EnEff:Wärme: DeepDHC - Untersuchung und Weiterentwicklung modernster maschineller Lernverfahren für die hochgenaue Lastprognose in Fernwärmenetzen (Heft 66)

Das Wissen um den zukünftigen Wärmebedarf gewinnt, bei komplexer werdenden Fernwärmesystemen mit volatilen und heterogenen Erzeugungsanlagen, immer weiter an Bedeutung. Denn zur Vermeidung von ineffizienten und unwirtschaftlichen Betriebszuständen muss für eine passende Einsatzoptimierung eine möglichst präzise und zuverlässige Wärmelastprognose vorliegen. Maschinelle Lernverfahren, steigende Datengrundlagen und Verfügbarkeit von ausreichender Rechenleistung bergen hierbei erhebliches Verbesserungspotential. Das von der Hochschule für angewandte Wissenschaften Kempten durchgeführte Forschungsvorhaben „DeepDHC - Untersuchung und Weiterentwicklung modernster maschineller Lernverfahren für die hochgenaue Lastprognose in Fernwärmenetzen“ (FKZ: 03EN3017) befasste sich mit der Performance unterschiedlicher maschineller Lernverfahren zur Wärmelastprognose in Fernwärmenetzen. Unter Berücksichtigung unterschiedlicher Fernwärmenetztopologien, der Einbindung von Smart Meter Daten und der automatisierten Berücksichtigung von Veränderungen im Fernwärmenetz wurden hierbei besonders relevante Fragestellungen aufgegriffen und bearbeitet. Aus diesen Gründen hat sich Ihr AGFW im projektbegleitenden Arbeitskreis des Forschungsvorhabens engagiert und veröffentlicht den Abschlussbericht im der Heftreihe F&E.