Optimierungsservice für eine energieflexible Betriebsführung von Schmelzöfen
Ein KI-basierter Optimierungsservice, welcher auf der Unternehmensplattform verortet ist und als Bindeglied zwischen der Unternehmensseite und der Marktseite fungiert, zeigt, wie die energieflexible Betriebsführung von Magnesiumschmelzöfen erfolgen kann. Neben den marktseitigen Anforderungen, wie zum Beispiel der aktuelle Bedarf, den Energiebedarf zu reduzieren oder zu erhöhen, muss der Optimierungsservice auch prozesstechnische Anforderungen des Schmelzofens, wie beispielsweise das Einhalten von Temperaturgrenzen, erfüllen. Bei der Entwicklung des Optimierungsservice sind daher sowohl die prozess- als auch marktseitigen Anforderungen als Randbedingungen berücksichtigt worden.
Fraunhofer IPA
Um eine energieflexible Betriebsweise der Schmelzöfen zu ermöglichen, wurde eine KI-basierte Regelung mittels Reinforcement Learning entwickelt. Hierbei erlernt ein Agent auf Basis einer Belohnung selbstständig eine Optimierungsstrategie, um den Lastgang des Ofens energieflexibel zu regeln. Entsprechend der erlernten Optimierungsstrategie wählt der Agent zu jedem Zeitpunkt eine auf den Einflussfaktoren bzw. dem derzeitigen Zustand basierende Aktion aus. Da das elektrische Heizelement in einem exemplarischen Szenario die Leistungsstufen 0 kW, 40 kW, 80 kW und 120 kW abrufen kann, stehen dem Agent nur diese vier Aktionen zur Wahl. Die Belohnung basiert auf den beiden Randbedingungen (Flexibilitätsmarkt und Prozessgrenzen) und belohnt den Agenten einerseits dafür, den Lastgang des Ofens so zu regeln, dass die Temperaturgrenzen nicht über- oder unterschritten werden. Diese Logik basiert auf den prozesstechnischen Anforderungen und ist wichtige Grundvoraussetzung für einen energieflexiblen Betrieb bei gleichbleibender Produkt- und Prozessqualität. Andererseits wird der Agent belohnt, wenn die Stromkosten durch eine Flexibilisierung der Nachfrage reduziert und marktdienliche (lokale Flexibilitätsmärkte) Flexibilitätsausprägungen in 15- und 60-Minuten-Blöcken generiert werden. Die Einflussfaktoren, die zu der Wahl einer bestimmten Aktion beitragen, setzen sich somit vereinfacht beschrieben aus der aktuellen Temperatur im Ofen und den Randbedingungen in Form einer Belohnung zusammen. Anhand von Testdurchläufen konnte die Funktionalität des Optimierungsservice nachgewiesen werden, da eine energieflexible Betriebsführung der Magnesiumschmelzöfen durch den Einsatz des Service möglich ist. Die energieflexible Betriebsweise zeigt sich daran, dass der Lastgang im Vergleich zum Normalbetrieb von hysteresegeregelten Anlagen erfolgreich auf Basis der Strompreise geregelt wird.
Die hier aufgezeigte und im Rahmen des SynErgie-Projekts entwickelte Regelungsstrategie zur energieflexiblen Betriebsführung von Produktionsanlagen bietet ein großes Potenzial, um auf andere Anlagen bzw. Branchen übertragen zu werden und den Energieverbrauch vieler Unternehmen zu flexibilisieren.
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