Physikalisch basierte Modelle
Ein zentraler Bestandteil der Arbeiten sind physikalisch basierte Modelle thermischer Netze inklusive Erzeugerzentralen und Übergabestationen. Diese Modelle bilden die relevanten thermodynamischen und hydraulischen Prozesse und Dynamiken ab, einschliesslich Wärme- und Stofftransport, Druckverlusten sowie Speicher- und Trägheitseffekten. Auf dieser Basis werden dynamische Netzmodelle entwickelt, die zeitlich aufgelöste Analysen des Systemverhaltens unter variierenden Last-, Erzeugungs- und Betriebsbedingungen erlauben. Solche Modelle sind essenziell, um das Zusammenspiel von Quellen, Speichern, Verbrauchern und Netzinfrastruktur zu verstehen.
Digitale Zwillinge
Aufbauend auf detaillierten Simulationsmodellen werden digitale Zwillinge thermischer Netze entwickelt. Diese virtuellen Abbilder realer Systeme werden mit Mess- und Betriebsdaten verknüpft und ermöglichen eine kontinuierliche Zustandsbewertung sowie die Analyse unterschiedlicher Betriebsstrategien. Digitale Zwillinge dienen als Bindeglied zwischen Planung und Betrieb und unterstützen Betreiber bei der Optimierung bestehender Netze sowie bei der Weiterentwicklung zukünftiger Systemkonzepte.
Simulationsgestützte Regel- und Betriebsstrategien
Modellierung und Simulation bilden die Grundlage für die Entwicklung und Bewertung von Regel- und Betriebsstrategien. Die Simulationen werden genutzt, um unterschiedliche Regelansätze zu vergleichen, Betriebsparameter zu optimieren und die Auswirkungen von Prognosen, Speicherstrategien oder Netzrestriktionen zu untersuchen. Dadurch lassen sich robuste und vorausschauende Betriebsstrategien entwickeln, die auf reale Randbedingungen abgestimmt sind.
Datengetriebene Modelle und Machine Learning
Ergänzend zu physikalischen Modellen werden datengetriebene Ansätze eingesetzt. Mithilfe von Machine Learning Methoden können komplexe Zusammenhänge aus grossen Datenmengen gelernt werden. Dies ist nützlich für die Entwicklung von Bedarfsprognosemodellen oder zur Erstellung von datengetriebenen Dynamikmodellen komplexer Teilsysteme. Die Kombination von datengetriebenen und physikalisch basierten Modellen ermöglicht es, sowohl erklärbare als auch leistungsfähige Modellansätze zu nutzen.
Durch die integrierte Anwendung von Modellierung und Simulation werden fundierte Entscheidungsgrundlagen geschaffen für Planung, Auslegung und Betrieb thermischer Netze. Die enge Verknüpfung mit experimentellen Untersuchungen, insbesondere im NODES Lab, stellt sicher, dass die entwickelten Modelle realitätsnah sind und direkt in die Praxis übertragen werden können.
