Mit intEMT(R) stellt das Fraunhofer IISB eine anpassungsfähige Python-basierte Toolbox für intelligentes Energiemanagement bereit, die digitale Abbildung, Simulation und Optimierung gebündelt anbietet. Durch generierte digitale Zwillinge real existierender Energiesysteme und prädiktive Algorithmen werden komplexe Wechselwirkungen zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität nachvollziehbar. Anwender identifizieren ohne Eingriffe wirtschaftliche Stellhebel, simulieren Szenarien und erstellen belastbare Aufwand-Nutzen-Analysen, um Investitionen strategisch, effizient und nachhaltig zukünftig planbar erfahrbar umzusetzen und ressourcenschonend.
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intEMT ermöglicht nicht-invasive Risikoanalyse und maßgeschneiderte Optimierung komplexer Energiesysteme
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Moderne Quartiers- und Unternehmensenergiesysteme verbinden zunehmend Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätsnetze sowie Speicher zu einem eng gekoppelten Geflecht. Veränderungen an einzelnen Elementen wirken sich direkt auf das Gesamtsystem aus und bergen Risikopotenziale. intEMT(R) bietet einen minimalinvasiven Weg, das Zusammenspiel digital abzubilden und alternative Betriebsmodi zu simulieren. Anwender können so Ausbauoptionen evaluieren, Optimierungsstrategien entwerfen und deren Auswirkungen auswerten. Dies gewährleistet hohe Planungssicherheit.
Fünf Python-Kernbibliotheken in intEMT(R) ermöglichen digitale Zwillinge prädiktiver Energiesysteme
intEMT(R) integriert fünf eigenständige Python-Bibliotheken, die sowohl separat als auch kombiniert eingesetzt werden können. Die Component Library bietet abstrakte Bausteine für Netzanschlüsse, Energiewandler und Speicherkomponenten. Mit der Systems Library lassen sich komplexe Energieverbünde virtuell nachbilden. Die Dimensioning Library unterstützt technisches und ökonomisches Auslegen von Speicher- und Erzeugungssystemen. Operational Strategies und Energy Management Library übernehmen das Setup und die Steuerung wirtschaftlich optimaler eMPC-Betriebsstrategien auf Basis realer Betriebsdaten und vorausschauender Analysen automatisch.
Non-invasive Untersuchungen zeigen effektiv Stellhebel für Lastspitzenreduktion und Eigenversorgungserhöhung
Mittels umfassender Systemanalysen werden heterogene Energieinfrastrukturen detailliert bewertet und Potenziale zur Leistungsoptimierung in Elektrizitäts- und Wärmeversorgung sichtbar. Nicht-invasive Messverfahren liefern belastbare Daten zur Ermittlung relevanter Stellhebel, um Spitzenlasten zu glätten, den Eigenverbrauch aus erneuerbaren Quellen zu erhöhen oder Energieflüsse vorausschauend zu regeln. So lassen sich wirtschaftliche Einsparungen und Emissionsreduktionen gleichzeitig realisieren. Langfristige Investitionsentscheidungen werden mit präzisen Prognosen und fundierten Kosten-Nutzen-Analysen abgesichert. Die transparente, zielgerichtete und praxisnahe Begleitung sichert nachhaltige Betriebsweisen.
Szenariobasierte Vergleiche verschiedener Anlagenkonstellationen optimieren vorausschauend Energieverteilung in Echtzeit
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Mit intEMT(R) wird ein digitaler Zwilling realer Energiesysteme unter Verwendung vorhandener Mess- und Betriebsdaten aufgebaut. Dieser digitale Klon erlaubt szenariobasierte Simulationen verschiedener Anlagenkombinationen, Lastprofile und Wetterbedingungen zur Untersuchung alternativer Betriebsweisen. Im Anschluss optimiert die Economic Model Predictive Control (eMPC) die Verteilung der Energieflüsse über die Zeitachsen zielorientiert. Dabei werden ökonomische sowie ökologische Parameter berücksichtigt und in Echtzeit prognosegestützt entsprechende Steuerbefehle ausgegeben und steigert die Systemverlässlichkeit durch Reaktionsfähigkeit sowie langfristige.
Erhöhung des Eigenverbrauchs durch regenerative Quellen und effiziente Speicherintegration
Mit der intEMT-Toolbox lassen sich Lastspitzen wirksam durch abgestimmte elektrische und thermische Systemkomponenten verringern, wobei regenerative Energieträger und Speicher für eine Erhöhung des Selbstverbrauchs genutzt werden. Zusätzlich unterstützt sie eine vorausschauende Day-Ahead-Planung sowie das Management von Ladeinfrastrukturen im Bereich Mobilität. Der effiziente Betrieb von Microgrids und autarken Inselnetzen wird ebenso abgebildet. Multiobjektive Szenarien erlauben die gleichzeitige Realisierung verschiedener Zielsetzungen und eine einfache Integration neuer Technologien mit minimalem Koordinations- und Einrichtungsaufwand.
Praxiserfahrungen aus REMBup, Flexship, IRES4Ukraine stärken der intEMT(R)-Weiterentwicklung nachhaltig
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die intEMT(R)-Toolbox kommt in zahlreichen Demonstrationsprojekten zum Einsatz, darunter das BMWE-geförderte Reallabor REMBup auf dem Gelände der NürnbergMesse, das Flexship-Vorhaben zur Steuerung hybrider Elektroantriebe in Schiffen, die GreenICT-Plattform für klimafreundliche Rechenzentren, das ProEnergie-Konsortium zur Effizienzsteigerung von Produktionsanlagen und das Innovationsprojekt Wärmenetze 4.0. Die daraus gewonnenen Praxiserfahrungen fließen fortlaufend in Updates der Software ein und untermauern ihre Tauglichkeit in Forschung, Industrie und Quartieren in städtischen, ländlichen und gewerblichen Umgebungen sowie national.
Das intEMT(R)-Framework des Fraunhofer IISB stellt Energieversorgern und Systemplanern eine leistungsstarke Plattform für effizientes Energiemanagement bereit. Durch modulare Softwarekomponenten, einen detailgetreuen digitalen Zwilling sowie vorausschauende Algorithmen werden komplexe Energieflüsse und Abhängigkeiten modelliert und optimiert. So lassen sich operative Abläufe, Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeitsziele effektiv simultan verbessern. Entscheidungen für Investitionen stützen sich auf verlässliche Simulationsergebnisse. CO?-Emissionen sinken, während die Ausfallsicherheit und Anpassungsfähigkeit industrieller Anlagen, Gebäudekomplexe und Netzinfrastrukturen langfristig nachhaltig erhöht werden.
