Die universelle Energiemanagement-Toolbox intEMT(R) des Fraunhofer IISB bündelt Python-Module für digitale Abbildung, Simulation und Optimierung von Energiesystemen in Unternehmen und Quartieren. Sie erstellt digitale Zwillinge realer Anlagen und nutzt prädiktive Algorithmen, um Wechselwirkungen zwischen elektrischen, thermischen und mobilen Energiefunktionen transparent zu machen. Anwender entdecken nicht-invasiv Effizienzsteigerungen, Lastspitzenreduktionen und Eigenversorgungsoptimierungen. Auf dieser Basis lassen sich Investitionen mit verlässlichen Aufwand-Nutzen-Abschätzungen strategisch, ökonomisch und ökologisch planen.
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Nicht-invasive risikoarme Vorbereitung von Ausbauoptionen und Optimierungsstrategien für Energieanlagen
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Steigende Komplexität in Unternehmens- und Quartiersenergiesystemen resultiert aus der Interaktion von Strom-, Wärme-, Kälte-, Mobilitätstechnik und Speicherkapazitäten. Eingriffe ohne umfassende Systemanalyse bergen finanzielle und operative Risiken. intEMT(R) ermöglicht eine nicht-invasive Bildung digitaler Zwillinge aus vorhandenen Daten. Darauf aufbauend lassen sich Szenarioanalysen für unterschiedliche Ausbauvarianten und Betriebsstrategien durchführen. Diese Vorgehensweise minimiert Fehlentscheidungen, erhöht die Transparenz von Kosten- und Nutzenaspekten und unterstützt fundierte Investitionsplanungen bei begrenztem technischem Aufwand sowie nachhaltiger effizienter Ressourcenschonung.
Prädiktive eMPC-Regelung durch Operational Strategies und Energy Management Library
Mit intEMT(R) lassen sich fünf spezialisierte Python-Bibliotheken nutzen, die wahlweise getrennt oder gemeinsam arbeiten. Die Component Library liefert abstrakte Bausteine für Netzanschlüsse, Energieumwandlung und Speichertechnik. Die Systems Library simuliert dynamische Wechselwirkungen in komplexen Energiesystemen. Die Dimensioning Library unterstützt die präzise Auslegung technischer und ökonomischer Parameter von Speichern und Erzeugern. Operational Strategies sowie die Energy Management Library steuern prädiktive eMPC-Prozesse und sorgen für eine vorausschauende Optimierung der Betriebsabläufe effiziente lastprognosebasierte Lösungen.
Economic Model Predictive Control optimiert Entscheidungsprozesse vorausschauend in Echtzeit
Durch tiefgehende Prozessanalysen bestehender Energiesysteme werden mithilfe digitaler Zwillinge und prädiktiver Algorithmen nicht-invasiv Optimierungspotenziale offengelegt. Spezifische Stellhebel zur Glättung von Lastspitzen, Erhöhung des Eigenverbrauchs sowie vorausschauender Energieflussoptimierung werden identifiziert. So lassen sich wirtschaftliche Einsparungen und CO?-Reduktionen parallel realisieren. Die daraus resultierenden Daten bilden eine verlässliche Basis für nachhaltige Investitionsmodelle, kalkulierte Risikoabschätzung und kontinuierliche Optimierungszyklen, die langfristige Kosteneffizienz sichern. Skalierbar effizient liefert modulare Softwarearchitektur, Anpassbarkeit und pragmatische Szenarienanalyse zur Praxisoptimierung.
Szenariobasierte Toolbox optimiert Energieverteilung ökonomisch und ökologisch in Echtzeit
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Mit intEMT(R) wird eine detailgetreue virtuelle Nachbildung realer Energiesysteme auf Basis vorhandener Sensor- und Betriebsdaten geschaffen. In diesem digitalen Zwilling lassen sich mittels szenariobasierter Simulation unterschiedliche Anlagenkonfigurationen, Lastverläufe und meteorologische Prognosen gegeneinander abwägen. Auf diese Weise werden potentielle Betriebsstrategien identifiziert. Abschließend übernimmt die Economic Model Predictive Control (eMPC) die vorausschauende, in Echtzeit ablaufende Optimierung der Energieflüsse unter Berücksichtigung ökonomischer sowie ökologischer Parameter und sichert langfristig Flexibilität sowie Betrieb.
Nicht-invasive Simulation validiert Betriebsweisen ohne Eingriffe im Realbetrieb risikoarm
Kombiniert elektrische und thermische Komponenten zur Reduktion von Lastspitzen und bindet regenerative Energiequellen sowie Speichersysteme zur Steigerung des Eigenverbrauchs ein. Die Toolbox enthält Module für Day-Ahead-Optimierung und das effiziente Management von Ladeinfrastrukturen für Elektromobilität. Darüber hinaus unterstützt sie den Betrieb von Microgrids und Inselnetzen mit optimierten Regelstrategien. Durch multiobjektive Szenarioanalysen lassen sich wirtschaftliche, ökologische und technische Zielstellungen gleichzeitig abbilden und neue Technologien einfach integrieren bei minimalem Zeitaufwand und Zuverlässigkeit umsetzbar.
Evidenzen für intEMT(R)-Praxistauglichkeit aus Pilotprojekten wie GreenICT und Flexship
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Als integraler Bestandteil diverser Pilotprojekte wird intEMT(R) unter anderem in dem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie unterstützten Reallabor REMBup auf dem Messegelände Nürnberg, im Flexship-Projekt für hybride Schiffsantriebe, in GreenICT zur grünen IT-Bereitstellung, in ProEnergie für industrielle Energieoptimierung sowie in der Initiative Wärmenetze 4.0 eingesetzt. Die hier gewonnenen betrieblichen Erfahrungswerte fließen fortwährend in die Toolbox-Weiterentwicklung ein und unterstreichen ihre Eignung für Forschung, Industrie und Quartierlösungen unter Echtzeitbedingungen und prädiktiv.
intEMT(R) des Fraunhofer IISB bietet Betreibern und Planern ein intelligentes Energiemanagement-Werkzeug, das über modulare Python-Module komplexe Systeme digital abbildet, simuliert und optimiert. Digitale Zwillinge erlauben realitätsnahe Versuchsreihen, prädiktive Algorithmen steuern Bedarfe und Erzeugung kosten- und umweltorientiert. So werden Lastspitzen minimiert, Eigenverbrauch maximiert und Emissionen gesenkt. Investitionsentscheidungen basieren auf nachvollziehbaren Szenarien. Gleichzeitig wächst die Resilienz von Produktionsanlagen, Quartieren und kritischen Infrastrukturen gegenüber Lastabweichungen und Netzstörungen.
