ML-basierte Druckprognose und Netzoptimierung im Gasnetz
ML prognostiziert den Gasbedarf 24 bis 72 Stunden im Voraus aus Temperaturdaten, Industrielastprofilen und Kalenderinformationen, Kompressorstationen werden proaktiv gesteuert statt reaktiv angepasst, Druckverletzungen kündigen sich an bevor sie eintreten.
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Für Unternehmen
Nicht nur lesen, umsetzen.
Wir setzen Anwendungsfälle wie diesen mit euch um oder trainieren euer Team darauf. Das Erstgespräch kostet nichts.
Das Problem
Regelbasierte Drucksteuerung reagiert statt zu antizipieren, bei Kältewellen oder Industrieabschaltungen greifen Operateure manuell ein, Druckabfälle werden erst im SCADA-Alarm sichtbar, Kompressor-Lastspitzen entstehen durch verzögerte Reaktion.
Die Lösung
LightGBM- und LSTM-Zeitreihenmodelle prognostizieren Gasbedarf und Netzdrücke 24 bis 72 Stunden voraus aus Temperatur, Industrieprofilen und Kalender; die Prognose optimiert Kompressorsteuerpunkte und sendet Warnungen vor prognostizierten Druckverletzungen.
Der Nutzen
Proaktive statt reaktive Drucksteuerung, weniger manuelle Noteingriffe bei Kältewellen, 5–15 % niedrigerer Energieverbrauch an Kompressorstationen.