Digitalisierung und Biomassefeuerung: »Geht nicht? Geht doch!« sagen Forscher vom Fraunhofer Institut für Umwelt-, Sicherheits- und Energietechnik (UMSICHT). »DigitalFire wird die Digitalisierung von Biomassefeuerungsanlagen ausschöpfen. Entlang der gesamten Prozesskette werden wir Module entwickeln und im Realbetrieb testen, die eine Fülle an zusätzlichen Daten erzeugen. Diese können dann genutzt werden, um die Anlagen effizienter und damit wirtschaftlicher zu machen.« erklärt Projektleiter Martin Meiller vom Fraunhofer UMSICHT in Sulzbach-Rosenberg.

In Deutschland existieren ca. 900.000 Biomasse-Kesselanlagen und ca. 700 Biomasseheizkraftwerke. Für einen wirtschaftlichen Betrieb müssen diese Anlagen mehr und mehr in der Lage sein, auch Brennstoffe niedrigerer Qualität inklusive biogener Reststoffe verarbeiten zu können. Die meisten Systeme sind dazu zwar grundsätzlich im Stande, und verfügen auch über entsprechende Programme für Einsatzstoffe wie Pellets, Hackschnitzel oder Späne. Für Brennstoffe wie Waldrestholz oder biogene Reststoffe müssen die Parameter aber manuell eingestellt werden. Dies ist aufwändig und erfordert viel Erfahrung. Am Ende geht es darum, die Verbrennungsregelung so einzustellen, dass ein stabiler Verbrennungsprozess mit hoher Ausbrandqualität von Feststoff und Gasphase und damit ein hoher Wirkungsgrad erreicht wird. Fehler bei der Einstellung der Feuerung führen zu höheren Emissionen und im schlimmsten Fall zu höherem Verschleiß mit Wartungsfolgen und Ausfallzeiten. Hier kommt die Digtaltechnik ins Spiel: Wenn es gelingt, durch Fortschritte in der Steuerungs- und Regelungstechnik niedrigere Brennstoffqualitäten bei gleichbleibender Leistung zu fahren, stellt sich schnell ein ökonomischer Nutzen ein.

Um dieses Ziel zu erreichen, werden im Projekt zunächst verschiedene Sensoren, »Soft«-Sensoren und Datenerfassungsysteme installiert. Die darüber erzeugten Daten, z.B. zum Heizwert, der Brennstoffzusammensetzung und -qualität, Rosttemperatur und zum Anlagenzustand (siehe Abbildung) werden gesammelt, aufbereitet und visualisiert. Anschließend kommen Methoden des Machine Learning bzw. künstliche neuronale Netze zum Einsatz, um die Daten auszuwerten und nutzbar zu machen, z.B. für eine automatisierte Einstellung der optimalen Feuerungsparameter oder Warnungen vor kritischen Anlagenzuständen. Durch ein benutzerfreundliches Frontend - auch für mobile Endgeräte (z.B. eine App) - sollen diese Informationen dem Betreiber immer direkt zur Verfügung stehen.

Normalerweise wird eine solch durchgängige digitale Prozessüberwachung der Feuerung nur in großen Biomasseheizkraftwerken oder Müllverbrennungsanlagen eingesetzt, vor allem aus Kostengründen. Im Projekt sollen diese Funktionen nun auch für Feuerungen in kleineren Leistungsklassen (Kesselanlagen bzw. kleinere Biomassekraftwerke von 100 kW bis zu 20 MW Feuerungswärmeleistung) verfügbar gemacht werden.

Damit die Technik bezahlbar bleibt, machen sich die Wissenschaftler von Fraunhofer sinkende Kosten für elektrotechnische Komponenten, Sensorik und Softwarelösungen zu nutze. Martin Meiller: »Wir werden uns einerseits marktverfügbare Hardware, also Sensoren, Mess-Komponenten oder Kamerasysteme ansehen. Andererseits auch Open Source Software und KI-Bibliotheken, beispielsweise für optische Bilderkennung. Dann prüfen wir, was wir für Biomassefeuerungen verwenden können, und welche Modifikationen wir brauchen. Insgesamt hoffen wir, dadurch die Investitionen für die Betreiber gering zu halten, um schnell in die wirtschaftliche Gewinnzone zu kommen.«

Die Firma BFAutomation GmbH & Co. KG ist als Projektpartner dabei. Sie unterstützt die Forscher bei der Entwicklung und Einbindung der neuen Module. Der Aufbau und die Einbindung in die Serverinfrastruktur, die Datenauswertung sowie die Anwendungsentwicklung wird von IT-Spezialisten der Fraunhofer Standorte in Oberhausen und Sulzbach-Rosenberg durchgeführt.

Das Projekt wird über die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe (FNR) vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) finanziert und hat ein Volumen von 814.402 €. Das Kick-Off-Meeting am 3.9.2019 markierte den Projektstart, das Projekt läuft bis ins Jahr 2022.