Von effizienten Anlagen zum optimalen Industriestandort

In vielen Industrieunternehmen werden Anlagen seit Jahren schrittweise optimiert. Auch wenn einzelne Teilanlagen effizient betrieben werden, kann der Gesamtstandort weit vom wirtschaftlichen Optimum entfernt sein.

Grund dafür können komplexe Kopplungen der Systeme untereinander, zeitabhängige Kosten und Erlöse oder die notwendige Berücksichtigung von Prognosen sein. So kann der Betrieb eines für sich betrachtet weniger effizienten Kessels in bestimmten Situationen ökonomisch sinnvoll sein, wenn Brennstoffpreise, Stromerzeugungskopplungen oder Speicherzustände definierte Bedingungen erfüllen.

Standortoptimierung auf Prozessebene sowie übergeordnete Regelung durch die EPOC® Suite

Durch ein standortweites Optimierungssystem gelingt der Übergang vom lokalen Optimum (z. B. Betrieb einer Wärmepumpe bei maximalem COP) zum Gesamtoptimum (z. B. Betrieb zu den wirtschaftlich günstigsten Zeiten, auch wenn die Maschine dabei zeitweise weniger effizient arbeitet).

Das Standortmodell

Ein typischer Industriestandort verfügt neben Produktionsanlagen über unterschiedliche Energieträger, Dampferzeuger, Speicher und Strombezüge. Jede dieser Komponenten besitzt technische sowie wirtschaftliche Randbedingungen wie Mindestlasten, Wirkungsgrade, An- und Abfahrzeiten, Brennstoffkosten und Emissionen.

Auf der Abnahmeseite schwanken Energiebedarf und Preise des Standorts sowohl im Tagesverlauf als auch längerfristig. Zusätzlich gewinnt die Einpreisung verursachter Emissionen immer mehr an Bedeutung.

Im Gegensatz zur prozessnahen Optimierung (welche Anlage läuft am effizientesten?) lautet daher die Frage aus Sicht des Standorts, welche Kombination aller verfügbaren Anlagen zum jeweiligen Zeitpunkt wirtschaftlich optimal ist.

Aus Betriebsregeln wird ein Optimierungsproblem

Die standortweite Problemstellung ist nicht neu und wurde bisher in vielen Fällen über definierte Betriebsregeln gelöst. Dass diese in der Vergangenheit gut funktioniert haben und nun immer mehr an ihre Grenzen kommen, hat einen Grund: die Komplexität des Gesamtsystems nimmt durch dynamische Preise und die Integration von Energiespeichern deutlich zu.

War beispielsweise die Entscheidung zwischen einem Kessel und einem BHKW ohne weitere Bedingungen durch den Vergleich der effektiven Wärmeerzeugungskosten zum Zeitpunkt t möglich, hängt diese bei Einführung eines Wärmespeichers sowie veränderlicher Strompreise plötzlich auch von den zukünftigen Zuständen t+1, t+2, … aller daran gekoppelten Anlagen ab.

Sollen dann auch noch bekannte Limitierungen wie Mindestlaufzeiten oder An- und Abfahrkosten bei der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden ist aus klar zu folgenden Betriebsregeln ein vollumfängliches, dynamisches Optimierungsproblem entstanden.

Exponentieller Anstieg der theoretisch möglichen Fahrpläne bei n Betriebsmodi und x Komponenten

War die Anzahl der definierten, unterschiedlichen Fahrweisen zuvor meist an einer Hand abzählbar, explodieren die theoretischen Möglichkeiten durch die entstandenen Freiheitsgrade bereits bei einer geringen Anzahl zu schaltender Anlagen über die nächsten Stunden. (z. B. bei stündlicher Ansteuerung wie An/Aus bzw. Leistung hoch/absenken ergeben sich bei 4 Komponenten über den nächsten Tag 2⁹⁶ theoretische Fahrpläne).

Da auch für leistungsstarke Computer ein reines „ausprobieren“ bei dieser Zahl an Möglichkeiten nicht funktioniert, verwendet man spezialisierte Optimierungssolver, welche durch eine Vielzahl an Maßnahmen die Komplexität des Gesamtproblems reduzieren und damit in Echtzeit lösbar machen. Je nach Problemstellung kommen dabei u. a. lineare Optimierungsmodelle, gemischt Ganzzahlige oder nichtlineare Optimierungsverfahren zum Einsatz.

Standortoptimierung auf Prozessebene sowie übergeordnete durch die EPOC® Suite bei UPM Schongau

In der Praxis ist der Solver selten das größte Problem

Ein wesentlicher Teil der Arbeit liegt meist in der hinreichend genauen Modellierung des Industriestandortes. Dazu notwendig sind einerseits zuverlässige Messdaten, andererseits Kenntnis über die betrieblichen Restriktionen.

Manche Grenzen sind technischen Dokumentationen entnehmbar, andere existieren nur als Erfahrungswissen des Betriebspersonals. Diese zusammenzuführen, schrittweise zu verifizieren und iterativ zu hinterfragen ist eine der Schlüsselstellen hin zu einer standortweiten Optimierung.

Für die erfolgreiche Closed-Loop Optimierung muss daraus ein Gesamtproblem erstellt werden. Dabei sind Optimierungsparameter und -horizonte geeignet zu wählen, sodass sowohl die geforderte Granularität gegeben als auch die maximalen Ausführungszeiten eingehalten werden.

Übergeordnete Dampf- und Wärmenetzoptimierung durch die EPOC® Module Steammanager und EMS

Vom effizienten Prozess zum optimierten Standort

Voraussetzung für die Hebung von Standortpotenzialen ist daher ein Perspektivenwechsel: statt ausschließlich einzelne Aggregate möglichst effizient zu betreiben muss der Industriestandort als zusammenhängendes System betrachtet werden.

Dadurch können Abhängigkeiten zwischen Produktion, Energiewandlern, Speichern und Strompreisen systematisch genutzt werden.

Von der lokalen Anlagenoptimierung wechselt der Blick auf den optimalen Betriebspunkt des gesamten Standorts.