In pharmazeutischen Produktions- und Forschungsumgebungen ist Kühlung nicht nur Gebäudetechnik. Sie stabilisiert Raumkonditionen, schützt empfindliche Produkte und stellt Prozessmedien bereit – mit hohen Anforderungen an Verfügbarkeit, Betriebssicherheit und Dokumentierbarkeit. Bei Merck in Darmstadt konnte nun mithilfe von KI-gestützter Optimierung im laufenden Betrieb der Energiebedarf einer Kälteanlage um 21 % gesenkt werden.
Am Merck-Hauptsitz in Darmstadt werden jährlich mehr als 20 Mio. m3 Kühlwasser umgewälzt; der Bedarf entsteht vor allem durch die Klimatisierung von Prozessen, Laboren, Büros und Lagerflächen. Ziel ist daher, Energieeffizienz zu heben, ohne Betriebsrisiken zu erhöhen. Im Rahmen des Forschungsprojekts „Energy Intelligence System für smarte Kältesysteme in Industriegebäuden (EISKIG)“ sollte gezeigt werden, dass sich in einem pharmazeutischen Bestandsumfeld relevante Energieeinsparungen durch KI-gestützte Betriebsoptimierung realisieren lassen – ohne Eingriff in die Infrastruktur. Das betrachtete Kältesystem bei Merck ist ein Verbundsystem mit mehreren Erzeugern, Speichern und Verteilsträngen. Es umfasst u. a. Kompressionskältemaschinen, eine Absorptionskältemaschine, angetrieben durch Abwärme aus einem Blockheizkraftwerk, sowie ein Niedertemperatur-System mit Eisspeicher zur Spitzenlastdeckung. Hinzu kommen Rückkühlung über Nass-Kühltürme, Pumpengruppen und ein Kaltwasser-Werksnetz, das von mehreren Energiezentralen versorgt wird.
Effizienz steigern ohne Retrofit
In Bestandsanlagen ist der Spielraum für Umbauten begrenzt. Stillstände sind teuer und in vielen Bereichen nicht möglich. Gleichzeitig sind die Systeme dynamisch: Last und Wetter schwanken, und die Verbraucher reagieren teils stark auf Umgebungstemperaturen. Konventionelle Regelstrategien sind in solchen Verbundsystemen häufig konservativ und sie berücksichtigen Interdependenzen nur unvollständig. Das zeigt sich beispielhaft an zwei Verlustbildern:
- Volumenstromdiskrepanzen an hydraulischen Weichen: Ist der Erzeugervolumenstrom deutlich höher als der Verbrauchervolumenstrom, kann es zu Überströmung kommen; kalte Vorlauftemperatur wird direkt in den warmen Rücklauf geleitet, ohne Kälte von Verbrauchern aufgenommen zu haben und Effizienz geht verloren.
- Teillast-Ineffizienzen bei Pumpengruppen: Kreiselpumpen haben einen Effizienz-Peak in spezifischen Teillastbereichen. Im Merck-Use-Case zeigt sich, dass für Volumenströme unter 1200 m3/h ein Drei-Pumpenbetrieb energetisch günstiger ist als ein Vier-Pumpenbetrieb – trotzdem wird im Ist-Zustand häufig primär der Vier-Pumpenbetrieb gefahren.
Im Projekt wurde ein Teilbereich des Kühlsystems mit der KI-gestützten Plattform Etaone von Etalytics in Echtzeit optimiert. Die KI berücksichtigt sowohl Umgebungsbedingungen als auch das aktuelle Systemverhalten und steuert das Zusammenspiel von Kältemaschinen, Kühltürmen und Pumpen so, dass der elektrische Energiebedarf sinkt, während die Kühlleistung stabil bleibt. Kern ist ein druckbasiertes Systemmodell, das das hydraulische Verhalten digital abbildet und dadurch ermöglicht, Druckniveaus in Echtzeit nachzuverfolgen und zu optimieren.
