KI-basierte Regelunsoptimierung

Das Bio-Kraftwerk Schkölen erzeugt erneuerbare Energie und versorgt ein lokales Wärmenetz, an das unter anderem ein großes Gewächshaus angeschlossen ist. Die Anlage wurde bisher über klassische, regelbasierte Methoden gesteuert. Dabei zeigte sich, dass diese Verfahren an ihre Grenzen stoßen – vor allem bei stark schwankendem Bedarf. Viele Ausnahmen mussten manuell berücksichtigt werden, was die Effizienz der Anlage beeinträchtigte.

Um die Steuerung zu verbessern, wurde ein innovativer Ansatz mit Künstlicher Intelligenz (KI) gewählt. Ziel des Projekts war es, durch maschinelles Lernen bessere Vorhersagen zu erhalten, wann und wie bestimmte Steuergrößen angepasst werden müssen. Dazu wurden über einen längeren Zeitraum verschiedene Datenpunkte aus dem laufenden Betrieb gesammelt. Diese Daten bilden die Grundlage für ein sogenanntes KI-Modell, das helfen soll, die Regelung vorausschauend zu steuern – also bevor ein Problem entsteht.

In enger Abstimmung mit dem Betrieb wurde geklärt, welche Werte dafür wichtig sind und wie diese erfasst werden können. Anschließend wurde geprüft, ob genug Daten vorhanden sind, um ein erstes Testmodell zu entwickeln. Dieses Modell sollte langfristige Muster erkennen, um unnötige und energieintensive Eingriffe in die Steuerung zu vermeiden.

Das Projekt zeigt, wie digitale Technologien wie KI dabei helfen können, bestehende Prozesse nicht nur effizienter, sondern auch nachhaltiger zu gestalten. Die Hoffnung war, durch diese digitale Transformation sowohl Energie als auch Kosten einzusparen. Zwar zeigte sich am Ende, dass das Verbesserungspotenzial gegenüber dem bisherigen Betrieb nur gering war – dennoch liefert das Projekt wertvolle Erkenntnisse für den zukünftigen Einsatz von KI in ähnlichen Anlagen.