑Umgebungen für jeden einzelnen Kunden, ausschliesslich hochsichere, verschlüsselte Verbindungen sowie strenge Konformität mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Dadurch lässt sich ein hoch performantes Optimierungsmodell sicher betreiben, ohne Kompromisse hinsichtlich Datenhoheit oder Netzsicherheit einzugehen.
In der Leitstelle stehen der Betriebsmannschaft nach wie vor mehrere Betriebsmodi zur Verfügung: manuelle Fahrweise, aussentemperaturkurvengeführter Betrieb oder die vom digitalen Zwilling bereitgestellten Sollwerte. Die Architektur stellt sicher, dass trotz automatisierter Optimierung stets volle Kontrolle beim Betreiber verbleibt. Somit vereint das Setup maximale IT‑Sicherheit mit hoher operativer Flexibilität.
Das Projekt startete mit einem Kick-off im Frühjahr 2023, der Plattformbetrieb wurde etwa ein Jahr später aufgenommen. Die vollständige Inbetriebnahme folgte im Verlauf desselben Jahres wie der Go-Live. Zunächst wurde die Modellabbildung extern visualisiert, um Vertrauen im Betrieb aufzubauen. Anschliessend stellte das System Sollwerte bereit, die von der FUG über den SFTP2‑Layer übernommen und im Steuerungssystem genutzt werden. Ein schrittweises Vorgehen ermöglicht, Modellparameter an neue Zustände kontinuierlich anzunähern und die Stabilität zu erhöhen.
2Â Secure File Transfer Protocol
Im Ergebnis liess sich die Vorlauftemperatur um etwa 4 °C senken und die Rücklauftemperatur reduzierte sich um rund 1 °C. Insgesamt ergibt sich eine Wärmeverlustreduktion von etwa 1–3%. Für den Sommerbetrieb zeigen Simulationen, dass sich der Volumenstrom und damit auch der Pumpstrom, durch optimierte Temperaturen theoretisch deutlich reduzieren lässt. In manchen Szenarien um bis zu 50%. Ein wesentlicher Hebel ist das Kundenmonitoring: Monatliche Reports über die Performance aller Stationen ermöglichen die gezielte Ansprache von Kunden mit ungünstigen Rücklauftemperaturen, die Priorisierung betrieblicher Massnahmen und eine kontinuierliche Überwachung. Einzelne schlecht performende Stationen können die Gesamtkapazität spürbar beeinträchtigen. Ihre systematische Identifikation und Optimierung setzt zusätzliche Netzkapazität frei, oft ohne bauliche Eingriffe (Fig. 2).
Das Projekt profitierte von einer guten Datenverfügbarkeit und klaren Verantwortlichkeiten. Die enge Abstimmung zwischen Netzbetrieb und Modellierung beschleunigte den Aufbau und die Validierung des Zwillings. Kunden‑ und Messdaten stammen aus verschiedenen Quellen und werden über den SFTP‑Layer sowie Gateways integriert. In Workshops wurden Modellannahmen, Betriebsgrenzen und Eingriffspunkte präzisiert. Das zusammenfassende Urteil aus dem Management unterstreicht den Ansatz: «Gradyent arbeitet selbstständig und kundenorientiert. Wir bekommen viel Qualität mit wenig Aufwand bei uns», resümiert Patrick Ruf, Leiter Fernwärme/Fernkälte, Fernwärme Ulm GmbH.
Die Einführung eines physikbasierten, auf daten‑ und maschinelles Lernen gestützten digitalen Zwillings ermöglicht der FUG eine kontinuierliche Echtzeitoptimierung ihres Wärmenetzes (Fig. 3). Die Kombination aus thermohydraulischer Modellierung, belastbarer Datenintegration und Prognoselogik schafft ein detailliertes Abbild des Netzverhaltens, das sowohl diagnostisch als auch operativ wirkt. Die Absenkung der Vorlauf‑ und Rücklauftemperaturen, die Reduktion von Wärmeverlusten und die systematische Freischaltung von Kapazitäten durch Kundenmonitoring zeigen die Wirksamkeit des Ansatzes. Der Folgeschritt, der Aufbau eines digitalen Zwillings für ein weiteres Netz der FUG, wird gerade bearbeitet. Die FUG demonstriert, wie sich moderne digitale Werkzeuge sicher und praxisnah in bestehende Leitstellenumgebungen integrieren lassen und damit einen wesentlichen Beitrag zur Effizienz und Resilienz moderner Fernwärmesysteme leisten.
Â
«AQUA & GAS» gibt es auch als E-Paper. Abonnenten, SVGW- und/oder VSA-Mitglieder haben Zugang zu allen Ausgaben von A&G.
Den «Wasserspiegel» gibt es auch als E-Paper. Im SVGW-Shop sind sämtliche bisher erschienenen Ausgaben frei zugänglich.
Kommentare (0)