Wie der Fahrplan einer Anlage entsteht

1Was ist ein Fahrplan für ein Energiesystem

Die meisten Anlagen werden bis heute reaktiv betrieben: Ein Messwert unterschreitet eine Grenze, ein Erzeuger startet. Technisch funktioniert das zuverlässig. Wirtschaftlich bleibt dabei Spielraum ungenutzt, weil die Entscheidung erst fällt, wenn die Situation bereits eingetreten ist und dabei externe Faktoren und Nebenbedingungen keine Rolle spielen.

Der Fahrplan dreht diese Reihenfolge um. Er ist das Ergebnis der Einsatzplanung: eine konkrete Handlungsanweisung für eine Anlage über einen bestimmten Zeitraum, wann welcher Erzeuger oder Verbraucher mit welcher Leistung oder in welchem Modus läuft. Anders als Prognose und digitaler Zwilling enthält der Fahrplan aus den vorliegenden Informationen die eigentliche Empfehlung für den Einsatz der Anlage.

Der Fahrplan ist das Ergebnis einer vielschichtigen Datenverarbeitung. Neben Prognosen und digitalem Zwilling fließen dabei auch individuelle Präferenzen des Betreibers ein. In der Webapp ist der Fahrplan für den Nutzer sichtbar, als Zeitverlauf je Gerät. Darin lässt sich ablesen, welche strategische Aktion für ein Gerät zu welchem Zeitpunkt vorgesehen ist. Der Fahrplan plant vorausschauend, wie sich eine Anlage in den kommenden Stunden verhalten sollte. Ändern sich die zugrunde liegenden Prognosen, kann sich diese Planung entsprechend verschieben.

Die Entscheidungen, die ein Fahrplan enthält, werden deshalb als strategische Entscheidungen bezeichnet. Sie unterscheiden sich klar von operativen Entscheidungen:

• Operative Entscheidungen beruhen auf aktuellen Messwerten und werden nach klaren Regeln verarbeitet, etwa einer klassischen Wenn-Dann-Bedingung.
• Strategische Entscheidungen stammen aus dem Fahrplan und beruhen auf dem vorhergesagten Anlagenverhalten.

Weil eine strategische Entscheidung auf der vorgelagerten Kette aus Prognosen und digitalem Zwilling beruht, entstehen dabei zwangsläufig Abweichungen. Der Fahrplan muss diese Unsicherheit so gut wie möglich berücksichtigen und auf aktuelle Entwicklungen reagieren.

2Ein Fahrplan am Beispiel einer Wärmepumpe

Berechnet wird der Fahrplan für einen rollierenden Horizont von 24 Stunden. Für jeden Zeitschritt innerhalb dieses Horizonts wird die wirtschaftlich günstigste Fahrweise ermittelt, unter Berücksichtigung aller geltenden Nebenbedingungen der Anlage. Ziel ist es, die Energiekosten über den gesamten Zeitraum zu minimieren, ohne dabei technische oder betriebliche Grenzen zu verletzen.

Dieses Zusammenspiel lässt sich am besten an einem einfachen Beispiel zeigen. Dafür eignet sich die Anlage, die bereits unter Features bei Prognosen und Einsatzplanung beschrieben wurde: eine Kombination aus Wärmepumpe, PV-Anlage, Wärmespeicher und Batteriespeicher.
Für jeden Zeitschritt wägt der Fahrplan dabei verschiedene Szenarien gegeneinander ab, also mögliche Kombinationen von Handlungen und ihre jeweiligen wirtschaftlichen Folgen. Entsteht an dieser Anlage zur Mittagszeit ein PV-Überschuss, lädt der Batteriespeicher zunächst automatisch. Das übernimmt die Steuerung des Speichers selbst, unabhängig davon, ob sie vom Batteriemanagement kommt oder über eine sektoreins-Regelung angelegt wurde. Der Fahrplan trifft dazu keine Entscheidung. Was der Fahrplan dagegen entscheidet, ist die Fahrweise der Wärmepumpe, die sich durch den Betrieb des Batteriespeichers entsprechend verschieben kann. Am Beispiel eines Tages mit PV-Überschuss zur Mittagszeit lassen sich dafür drei Szenarien unterscheiden:

• Szenario 1: Hysterese-Steuerung. Eine rein reaktive Regelung: Die Wärmepumpe startet ausschließlich, wenn die Temperatur des jeweiligen Wärmespeichers eine untere Grenze unterschreitet. Das ist der Referenzfall ohne Fahrplan.
• Szenario 2: Früher Start, zwei Zyklen. Eine proaktive, vorausschauende Betriebsweise: Die Wärmepumpe startet früh in der Nacht kurz, um den Heizungspuffer bis zum PV-Fenster zu überbrücken. Der Hauptdurchlauf folgt zur Mittagszeit und lädt zunächst den Warmwasserpuffer, ohne die Wärmepumpe dazwischen abzuschalten, anschließend den Heizungspuffer.
• Szenario 3: Späterer Start, drei Zyklen. Ebenfalls eine proaktive, vorausschauende Betriebsweise: Die Wärmepumpe wartet den steigenden PV-Ertrag am Vormittag ab und deckt den Hauptbedarf des Heizungspuffers in einem einzigen, längeren Durchlauf. Daneben läuft die Warmwasserbereitung unabhängig vom Fahrplan weiter reaktiv im Hintergrund und sorgt für zwei weitere, kürzere Starts über den Tag verteilt.

Welches dieser Szenarien sich für diese Anlage als das beste herausstellt, ist keine rein technische Frage. Je nachdem, worauf ein Betreiber Wert legt, etwa auf möglichst wenig Netzbezug, auf wenig Taktung der Wärmepumpe oder auf größere Reserven gegenüber den Prognosen, fällt die Antwort unterschiedlich aus. Wie die drei Fahrweisen im Tagesverlauf konkret aussehen, zeigen die Diagramme weiter unten im Beitrag.

3Wie ein Fahrplan entsteht

Wie Prognosen und digitale Zwillinge kann auch der Fahrplan bei sektoreins ohne aktives Zutun des Nutzers erstellt werden. Damit daraus eine belastbare Entscheidung wird, fließen mehrere Elemente zusammen.

3.1Nebenbedingungen

Jede Anlage unterliegt technischen und betrieblichen Grenzen, die der Fahrplan nicht verletzen darf. Je nach Komponente sind das unterschiedliche Werte. Nachfolgend ist eine mögliche Auswahl abgebildet, die zeigt, wie Nebenbedingungen aussehen können:

Die Beispiele sind bewusst als Wenn-Dann-Regeln notiert: In genau dieser Form wirken die Nebenbedingungen operativ an der Anlage, unabhängig davon, was der Fahrplan vorsieht.
Diese Nebenbedingungen sind hart: Eine wirtschaftlich günstige Fahrweise, die eine dieser Grenzen verletzt, wird nicht als Lösung akzeptiert, selbst wenn sie theoretisch die günstigste wäre. Damit unterscheidet sich die Einsatzplanung von einer reinen Kostenoptimierung. Die Wirtschaftlichkeit ist das Ziel, die Nebenbedingungen sind die Leitplanken, innerhalb derer dieses Ziel verfolgt wird.
Diese Leitplanken wirken dabei auf zwei Ebenen zugleich, einem hybriden Ansatz aus strategischer Planung und operativer Kontrolle. Innerhalb der Einsatzplanung kennt und berücksichtigt das Modell die Nebenbedingungen bereits bei der Erstellung des Fahrplans. Unabhängig davon gelten dieselben Nebenbedingungen aber auch dauerhaft und im operativen Betrieb an der Anlage, unabhängig davon, was der Fahrplan gerade empfiehlt. Weicht das tatsächliche Verhalten der Anlage von der zugrunde liegenden Prognose ab, etwa durch ein unplanmäßiges Ereignis, greift diese operative Ebene eigenständig und sorgt dafür, dass die Versorgungsaufgabe und wichtige Betriebsbedingungen in keinem Fall verletzt werden. Diese Nebenbedingungen definiert der Nutzer im Vorfeld in der Webapp. Sie lassen sich dort jederzeit erweitern oder anpassen und fließen direkt in die Einsatzplanung ein.

Anders als Präferenzen lassen sich Nebenbedingungen quantifizieren und exakt festlegen. Der Unterschied zeigt sich an einem Beispiel: „Die Wärmepumpe soll nach einem Verdichterstart mindestens 20 Minuten laufen“ ist eine Nebenbedingung, sie benennt einen festen Wert. „Die Wärmepumpe soll möglichst lange am Stück laufen“ dagegen ist eine Präferenz, sie beschreibt lediglich eine Ausrichtung.

3.2Individuelle Präferenzen

Anders als Nebenbedingungen lassen sich Präferenzen nicht auf einen festen Wert festlegen. Sie beschreiben eine Richtung, in die der Betreiber die Fahrweise gelenkt haben möchte, etwa einen möglichst geringen Netzbezug, eine möglichst geringe Taktung der Erzeuger oder Einstellungen über die Resistenz der Planung gegenüber Abweichungen bei Prognosen.

Drei Ausrichtungen sind dabei wichtig:

• Wirtschaftlichkeit beschreibt das Bestreben, die Energiekosten der Anlage möglichst gering zu halten, beispielsweise durch das Ausnutzen von günstigen Preisfenstern.
• Betriebsverhalten beschreibt das Bestreben, die Anlage möglichst schonend und technisch angepasst zu betreiben, etwa durch wenig Taktung, geringe Lastwechsel oder effiziente Betriebsbedingungen durch passende Temperaturbereiche.
• Höhere Sicherheit beschreibt das Bestreben, die Planung auch bei Abweichungen von der Prognose nur geringfügig anzupassen, etwa durch größere eingeplante Reserven.

Alle drei sind ausdrücklich nur Ausrichtungen und Tendenzen. Sie stehen zudem in einem Spannungsverhältnis zueinander: Wird eine davon stärker gewichtet, geht das in der Regel zulasten der beiden anderen. Die drei Ausrichtungen lassen sich deshalb als Dreieck und Zielkonflikt verstehen, innerhalb dessen der Betreiber über seine Präferenzen eine Position festlegt:

Die Gewichtung lässt sich ausprobieren, entweder durch Verschieben des Punktes direkt im Dreieck oder über die Regler darunter. Beides veranschaulicht die Tendenz und bildet keine stufenlose Eingabe der späteren Einstellung ab. Die drei Ausrichtungen zeigen, wie sich eine solche Position bei dem oben genannten Beispiel mit der Wärmepumpe auswirkt:

• Wirtschaftlich ausgerichteter Betrieb nutzt PV-Überschüsse und günstige Preisfenster möglichst direkt aus, auch wenn dafür mehrere Verdichterstarts notwendig sind.
• Schonendes Betriebsverhalten setzt auf lange Laufzeiten und eine angepasste Fahrweise für möglichst wenig Verdichterstarts.
• Konservative Planung hält größere Sicherheiten vor, etwa größere Reserven in Wärmespeichern für ungeplantes oder schwer vorhersagbares Verbrauchsverhalten.

Während eine Nebenbedingung eine Fahrweise von vornherein ausschließt, wenn sie verletzt wird, wählt der Fahrplan bei mehreren zulässigen Fahrweisen anhand der Präferenzen diejenige aus, die den Vorstellungen des Betreibers am nächsten kommt. Eine eindeutig „perfekte“ Einsatzplanung gibt es deshalb nicht: Welche der zulässigen Fahrweisen gewählt wird, entscheidet die Präferenz des Betreibers.

Präferenzen legt der Nutzer im Vorfeld in der Webapp fest und kann sie dort jederzeit anpassen. Der Wechsel wirkt sofort, weil die Software im Hintergrund für mehrere Ausrichtungen parallel eine fertige Einsatzplanung vorhält. Der Nutzer wählt also zwischen bereits gerechneten Fahrplänen aus und muss nicht auf eine Neuberechnung warten.

3.3Wie Prognosen und digitaler Zwilling eingesetzt werden

Für jeden Zeitschritt des Planungshorizonts greift die Berechnung auf zwei Quellen zurück. Die Prognosen liefern die erwarteten Werte für Wärmebedarf, Stromverbrauch und PV-Ertrag. Der digitale Zwilling übersetzt diese Werte in das erwartete Verhalten der beteiligten Komponenten, etwa wie sich ein Wärmespeicher unter der prognostizierten Last entlädt oder wie weit sich ein Batteriespeicher bei einem erwarteten PV-Überschuss laden lässt.

Wie eine solche Bewertung entsteht, lässt sich an einem einzelnen Schritt zeigen: einer möglichen Aktion, ihrer erwarteten Reaktion und der daraus folgenden Bewertung.

1. 1

   Aktion wählen

   Für eine mögliche Fahrweise wird testweise angenommen, dass die Wärmepumpe zu einem bestimmten Zeitpunkt anspringt.

2. 2

   Reaktion abschätzen

   Prognosen und digitaler Zwilling übersetzen diese Aktion in das erwartete Verhalten der Anlage, etwa wie sich Speicherstände und Energiekosten dadurch verändern.

3. 3

   Reaktion bewerten

   Anhand dieser abgeschätzten Reaktion wird geprüft, ob die Aktion sinnvoll ist und wie sie wirtschaftlich abschneidet.

4. 4

   Bewertung speichern

   Das Ergebnis fließt in die Entscheidung ein, ob dieselbe Fahrweise künftig wieder gewählt wird.

Auf dieser Grundlage bewertet der Fahrplan verschiedene Szenarien: mögliche Kombinationen von Handlungen für die kommenden Zeitschritte, jeweils mit ihren technischen und wirtschaftlichen Folgen. Für das eingangs beschriebene Beispiel mit PV-Überschuss zur Mittagszeit sind das die drei in Kapitel 2 vorgestellten Szenarien für die Fahrweise der Wärmepumpe. Wie der Fahrplan zwischen diesen Szenarien tatsächlich entscheidet, erklärt der folgende Abschnitt.

3.4Maschinelles Lernen

Welche Fahrweise unter allen geltenden Nebenbedingungen wirtschaftlich am günstigsten ist, ließe sich grundsätzlich auch von Hand über feste Regeln für jede denkbare Situation festlegen. Bei wenigen Nebenbedingungen und einer einzigen Präferenz ist das noch machbar. Sobald mehrere Speicher, unterschiedliche Präferenzen und wechselnde Rahmenbedingungen zusammenkommen, wächst die Zahl der möglichen Situationen aber so stark, dass sich dafür keine vollständige Regel mehr formulieren lässt.

Eine Luftwärmepumpe arbeitet nachts bei niedrigen Strompreisen mit einem schlechteren COP, weil durch die kühlere Außenluft in der Nacht die elektrische Leistungsaufnahme ansteigt. Trotzdem kann sich der Betrieb zu diesem Zeitpunkt lohnen, wenn der niedrige Strompreis den schlechteren COP kompensiert. Von Hand ließe sich das anhand von Tabellenwerten und Herstellerangaben grob nachrechnen, für den laufenden Betrieb ist das aber weder praxistauglich noch zuverlässig genug.

Maschinelles Lernen löst dieses Problem anders: Das Modell bekommt die richtige Fahrweise nicht vorgegeben, sondern ermittelt sie selbst. Dafür wertet es unter anderem gemessene Wärmeverluste für die längere Einspeicherung der Wärme und den tatsächlichen Stromverbrauch aus, testet viele mögliche Szenarien und lernt aus der jeweiligen Rückmeldung, in welchen Betriebspunkten und Situationen sich die Entscheidung am meisten lohnt.
Damit das Modell lernt, welche Fahrweise sich auszahlt, arbeitet es mit Belohnung und Strafe. Jede bewertete Fahrweise bekommt eine Rückmeldung: Das Verursachen von Netzbezug erzeugt eine Strafe, genauso wie eine Verletzung der Nebenbedingungen. Das Erfüllen der Versorgungsaufgabe hingegen erzeugt eine Belohnung. Über viele solcher Rückmeldungen hinweg lernt das Modell, welche Entscheidungen zu einer geringen Strafe und möglichst hohen Belohnung führen, ohne dass jemand diese Entscheidungen im Vorfeld einzeln festlegen müsste.

Man kann sich das vorstellen wie die Suche nach dem schnellsten Weg durch ein Labyrinth. Für jede Sackgasse, in die das Modell läuft, gibt es einen Punktabzug. Für das richtige Abbiegen und das Erreichen des Ziels wird es belohnt. Durch tausendfaches Durchlaufen des Labyrinths erkundet das Modell die Umgebung immer besser und lernt anhand der Belohnungen, welcher Weg jeweils der beste ist.
Durch dieses Prinzip aus Strafen und Belohnungen und durch die Reaktion der Umgebung auf jede Aktion des Modells lässt sich mit maschinellem Lernen eine Fahrweise der Anlage auch bei zahlreichen Nebenbedingungen und Abhängigkeiten ermitteln.

Der Ablauf dahinter lässt sich in einzelnen Schritten nachvollziehen:

Am Anfang jedes Durchlaufs steht die Ausgangslage: die Ist-Werte des jeweiligen Zeitschritts, ergänzt um das aus Prognosen und digitalem Zwilling erwartete Verhalten der Anlage. Für diese Ausgangslage wählt das Modell eine Fahrweise aus, meist eine, die sich in ähnlichen Situationen bereits bewährt hat. Gelegentlich probiert es aber auch eine bislang ungewohnte Fahrweise aus, um ihre Wirkung überhaupt erst kennenzulernen. Ohne dieses Ausprobieren gäbe es nichts zu lernen, das Modell würde bei seiner ersten Einschätzung stehen bleiben, selbst wenn eine bessere Fahrweise möglich wäre.

Die gewählte Fahrweise wird anschließend geprüft, ob sie alle Nebenbedingungen der Anlage einhält und wie sie sich auf die Energiekosten auswirkt. Verletzt sie eine Grenze oder verursacht sie unnötig hohe Kosten, wird sie bestraft. Hält sie alle Grenzen ein und senkt die Kosten, wird sie belohnt. Diese Rückmeldung fließt zurück in das Modell und verändert, wie wahrscheinlich es dieselbe Fahrweise in einer vergleichbaren Situation künftig wieder wählt.
Ein einzelner Durchlauf würde für das Modell kaum etwas verändern. Erst mehrere tausend Durchläufe je Modell führen zu einer verlässlichen Einschätzung, welche Fahrweise sich in welcher Situation lohnt. Diese Wiederholung ist notwendig, um das Modell zu trainieren.

Wichtig dabei: Dieses Ausprobieren findet ausschließlich im digitalen Zwilling statt, nicht an der realen Anlage. Bestraft wird eine Grenzverletzung im Modell, nicht eine im Betrieb. Die Anlage selbst wird während des Trainings nicht angefasst, und keine ihrer Grenzen wird dafür real überschritten. An der Anlage wird nur der fertig trainierte und geprüfte Fahrplan angewendet und auch dann wird jede einzelne Aktion unmittelbar vor der Ausführung noch einmal gegen die aktuellen Nebenbedingungen geprüft.

Auch die individuellen Präferenzen eines Betreibers fließen über eigene Belohnungen und Strafen in diesen Kreislauf ein. Bevorzugt ein Betreiber beispielsweise ein besonders schonendes Betriebsverhalten, wird eine Fahrweise mit vielen kurzen Kompressorstarts stärker bestraft als eine mit wenigen langen Laufzeiten, selbst wenn beide wirtschaftlich ähnlich abschneiden. Über viele Durchläufe hinweg prägen solche zusätzlichen Rückmeldungen die interne Politik und Ausrichtung des Modells: mit welcher Wahrscheinlichkeit es sich in einer bestimmten Situation für die eine oder die andere Fahrweise entscheidet.
Die folgenden drei Diagramme zeigen, wie unterschiedlich das Ergebnis dieses Kreislaufs je nach Ausrichtung des Betreibers ausfallen kann. In allen drei Diagrammen starten Heizungs- und Warmwasserpuffer mit demselben Füllstand und entladen sich mit derselben Rate, solange die Wärmepumpe nicht läuft. Nur die Entscheidung, wann und wofür sie läuft, unterscheidet sich zwischen den Szenarien.

Sichtbar wird dabei vor allem, zu welchem Zeitpunkt die Wärmepumpe anspringt und wie sich das auf die Ladestände der beiden Pufferspeicher und des Batteriespeichers auswirkt. Welches dieser Szenarien der Fahrplan am Ende wählt, hängt von den geltenden Nebenbedingungen und den Präferenzen des Betreibers ab.

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4Was die drei Fahrweisen kosten

Wie stark sich die drei Fahrweisen aus Kapitel 2 wirtschaftlich unterscheiden, lässt sich anhand der Diagramme aus Kapitel 3 konkret nachrechnen. Dafür gelten zwei Annahmen: PV-Strom, den die Anlage direkt oder über den Batteriespeicher zwischengespeichert selbst nutzt, wird mit 0 ct/kWh bewertet, weil er bereits erzeugt ist und keine direkten Kosten verursacht. Nur der tatsächliche Bezug aus dem Netz schlägt zu Buche, bewertet mit dem jeweiligen Strompreis des Zeitpunkts. Eine mögliche Einspeisevergütung für nicht genutzten PV-Strom fließt bewusst nicht ein, da es in diesem Beispiel um die Kosten des Betreibers geht, nicht um seine Erlöse.

Der Batteriespeicher gleicht dabei kurzfristige Schwankungen aus: Reicht sein Ladestand für einen Moment mit PV-Unterdeckung nicht aus, entsteht in genau diesem Umfang Netzbezug. Da die Batterie ausschließlich aus PV-Überschuss geladen wird, lässt sich der Eigenverbrauch für den gesamten Tag als Gesamtverbrauch abzüglich Netzbezug bestimmen, unabhängig davon, ob der Strom gerade direkt von der PV-Anlage oder zeitversetzt aus der Batterie kommt.
Die Strompreise stammen aus einem dynamischen Tarif, der dem Spotmarkt folgt, und liegen deshalb deutlich unter einem festen Haushaltstarif. Der zugrunde gelegte Tag ist ein Tag der Übergangsjahreszeit: Es besteht Heizbedarf, gleichzeitig liefert die PV-Anlage zur Mittagszeit mehr, als das Gebäude ohne Wärmepumpe verbrauchen kann.

Entscheidend für die Vergleichbarkeit ist eine weitere Bedingung: Alle drei Szenarien liefern über den Tag dieselbe Wärmemenge und enden auf demselben Speicherstand in Heizungs- und Warmwasserpuffer. Kein Szenario verschiebt also Arbeit in den Folgetag oder speichert am Ende mehr Energie ein als ein anderes. Was sich unterscheidet, ist ausschließlich der Zeitpunkt, zu dem die Wärmepumpe läuft.

Der allgemeine Stromverbrauch des Gebäudes ist in allen drei Szenarien identisch und würde auch ganz ohne Wärmepumpe anfallen. Angesetzt ist dafür ein konstanter Verbrauch von 0,4 kW, unabhängig von Tageszeit und Szenario, was über den simulierten Tag rund 9,7 kWh ergibt. Um ausschließlich die Kosten der Wärmepumpe sichtbar zu machen, wird deshalb zusätzlich eine Referenzsimulation ganz ohne Wärmepumpe gerechnet und ihr Netzbezug von den drei Szenarien abgezogen. Übrig bleiben die Mehrkosten, die tatsächlich auf die jeweilige Fahrweise der Wärmepumpe zurückgehen:

Zugrunde liegt ein allgemeiner Hausverbrauch von konstant 0,4 kW, rund 9,7 kWh über den simulierten Tag.

Am teuersten schneidet die Hysterese-Steuerung ab: Sie bezieht rund zweieinhalb Mal so viel Strom aus dem Netz wie Szenario 2. Der Durchschnittspreis ist dabei in allen drei Szenarien nahezu gleich, der Unterschied liegt also nicht im Preis, sondern in der Menge. Weil die Hysterese-Steuerung weder Strompreis noch PV-Ertrag kennt, fallen ihre Starts nur zufällig mit dem PV-Überschuss zusammen, und der übrige Bedarf muss aus dem Netz oder Batteriespeicher gedeckt werden.

Szenario 2 verbraucht insgesamt am meisten Strom und ist trotzdem am günstigsten, weil sein langer Mittagsblock vollständig in der Zeit mit dem größten PV-Überschuss liegt. Szenario 3 startet früher am Vormittag und trifft den PV-Ertrag dadurch nur teilweise, spart im Gegenzug aber Strom, weil kürzere Läufe die Speicher weniger hoch aufladen und die Wärmepumpe dadurch auf einem günstigeren Betriebspunkt bleibt. Für die Kosten ist das der schwächere Hebel: Der richtige Zeitpunkt wiegt in diesem Beispiel schwerer als der sparsamere Betriebspunkt.

Diese Rechnung ist eine Näherung: Batteriespeicher und PV-Ertrag werden zwischen dem allgemeinen Verbrauch und der Wärmepumpe geteilt, eine vollständig trennscharfe Zuordnung der Kosten ist deshalb nicht möglich. Für den Vergleich der drei Fahrweisen reicht die Näherung aber aus, um die Größenordnung der Unterschiede einzuordnen. In der Praxis wägt sektoreins neben diesen reinen Kosten zusätzlich die Nebenbedingungen und Präferenzen des Betreibers ab, wodurch nicht zwingend das günstigste Szenario gewählt werden kann.

5Ausführung und laufender Betrieb

Ein Fahrplan ist nicht statisch. Berechnet wird er für einen rollierenden Horizont von 24 Stunden und in regelmäßigen Abständen komplett neu aufgesetzt, sobald veränderte Prognosen vorliegen:

1. 1

   Neue Prognosen treffen ein

   Für Wärmebedarf, Stromverbrauch und PV-Ertrag liegen aktualisierte Werte vor. Diese können beispielsweise durch eine starke Abweichung ausgelöst worden sein.

2. 2

   Fahrplan wird neu berechnet

   Für den kommenden 24-Stunden-Horizont wird die Einsatzplanung mit diesen Werten neu aufgesetzt.

3. 3

   Noch nicht ausgeführte Aktionen werden angepasst

   Ändert sich dadurch die wirtschaftlich günstigste Fahrweise, verschiebt oder ersetzt der neue Fahrplan bereits geplante, aber noch nicht ausgeführte Aktionen. Bereits laufende Aktionen und der aktuelle Zustand der Anlage bleiben dabei berücksichtigt und gehen in die neue Planung ein.

4. 4

   Nächste Aktion wird ausgeführt

   Erst nach erneuter Prüfung gegen die aktuellen Nebenbedingungen, wie im Folgenden beschrieben.

Bevor eine im Fahrplan vorgesehene Aktion tatsächlich ausgeführt wird, wird sie unmittelbar vor der Ausführung noch einmal gegen die aktuellen Nebenbedingungen der Anlage geprüft. Erst wenn diese Prüfung bestätigt, dass die geplante Fahrweise weiterhin zulässig ist, geht sie tatsächlich an die Anlage.
Weicht das tatsächliche Verhalten stärker von der zugrunde liegenden Prognose ab, greifen die beiden Ebenen aus dem Abschnitt zu den Nebenbedingungen ineinander, und zwar in einer festen Reihenfolge.

Zuerst wird mit Hilfe der strategischen Ebene schnellstmöglich eine Alternative gesucht. Reicht die Zeit bis zum nächsten Rechenlauf aus, wird der Fahrplan mit den aktuellen Werten neu aufgesetzt und liefert eine angepasste Fahrweise nach. Die Abweichung ist damit eingeplant, bevor sie eine Grenze überhaupt erreicht.
Bleibt dafür keine Zeit oder droht eine harte Grenze unmittelbar verletzt zu werden, übernimmt die operative Ebene. Sie greift sofort und unabhängig vom Fahrplan. Unmittelbar danach wird ein neuer Fahrplan berechnet, der den veränderten Anlagenzustand aufnimmt und die Abweichung bestmöglich kompensiert.

Kühlt sich ein Pufferspeicher deutlich schneller ab als prognostiziert, liefert der nächste Rechenlauf in der Regel rechtzeitig eine vorgezogene Beladung nach. Fällt die Temperatur dagegen so schnell, dass die untere Grenze vorher erreicht wäre, startet die operative Ebene die Wärmepumpe direkt.

So bleibt die Versorgungsaufgabe auch dann sichergestellt, wenn das Verhalten einer Anlage stark von der Prognose abweicht.