Das Problem: Warum Biogasanlagen einen intelligenten Fahrplan brauchen
Biogasanlagen sind keine simplen Kraftwerke. Sie sind lebende Systeme — Biologie, Chemie, Thermodynamik und Energiemarkt muessen gleichzeitig orchestriert werden. Wer einfach nur "Gas auf, BHKW an" macht, verschenkt bares Geld und riskiert Prozessprobleme.
Die BGA Husterklatte bei Lastrup betreibt drei BHKWs (550 kW + 901 kW + 50 kW = 1.501 kW Nennleistung), fuettert taeglich tonnenweise Substrate, ueberwacht Gasqualitaet, Gasdruck, Fermenter-Temperaturen und muss gleichzeitig ein Waermenetz versorgen. Die zentrale Frage: Welches BHKW laeuft wann mit welcher Leistung?
Der Ansatz: Stromproduktion als Primaerziel, alles andere ist untergeordnet
Nach dem Prinzip "Dem sind alle Prozesse bis auf die Waermeversorgung untergeordnet" haben wir das Dashboard hierarchisch aufgebaut:
- Stromproduktion / Gas-Entnahme — Das Ziel. BHKW1, BHKW2 und BHKW4 Ist-Leistung in kW.
- Gasversorgung — Gasspeicher-Fuellstand, Gasqualitaet (CH4, CO2, H2S, O2), Gasdruck, Gasblase
- Biologie — Fuetterung, Fermenter-Temperaturen, Ruehrwerke, Entschwefelung
- Waermeversorgung — Separate Verpflichtung, ganz unten als Nebenbedingung
Jeder Prozessparameter wird als Liniendiagramm dargestellt — alle mit identischer Zeitachse (-7 Tage bis +7 Tage), vertikal gestapelt. Das folgt dem Cleveland & McGill Prinzip (1984): Menschen koennen Liniendiagramme nur dann zuverlaessig vergleichen, wenn sie untereinander stehen und die gleiche X-Achse teilen.
Architektur: Energiemarkt trifft Biogasprozess
Das Dashboard besteht aus drei grossen Sektionen mit gemeinsamer Zeitachse:
1. Energiemarkt Deutschland (-7d / +7d)
Vier gestapelte Panels zeigen den deutschen Energiemarkt in Echtzeit:
- Strompreis (EUR/MWh) — ENTSO-E Spot + Montel Spot + EQ Forecast
- Windeinspeisung (MW) — Onshore + Offshore IST + Forecast
- Solareinspeisung (MW) — IST + Forecast
- Last / Verbrauch (MW) — IST + Forecast + Biomasse
Warum das wichtig ist: Wenn viel Wind weht und die Preise bei 20 EUR/MWh liegen, sollte die BGA drosseln. Bei 107 EUR/MWh? Volllast.
2. BHKW Fahrplan — KI-optimierter Dispatch
Der ATLAS-Agent (unser KI-System auf einem NVIDIA GB10 Blackwell) generiert stuendlich einen optimalen Dispatch-Plan. Der Greedy-Algorithmus beruecksichtigt:
- Strompreis > 80 EUR/MWh → Volllast: alle BHKWs (1.501 kW)
- Preis 40-80 EUR → Teillast: nur BHKW2 (901 kW)
- Preis < 40 EUR → Minimum: BHKW4 (50 kW) + Waermepflicht
- Gas < 80% → Drosseln, nur Waermeverpflichtung
- Gas > 97% → Volllast (Ueberdruckschutz)
Drei Panels zeigen IST-Leistung (blau), KI-Empfehlung (gruen) und Strompreis (orange) — wieder auf derselben Zeitachse wie alles andere.
3. Prozessdaten — 12 Panels, eine Zeitachse
Hier wird es spannend. Alle Aggregate die an der Gaserzeugung teilnehmen, auf einen Blick:
| Panel | Was es zeigt | Warum es wichtig ist |
|---|---|---|
| BHKW Stromproduktion | kW pro BHKW | = Gas-Entnahme aus dem Speicher |
| Fuellstaende | Gasspeicher + Fermenter % | Direkte Folge der Entnahme |
| Gasqualitaet | CH4, CO2, O2, H2 | Bestimmt Heizwert pro m3 |
| H2S | ppm nach NaKF | Motorschutz — zu hoch = BHKW-Schaden |
| Gasdruck | mbar pro Fermenter | Sicherheit + Gasfluss |
| Gasblase | Meter | Visueller Gasvorrat |
| Fuetterung | Tonnen/Tag | Input → Gas-Output (24h Lag) |
| Temperaturen | Fermenter + Substrat °C | Biologie-Optimum 38-42°C |
| Ruehrwerke | Frequenz Hz + Strom A | Durchmischung = Gasproduktion |
| Redox | mV + Entschwefelung | Prozessstabilitaet |
| Heizkreis | VL/RL + Puffer °C | Waermeverpflichtung (Nebenbedingung) |
Das Entscheidende: In jedem einzelnen Panel laeuft der Strompreis als subtile orange Linie mit (rechte Y-Achse). So sieht man sofort die Korrelation: Steigt der Preis, steigt die BHKW-Leistung, sinkt der Gasspeicher, steigt der Gasdruck in den Fermentern.
Technischer Stack
- Backend: Python FastAPI + clickhouse_connect
- Datenbank: ClickHouse (Zeitreihen, 2.029 Variablen vom Beckhoff CX via ADS)
- Frontend: Chart.js mit Annotation-Plugin (JETZT-Marker), inline HTML, Dark Theme
- KI: ATLAS-Agent auf NVIDIA GB10 Blackwell (120 GB unified RAM), stuendlicher Dispatch
- Datenquellen: ENTSO-E API, Montel EQ API, OpenWeather, Beckhoff ADS, Modbus, Loxone, WMZ-FTP
- Deployment: systemd Service, Caddy Reverse Proxy, Auto-Refresh 60s
Die Kernidee: Drei Werte pro Sektion
Jede KPI-Karte im Dashboard zeigt drei Werte:
- IST (blau) — Was gerade passiert
- KI-Empfehlung (gruen) — Was ATLAS vorschlaegt
- SOLL (orange) — Nennwerte / Grenzwerte
Die Abweichung zwischen IST und KI zeigt sofort Optimierungspotenzial. Bei der BGA Husterklatte liegt die aktuelle Dispatch-Effizienz bei rund 48% — das bedeutet: In der Haelfte der Stunden weicht die tatsaechliche BHKW-Fahrweise vom preisoptimalen Plan ab. Hier liegt bares Geld.
Was als Naechstes kommt
- Automatischer Dispatch: ATLAS soll nicht nur empfehlen, sondern direkt die BHKW-Sollwerte setzen (via Beckhoff ADS Write)
- Fuetterungs-Optimierung: KI-gesteuerte Fuetterplaene basierend auf Gasvorrat und Preis-Forecast
- Predictive Maintenance: ATLAS Health-Scores fuer alle Aggregate, Wartungsplanung
- DGM340 Video-Reports: Automatische Video-Zusammenfassungen morgens und abends per Telegram
Live-Dashboard: https://biogas.stromfee.ai/fahrplan/
Dieses Dashboard wurde entwickelt fuer die BGA Husterklatte, Lastrup. Technologie: Stromfee.AI + ATLAS Agent + NVIDIA GB10 Blackwell. Alle Daten in Echtzeit aus ClickHouse, 2.029 Beckhoff-Variablen, ENTSO-E, Montel EQ und OpenWeather.