Soft-Sensing der Elektrolyseurleistung

Eine effektive dynamische Echtzeit-Optimierung ist nur möglich, wenn eine genaue Darstellung des Anlagenzustands in Echtzeit vorliegt. Ohne diese könnten Produktionspläne auf falschen oder veralteten Daten oder Systemverhalten basieren, was ihren Nutzen einschränkt. Ebenso müssen Anlagenbetreiber die Leistung kritischer Einheiten wie Elektrolyseur-Stacks verstehen, um die Produktionskosten zu ermitteln, den Energieverbrauch zu berechnen und die Wartung effizient zu planen.

Bild 5 führt eine Darstellung zur Überwachung eines Elektrolyseurs mit Soft-Sensing-Variablen, wie Wirkungsgrad, Durchflussraten und Prozessströmen, auf. Ein Diagramm vergleicht den Soft-Sensing-Wirkungsgrad mit den vom Hersteller bereitgestellten Leistungsinformationen. Im Lauf des Langzeitbetriebs kann der Wirkungsgrad verglichen mit den Herstellerangaben entsprechend abweichen. Mit dem installierten Soft-Sensor können Anlagenbetreiber jede Abweichung von der Nennleistung erkennen und entsprechend reagieren. Die aktualisierten und berechneten Werte werden anschließend in der Produktionsoptimierung verwendet, um eine Abhängigkeit von falschen Daten zu vermeiden. Degradationsmodelle – entweder empirisch oder mechanistisch – können ebenfalls integriert und regelmäßig neu kalibriert werden, um den langfristigen Leistungsabfall zu beurteilen.

Die Installation von modellgesteuerten Sensoren führt sowohl zu einer überlegenen Prozessoptimierung als auch zu einem reduzierten Bedarf an redundanter Instrumentierung in der gesamten Anlage. Diese Vorteile führen zu Kosteneinsparungen – zusätzlich zu den Gewinnen aus einer optimierten Produktionsplanung.

Entwicklung ganzheitlicher digitaler Zwillinge

Während die dynamische Prozessoptimierung ein wesentlicher Hebel zur Reduzierung der Wasserstoffproduktionskosten ist, gibt es weitere Möglichkeiten. Eine bedeutende weitere Herausforderung ist das effektive Management des Energieökosystems. Die Integration einer Energiemanagementlösung (EMS), die die Stromverteilung, die Bedarfsanforderungen und den Stromhandel im Zusammenspiel mit der Prozessoptimierung steuern, trägt zu weiteren Leistungsverbesserungen und Kostensenkungen bei. Sie ermöglicht gleichzeitig einen nahtloseren Arbeitsablauf für Anlagenbetreiber. Insbesondere für PtX-Anlagen ist diese Synergie, die durch den offenen Datenaustausch ermöglicht wird, entscheidend, um ein echtes Optimum sowohl in dem Prozess- als auch in dem Energiesystem zu erreichen. Die Modularität und flexiblen Datenverbindungen des zuvor beschriebenen digitalen Zwillings erleichtern die Integration eines EMS.

Die Branche zielt nun auf vollintegrierte digitale Zwillinge ab, die EMS, Online-Prozess-Zwillinge und vorbeugende datengesteuerte Funktionen in einer einzigen Anwendung vereinen. Diese umfassenden Tools versprechen überlegene Leistungsverbesserungen auf effiziente sowie kostengünstige Weise und bringen das digitale Anlagenmanagement weit nach vorn.

Ausblick: Anlagen der Zukunft

Grüner Wasserstoff hat ein immenses Potenzial zur Dekarbonisierung, das jedoch nur dann realisiert wird, wenn die Lücke zwischen Angebot und Nachfrage sich verringert. Die entscheidenden Kostensenkungen in der Produktion sind durch eine gründliche Prozessoptimierung erreichbar. Digitale Zwillinge, die physikbasierte Simulationen mit Echtzeitdaten kombinieren, bieten Anlagenbetreibern eine leistungsstarke Überwachung, Analyse und Optimierung. Durch kontinuierliche Simulation können Anlagen trotz Unsicherheiten nahezu optimal betrieben werden, wie das Beispiel zur Hydrogen Performance Suite (HPS) zeigt.

Digitale Zwillinge werden weitere Fähigkeiten integrieren: von der Leistungsoptimierung bis zur präventiven Analytik und dem Remote Management mehrerer Anlagen. Anlagenbetreiber und Entwickler nutzen virtuelle Replikate, um Unsicherheiten zu bewältigen, kritische Produktionsherausforderungen anzugehen und die Performance ihrer Technologie zu erhöhen.

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