Biogas soll „selbstlernend“ Sonne und Wind ausgleichen

Zugleich soll die Steuerung auch auf die Energienachfrage reagieren, indem bei hoher Stromnachfrage viele und schnell vergärbare Substrate in den Biogasfermenter kommen, bei geringem Strombedarf hingegen wenige und langsam vergärbare Stoffe. Allerdings reagieren die Mikroorganismen in der Biogasanlage für den Ausgleich sehr kurzzeitiger Lastschwankungen zu träge auf Fütterungsumstellungen, diese Leistungsvariation soll stattdessen der Gasspeicher der Biogasanlage ermöglichen. Schnell abbaubare Substrate wie Zuckerrübensilage oder Getreidebrei sind aber immer dann gefragt, wenn ein zu starkes Absinken des Füllstandes im Gasspeicher droht. Um diesen Ansatz zu optimieren, entwickeln die Forscher im Projekt „Powerland 4.2“ eine selbstlernende Steuerung für die Fütterungstechnik und die Stromerzeugung durch das Blockheizkraftwerk (BHKW). Bestandteile der Steuerung werden selbstlernende Prognosemodelle sein, die für jeweils 48 Stunden den Strombedarf und die Solar- und Windstromerzeugung in einem bestimmten Versorgungsgebiet vorhersagen können. Diese Daten fließen dann in eine intelligente Biogasanlagensteuerung ein, die die notwendigen Substratmengen berechnen und den Fermentern automatisch zuführen kann. Hier erweise sich die Struktur der Erneuerbaren in Süddeutschland als vorteilhaft, so die Fachagentur Nachwachsende Rohstoffe, die das Projekt im Auftrag des Bundeslandwirtschaftsministeriums fördert: In Bayern und Baden-Württemberg dominierten im ländlichen Raum Biogas- und PV-Anlagen. Die Jahreslastkurve der PV-Anlagen mit ihrer Sommerspitze lasse sich im Winterhalbjahr, wenn auch der Wärmebedarf hoch ist, optimal durch die Strom- und Wärmeerzeugung in BHKW ausgleichen. Die Steuerung wird zunächst an den PV- und Biogasanlagen der agrarwissenschaftlichen Versuchsstation Linderhöfe der Universität Hohenheim erprobt. Foto: Landesanstalt für Agrartechnik und Bioenergie, Uni Hohenheim