Datenbasierter Betrieb von Biogasanlagen: Biogas während Dunkelflauten erzeugen

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Mit der Novelle des Erneuerbare-Energien-Gesetzes sollen Biogasanlagen
bevorzugt dann Strom liefern, wenn Sonne und Wind ausfallen und Strom
teuer ist. Das Fraunhofer-Institut für Grenzflächen- und
Bioverfahrenstechnik IGB zeigt, wie sich Bestandsanlagen mittels
Digitalisierung strompreisorientiert steuern lassen. Eine eigens
entwickelte Datenplattform macht hierfür die Prozessdaten von
Biogasanlagen nutzbar – als Grundlage für Prognosen, Softsensoren und eine
KI-gestützte Betriebsoptimierung. Das Prinzip ist auf weitere
verfahrenstechnische Anlagen übertragbar, ob im Klärwerk oder bei der
landwirtschaftlichen Bewässerung.

Biogasanlagen haben sich als dritte Säule der erneuerbaren Stromerzeugung
in Deutschland etabliert. Anders als bei Sonne und Wind ist Strom aus
Biogasanlagen wetterunabhängig und grundsätzlich steuerbar. Mit der für
2027 geplanten Novellierung des Erneuerbare-Energien-Gesetzes (EEG) setzt
der Gesetzgeber zukünftig auf eine weiter flexibilisierte und
marktpreisorientierte Stromerzeugung: Biogasanlagen sollen vor allem dann
Strom liefern, wenn die Sonne nicht scheint und der Wind nicht weht. Dafür
werden die vergütungsfähigen Betriebsstunden von Biogasanlagen begrenzt.

Für die Betreiber der derzeit knapp 10.000 Anlagen in Deutschland
entscheidet damit der Zeitpunkt der Einspeisung ihres grünen Stroms –
erzeugt im Blockheizkraftwerk durch Verbrennung des Biogases – darüber, ob
und wie wirtschaftlich der Betrieb ihrer Anlage ist. Eine Investition in
den Ausbau der Gasspeicher dürfte sich nur für einen Teil der Altanlagen
rentieren. Eine kostengünstige, rein digitale Lösung zur
strompreisbasierten Steuerung von Biogasanlagen hat nun das Fraunhofer-
Institut für Grenzflächen- und Bioverfahrenstechnik IGB entwickelt: Ein
sogenanntes Edge Device wird als Datenplattform direkt an die vorhandene
Anlagensteuerung angebunden, führt Prozess- und Betriebsdaten zusammen und
macht sie vor Ort für Modelle und KI-Anwendungen nutzbar – ohne in die
bestehende Steuerung eingreifen zu müssen.

Eine Biogasanlage weiß mehr, als sie nutzt

In einer Biogasanlage entsteht eine erhebliche Menge an Daten: Sensoren
erfassen Temperaturen im Fermenter, die Zusammensetzung des Biogases oder
den Füllstand des Gasspeichers. Die Anlagensteuerung kennt Drehzahlen,
Laufzeiten und Betriebszustände von Pumpen und Rührwerken. Zudem
registriert sie Warnungen und Störungen. Weitere Informationen werden
nicht direkt gemessen, sind aber ebenso entscheidend, etwa welche
Substrate gefüttert werden und in welcher Menge.

Der Großteil dieser Informationen wird allerdings allein für den
unmittelbaren Anlagenbetrieb genutzt. »Für längerfristige Auswertungen,
Prognosen oder eine übergreifende Optimierung stehen die Daten häufig
nicht in der benötigten Form zur Verfügung«, weiß Alexander Laug,
Verfahrensingenieur am Fraunhofer IGB. Messwerte werden oft nur für eine
begrenzte Zeit gespeichert, Datenstrukturen unterscheiden sich, wichtige
Kontextinformationen wie Betriebszustände oder Grenzwerte liegen nur
isoliert vor.

Für die betriebliche Optimierung einer Biogasanlage ist jedoch vor allem
das Zusammenspiel der unterschiedlichen Daten entscheidend. Ein
Temperaturmesswert »40 Grad« etwa erhält erst durch den Anlagenkontext
seine Bedeutung: In welchem Behälter wurde er gemessen und welcher
Sollwert gilt dort? Läuft die zugehörige Pumpe und befindet sich die
Anlage im Automatik- oder Handbetrieb? Welche Substrate wurden zuvor
zugegeben und wie entwickelt sich die Gasproduktion?

Datenplattform direkt im Schaltschrank

Genau diese Informationen führt das Edge Device zusammen. »Unser Edge
Device ist ein Industriecomputer, der direkt an der Anlage installiert
wird. Er ergänzt die bestehende speicherprogrammierbare Steuerung, kurz
SPS, um eine zusätzliche Daten- und Rechenebene«, erläutert Laug. So
übernimmt das Edge Device Prozess- und Betriebsdaten aus der Steuerung,
speichert sie über längere Zeiträume und bringt sie in eine einheitliche
Struktur. Auf diese Weise entsteht eine Datenbasis, in der aktuelle
Messwerte, historische Verläufe und die zugehörigen Betriebszustände
miteinander verknüpft werden können. Auch externe Informationen lassen
sich abrufen und ergänzen – etwa Strompreis- oder Wetterprognosen.

Die Verarbeitung erfolgt direkt vor Ort. »Betriebsdaten müssen also nicht
zwangsläufig in eine externe Cloud übertragen werden«, führt Laug aus.
Betreiber entscheiden vielmehr selbst, welche Daten die Anlage verlassen
und welche ausschließlich lokal verarbeitet werden. Dabei setzt das
Fraunhofer IGB auf eine möglichst offene technische Architektur. Dadurch
kann die Plattform an unterschiedliche Anlagen und Aufgaben angepasst und
um weitere Modelle oder Anwendungen ergänzt werden.

Das Edge Device wird damit zum Bindeglied zwischen klassischer
Anlagenautomatisierung und datenbasierter Betriebsführung. Während die SPS
für den zuverlässigen Anlagenbetrieb zuständig bleibt, ergänzt das Edge
Device diese Ebene um Datenspeicherung, Auswertung und Rechenleistung für
Prognose-, Optimierungs- und KI-Modelle. Neue Modelle können somit auf
derselben Datenbasis aufsetzen. Neben Strompreis- und
Gasproduktionsprognosen oder Softsensoren sind beispielsweise auch
Anwendungen zur Energieoptimierung oder vorausschauenden Instandhaltung
denkbar.

Vom Messwert zur Entscheidung

Der eigentliche Mehrwert entsteht, wenn aus den zusammengeführten Daten
konkrete Empfehlungen für den Betrieb werden. Das System berücksichtigt
dabei nicht nur den aktuellen Zustand der Anlage, sondern auch dessen
Entwicklung über die Zeit. »Es kann beispielsweise erkennen, wie sich
Gasproduktion und Gaszusammensetzung nach einer bestimmten Fütterung
verändert haben, wie stark der Gasspeicher gefüllt ist oder wie lange
Pumpen und andere Aggregate bereits gelaufen sind«, erklärt Laug. Dabei
muss nicht jede Anwendung unmittelbar in die Anlagensteuerung eingreifen.
Modelle können zunächst ausschließlich Daten auswerten und
Handlungsempfehlungen für das Betriebspersonal erzeugen.

Strom erzeugen, wenn er besonders wertvoll ist

Für die strompreisorientierte Fahrweise einer Biogasanlage verbindet die
Datenplattform den aktuellen Anlagenzustand mit einer Prognose der
Strompreise. »Ein hoher erwarteter Strompreis allein reicht für eine
Entscheidung nicht aus – es muss zu diesem Zeitpunkt auch genügend Gas
verfügbar sein und die Anlage muss den vorgesehenen Betrieb technisch
ermöglichen«, so Laug.

Berücksichtigt werden daher die erwartete Gasproduktion, der Füllstand des
Gasspeichers, die verfügbare Leistung des Blockheizkraftwerks, aber auch
die technischen Grenzen der Anlage. Daraus leitet ein Modell einen
Fahrplan ab: Wann ist es sinnvoll, Biogas zunächst im Speicher zu sammeln?
Wann sollte das Blockheizkraftwerk betrieben werden? Und wann verspricht
die Stromerzeugung aufgrund des prognostizierten Marktpreises einen
höheren Erlös?

Auch die Fütterung entscheidet über den Stromertrag

Die digital gesteuerte Optimierung der Anlage kann noch früher im Prozess
ansetzen. Denn wie viel Biogas zu welchem Zeitpunkt zur Verfügung steht,
hängt wesentlich von der Fütterung des Fermenters ab. Substrate
unterscheiden sich hinsichtlich ihres organischen Anteils und damit ihres
Gasbildungspotenzials sowie ihrer Kosten. Zudem entsteht das Biogas je
nach Substrat unterschiedlich schnell. Werden diese Informationen
gemeinsam mit den historischen Betriebsdaten betrachtet, lässt sich
untersuchen, welchen Einfluss eine bestimmte Substratzusammenstellung auf
die spätere Gasproduktion und damit auch die Stromerzeugung hat.

»Ein Optimierungsmodell kann berechnen, wie sich ein verfügbarer
Substratmix zusammensetzen sollte, ohne zulässige Belastungsgrenzen des
Fermenters zu überschreiten«, führt Laug aus. Gleichzeitig können
Substratkosten und die zu erwartende Gasproduktion berücksichtigt werden.
Das Ziel besteht also nicht darin, möglichst viel Gas zu produzieren.
Entscheidend ist, wann wie viel Gas zur Verfügung steht, was seine
Erzeugung kostet und wie es anschließend möglichst sinnvoll genutzt werden
kann. Betreiber können auf der Homepage des Instituts bereits ein
Simulationstool testen, das die Auswirkungen von Substratmix und
Strompreisen auf eine strompreisoptimierte Fahrweise der Biogasanlage
veranschaulicht.

Auf weitere verfahrenstechnische Prozesse übertragbar

Das Prinzip der entwickelten Dateninfrastruktur lässt sich auf andere
verfahrenstechnische Anlagen übertragen – von Kläranlagen über
Bewässerungssysteme bis zur Trinkwasserversorgung. Diese Anlagen verfügen
über zahlreiche Messwerte und Betriebsinformationen, die heute häufig vor
allem für die unmittelbare Steuerung genutzt werden. Bei Kläranlagen
liegen typische Optimierungspotenziale beispielsweise in einer
bedarfsgerechteren Belüftung der biologischen Reinigungsstufe und in der
Überwachung energieintensiver Aggregate.

Auch hier gilt: Bestehende Anlagen müssen nicht vollständig neu aufgebaut
werden, um ihre Daten besser nutzen zu können. Laug resümiert: »Der erste
Schritt zur intelligenten Anlage besteht immer darin, die bereits
vorhandenen Informationen in einer verlässlichen und verständlichen
Datenbasis zusammenzuführen. Darauf können anschließend Prognosen,
Softsensoren und eine modellgestützte Betriebsoptimierung aufbauen.«