Datenbasierte Steuerung von Biogasanlagen zur Stromerzeugung in Dunkelflauten
Die geplante Novellierung des Erneuerbare-Energien-Gesetzes (EEG) ab 2027 sieht vor, Biogasanlagen bevorzugt dann Strom liefern zu lassen, wenn die Erzeugung aus Sonne und Wind nicht ausreicht und die Strompreise hoch sind. Das Fraunhofer-Institut für Grenzflächen- und Bioverfahrenstechnik (IGB) hat hierfür eine digitale Lösung entwickelt, mit der bestehende Anlagen strompreisorientiert gesteuert werden können. Eine speziell konzipierte Datenplattform ermöglicht die Nutzung von Prozessdaten für Prognosen, Softsensoren und eine KI-gestützte Optimierung des Anlagenbetriebs. Dieses Konzept lässt sich auch auf andere verfahrenstechnische Systeme übertragen, beispielsweise in Kläranlagen oder landwirtschaftlichen Bewässerungssystemen.
Biogasanlagen als steuerbare Säule der erneuerbaren Energieversorgung
Biogasanlagen stellen eine wetterunabhängige und grundsätzlich regelbare Stromquelle dar und sind damit eine wichtige Ergänzung zu Wind- und Solarenergie. Mit der EEG-Novelle wird die Einspeisung von Strom aus Biogasanlagen stärker an den Marktpreis gekoppelt, indem die vergütungsfähigen Betriebsstunden begrenzt werden. Für die Betreiber von rund 10.000 Anlagen in Deutschland bedeutet dies, dass der Zeitpunkt der Stromerzeugung über die Wirtschaftlichkeit entscheidet. Während der Ausbau von Gasspeichern nur für einige Altanlagen rentabel ist, bietet das Fraunhofer IGB eine kosteneffiziente digitale Lösung an: Ein sogenanntes Edge Device wird direkt an die bestehende Anlagensteuerung angeschlossen, aggregiert Prozess- und Betriebsdaten und stellt diese für Modelle und KI-Anwendungen lokal bereit, ohne die bestehende Steuerung zu verändern.
Umfangreiche Datenerfassung und deren bisher begrenzte Nutzung
In Biogasanlagen fallen zahlreiche Daten an, etwa Temperaturwerte im Fermenter, Biogaszusammensetzung, Füllstände der Gasspeicher sowie Betriebszustände von Pumpen und Rührwerken. Auch Warnungen und Störungen werden erfasst. Zusätzlich sind Informationen über Substratart und -menge relevant, werden aber nicht immer systematisch erfasst. Bisher werden diese Daten überwiegend nur für den unmittelbaren Betrieb genutzt und nicht langfristig gespeichert oder in einem einheitlichen Format zusammengeführt. Dies erschwert umfassende Auswertungen, Prognosen und eine ganzheitliche Optimierung des Anlagenbetriebs.
Integration und Aufbereitung der Daten mittels Edge Device
Das vom Fraunhofer IGB entwickelte Edge Device fungiert als Industriecomputer, der direkt im Schaltschrank installiert wird und die bestehende speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) um eine zusätzliche Daten- und Rechenebene erweitert. Es sammelt Prozess- und Betriebsdaten, speichert diese langfristig und bringt sie in eine standardisierte Struktur. Dadurch entsteht eine Datenbasis, die aktuelle Messwerte, historische Verläufe und Betriebszustände miteinander verknüpft. Externe Daten wie Strompreis- und Wetterprognosen können ebenfalls integriert werden. Die Datenverarbeitung erfolgt lokal, sodass Betreiber selbst entscheiden können, welche Daten die Anlage verlassen.
Verknüpfung von Anlagenzustand und Prognosen zur Betriebsoptimierung
Die Datenplattform ermöglicht es, aus den gesammelten Informationen konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Dabei werden nicht nur der aktuelle Zustand der Anlage, sondern auch zeitliche Entwicklungen berücksichtigt. So kann das System beispielsweise Veränderungen in der Gasproduktion nach Fütterungsmaßnahmen erkennen, den Füllstand des Gasspeichers überwachen und Laufzeiten von Aggregaten analysieren. Die daraus abgeleiteten Empfehlungen können zunächst als Entscheidungsgrundlage für das Betriebspersonal dienen, ohne direkt in die Steuerung einzugreifen.
Stromerzeugung nach Marktpreisen und technischer Machbarkeit
Für eine strompreisorientierte Fahrweise kombiniert die Plattform die aktuellen Anlagenzustände mit Prognosen der Strompreise. Dabei werden neben dem erwarteten Strompreis auch die verfügbare Gasmenge, der Füllstand des Speichers, die Leistung des Blockheizkraftwerks sowie technische Grenzen der Anlage berücksichtigt. Ein Modell ermittelt daraus einen Fahrplan, der angibt, wann Biogas im Speicher gesammelt und wann das Blockheizkraftwerk betrieben werden sollte, um den Erlös zu maximieren.
Optimierung der Substratzusammensetzung zur Steuerung der Gasproduktion
Die Menge und der Zeitpunkt der Biogasproduktion hängen maßgeblich von der Fütterung des Fermenters ab. Substrate unterscheiden sich hinsichtlich ihres organischen Anteils, Gasbildungspotenzials, Kosten und Geschwindigkeit der Gasbildung. Durch die Analyse historischer Betriebsdaten in Verbindung mit Substratinformationen kann ein Optimierungsmodell Empfehlungen zur Zusammensetzung des Substratmixes geben, ohne die Belastungsgrenzen des Fermenters zu überschreiten. Ziel ist nicht die maximale Gasproduktion, sondern die bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Gas zu wirtschaftlich sinnvollen Zeitpunkten.
Übertragbarkeit auf weitere verfahrenstechnische Anlagen
Das entwickelte Dateninfrastrukturkonzept ist auch für andere verfahrenstechnische Anlagen anwendbar, wie Kläranlagen, Bewässerungssysteme oder Trinkwasserversorgung. Diese Systeme verfügen ebenfalls über umfangreiche Mess- und Betriebsdaten, die bislang meist nur für die unmittelbare Steuerung genutzt werden. Optimierungspotenziale bestehen beispielsweise bei der bedarfsgerechten Belüftung in Kläranlagen oder der Überwachung energieintensiver Komponenten. Eine vollständige Neuinstallation ist nicht erforderlich, vielmehr ist der erste Schritt die Zusammenführung vorhandener Daten in einer verlässlichen und verständlichen Datenbasis, auf der Prognosen, Softsensoren und modellgestützte Optimierungen aufbauen können.
Kontakt und weiterführende Informationen
- Wissenschaftlicher Ansprechpartner: Alexander Laug (alexander.laug@igb.fraunhofer.de)
- Weitere Details: Fraunhofer IGB Presseinformation
