Digitale Zwillinge optimieren CO2-Emission und Betriebskosten

KI-System für bis zu 75 % Energie-Einsparung in Kältetechnik

Mit dem KI-System von Factor4Solutions sollen bei Kältesystemen 40 bis 75 % Energieeinsparungen ermöglicht werden.
Bild: BlickpunktFotodesign

Mit dem KI-System von Factor4Solutions sollen bei Kältesystemen 40 bis 75 % Energieeinsparungen ermöglicht werden.
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Kälteerzeugung ist der weltweit am stärksten wachsende Energieverbraucher im Gebäudesektor. Ob in Rechenzentren, der Lebensmittelindustrie, im Gesundheitswesen, dem produzierenden Gewerbe oder in jeglicher Klimatisierung: Allein in Deutschland verursacht die Kälteversorgung jährlich rund 16 % des Strombedarfs sowie über 20 Mio. t CO2. Das Berliner Start-up Factor4Solutions hat eine Lösung entwickelt, mit der sich der Energieverbrauch von Kältesystemen – je nach Installation – um 40 bis 75 % verringern lassen soll, was nicht nur Betriebskosten spart, sondern auch den CO2-Fußabdruck erheblich senken kann.

Mit der sogenannten digitalen Systemmanagerin bringt Factor4Solutions eine vollautomatisierte, von künstlicher Intelligenz (KI) gestützte, Software für jede Art von Kälteerzeugung auf den Markt, die nach eigenen Angaben bis zu 75 % der benötigten Jahresenergie an Strom spart. Das System sei sofort einsetzbar, hersteller- und technologieoffen, skalierbar und lässt sich sowohl im Bestand als auch im Neubau einsetzen. Ein weiterer Vorteil: Die Systemmanagerin funktioniert als Stand-Alone, offline-fähiges System und ist daher auch für kritische Infrastrukturen geeignet. Das ist aus mehr als zehnjähriger Forschungsarbeit des Gründungs-Teams von Factor4Solutions an der TU Berlin hervorgegangen. Mithilfe kontinuierlicher Forschung und Entwicklung sowie der langjährigen Verankerung des Teams in der wissenschaftlichen Community soll das System stetig ausgebaut werden.

Management auf Basis digitaler Zwillinge

Die Systemmanagerin von Factor4Solutions erstellt einen digitalen Zwilling des jeweiligen Kältesystems, um die maximale Effizienz des Geräts zu errechnen und umzusetzen.
Bild: Factor4Solutions

Die Systemmanagerin von Factor4Solutions erstellt einen digitalen Zwilling des jeweiligen Kältesystems, um die maximale Effizienz des Geräts zu errechnen und umzusetzen.
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Ein Problem bei der Kälteerzeugung ist, dass Rückkühlwerke und Pumpen unerkannt oft genauso viel Strom verbrauchen, wie die Kälteerzeuger selbst. Zudem findet die Optimierung des Strombedarfs laut dem Start-up häufig nur auf Komponenten-Ebene und genauso oft nur für einen, in der Planung definierten Betriebszustand statt, der typischerweise in weniger als 3 % aller Betriebsstunden vorliegt. Die Folge ist ein unnötiger Verbrauch an Elektroenergie von bis zu 90 % in vielen Betriebsstunden.

Die intelligente Systemmanagerin von Factor4Solutions soll diese Herausforderung lösen, indem sie den Betrieb aller für die Kältetechnik relevanten Komponenten und damit deren energetische Betriebsaufwendungen (Strom, Wärme, Wasser, etc.) gemeinsam betrachtet. Dazu erstellt das Programm einen digitalen Zwilling des jeweiligen Kältesystems, über den sich sowohl in Echtzeit bzw. parallel zum Betrieb als auch situativ errechnen lässt, wie sich die einzelnen Komponenten verhalten müssen, um die maximale Effizienz des Systems zu erzielen.

Minderung von Kosten, Stromverbrauch und Emissionen

Die Kälteerzeuger sowie alle Hilfsaggregate werden somit nicht mehr nach fester Reihenfolge (Grund- und Spitzenlast) eingesetzt, sondern effizienzbasiert, abhängig von den Witterungsbedingungen und der geforderten Leistung über standardisierte Protokolle von der KI freigegeben und geregelt. Damit erreicht die vollautomatisierte Systemmanagerin laut Entwickler in jeder Lastsituation den effizientesten Systembetrieb. Anwender können dabei ihre gewünschte Zielgröße für die Optimierung individuell vorgeben – z. B. Kosten, Stromverbrauch oder CO2-Emissionsminderung. Aktuell arbeitet das Team von Factor4Solutions an einer Adaption seiner Lösung, die dann auch Wärmeerzeugungsanlagen mit Wärmepumpen die gleichen Vorteile bieten soll.

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