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Wie kann die Digitalisierung mithilfe von "Digital Twins" die Massenproduktion von Wasserstoff durch Elektrolyseure unterstützen, um den steigenden Bedarf an grünem Wasserstoff zu decken?

Großtechnische Wasserstoffelektrolyseure sind eine verhältnismäßig neue Technologie, die in der Fläche bislang noch nicht im Netz vorhanden ist. Elektrolyseure müssen daher von Anfang an überwacht werden, um neue Erkenntnisse für einen effizienten Betrieb zu gewinnen und große Mengen an Wasserstoff kostengünstig herstellen zu können.

Daneben ist es für die Integration großer Kapazitäten an Elektrolyseuren in unser Stromnetz notwendig, diese netzdienlich einzusetzen, wozu sie flexibilisiert – also digitalisiert – werden müssen. Digitale Zwillinge sind daher parallel zu den technischen Anlagen erforderlich, um Elektrolyseure „in der Masse“ einsetzen zu können.

Welche Rolle spielt die Softwarearchitektur für Digitale Zwillinge bei der Optimierung der Wasserstoffproduktion und der Verbesserung der Betriebsabläufe von Elektrolyseanlagen?

„Digitaler Zwilling“ ist ein schillernder Begriff, der in der Branche für viele unterschiedlich mächtige Konzepte verwendet wird – von der digitalen Anlagenkonfiguration über Simulationsmodelle bis hin zu Echtzeit-Abbildern einzelner Anlagen im Feld mit Live-Informationen über den aktuellen Zustand. Es ist daher unbedingt erforderlich, ein gemeinsames Verständnis für die unterschiedlichen Ausprägungen/Varianten Digitaler Zwillinge zu schaffen und über Mindeststandards zu sprechen. Nur so können Digitale Zwillinge unterschiedlicher Hersteller kombiniert und in Systemlandschaften zur übergeordneten Steuerung und Optimierung integriert werden. Das erreicht man am einfachsten über die Einigung auf Softwarearchitekturen und -standards – am besten Open Source.

Wie lassen sich mit Digitalen Zwillingen von Elektrolyseuren sowohl langfristige als auch nahezu in Echtzeit Analysen durchführen, um eine schnelle Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse zu ermöglichen?

Ganz wesentlich für Analysen mittels Digitaler Zwillinge sind Verfahren des Maschinellen Lernens. Aus über lange Zeiträume gesammelter Messwerte lassen sich datengetriebene Modelle erstellen, mit denen sich Vorhersagen über das zukünftige Verhalten von Elektrolyseuren machen lassen können. Dahinter stehen jedoch rechenintensive Prozesse, die sich – modulare Softwarearchitekturen vorausgesetzt – bei Bedarf z.B. in die Cloud verlagern lassen.

Für das Erkennen von Anomalien in Echtzeit verwenden wir Datenstromtechnologien – sogenanntes Stream Processing – um sofort beim Auftreten von Ereignissen reagieren zu können. Technisch kombinieren wir in unseren Projekten am OFFIS hierzu datengetriebene Modelle, die zwar auf Langzeitdaten trainiert wurden, dann aber z.B. zur Klassifikation direkt auf Datenströmen eingesetzt werden können, mit physiko-chemischen Modellen.

Datengetriebene Modelle sind in der Anwendung typischerweise schneller, nicht aber beim Training. Dafür ist die Genauigkeit physiko-chemischer Modelle meist höher, sofern die Prozesse richtig verstanden und modelliert worden sind. Das ist bei neuen Elektrolyseurtechnologien noch nicht unbedingt der Fall.

Inwiefern kann die Integration von erneuerbaren Energien in das Stromnetz durch die Produktion von grünem Wasserstoff mittels Wasserstoffelektrolyse verbessert werden?

Die Massenproduktion von Wasserstoff, z.B. bei überschüssiger Energie aus Windkraft, ist ein ganz wesentlicher Beitrag zur Sektorkopplung – die Entlastung unserer Stromnetze durch Wasserstofferzeugung vor Ort und Einspeisung in unser Gasnetz. Die Elektrolyse an energiereichen Standorten führt dazu, dass der Strom weniger weit transportiert werden muss und unsere Stromnetze entlastet werden.

Daher ist ein wesentliches Ziel unserer Forschung am OFFIS der Einsatz Digitaler Zwillinge für den systemdienlichen Betrieb. Hierbei sollen sich Elektrolyseure dem Netzzustand anpassen und damit Systemdienstleistungen – wie etwa Flexibilität – für das Netz anbieten.

Welche Herausforderungen müssen bewältigt werden, um die digitale Zwillingstechnologie in der Wasserstoffelektrolyse erfolgreich umzusetzen und die Effizienz der Wasserstoffproduktion zu optimieren?

Für die hinter Digitalen Zwillingen stehende Technologie muss die Datenverfügbarkeit erhöht werden. Das heißt, dass Sensorik vorhanden sein muss, um Daten über den gesamten Lebenszyklus zu erfassen. Das Konzept von Digitalen Zwillingen hilft dabei, die Datenmengen, die über die Lebenszeit von Elektrolyseuren anfallen, zu organisieren, sodass diese genutzt werden können, um Rückschlüsse über das Alterungsverhalten, welches heute noch nicht genau genug verstanden ist, zu ziehen. Das Wissen über Alterungseffekte ist wichtig, um die Auswirkungen unterschiedlicher Betriebsweisen von Elektrolyseuren auf die Lebensdauer zu prognostizieren und ggf. durch schonendere Betriebsweisen und rechtzeitige Wartungsmaßnahmen zu verbessern.

All dies kann helfen, die Entwicklung und die Massenproduktion von effizienteren und haltbareren Elektrolyseuren voranzutreiben.