Grid Insight: Heat
Die KI-Lösung für die Fernwärmewirtschaft
Anwendungsfälle
Tool-Features
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Integration in die IT-Infrastruktur von morgen
Vorgehensmodell
Prüfung
Definition der Kundenanforderung und Bewertung der Daten
Set-up
Umsetzung der Kundenanforderungen und Anbindung an die Live-Systeme
Regelbetrieb
Permanente Weiterentwicklung Algorithmen
Optimiertes Lastmanagement zur Sektorkopplung
Berücksichtigung von Netzinstandhaltung und kurzfristigen Ausfällen
Echtzeitüberwachung und Steuerung des gesamten Fernwärmenetzes (letzte Meile)
Monitoring und Bewertung von Schlechtpunkten im Fernwärmenetz
Ausnutzen des Speichereffektes (Netzträg) im Rahmen der Erzeugungsoptimierung
Berechnung der zukünftigen Nachfragemengen
Kostenoptimierung bei der Fernwärmeerzeugung durch Lastspitzenprävention (Gasverbrauch)
Reduktion von C02-Emmissionen durch Einsparung von Primärenergie (z.B. Erdgas)
Legionellenprävention durch Berücksichtigung einer ausreichenden Vorlauftemperatur (inkl. Reporting)
Berücksichtigung des Fachkräftemangel
Frühzeitige Alarmierung bei möglichen neuen Lastspitzen
Automatisierung des Planungsprozesses
Herausforderungen der Fernwärmewirtschaft
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Echtzeitanalyse
Die Stadt im Blick
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Netzanalyse
Analyse der wichtigsten Wärmekennzahlen
Nachfrageprognose
Der Wärmebedarf von morgen schon heute
Produktionsoptimierung
Kaufm. & techn. Verbesserung der Wärmeerzeugung