Mit der intEMT(R)-Toolbox bietet das Fraunhofer IISB eine universelle Plattform für digitales Energiemanagement an, die Python-basierte Module für Modellbildung, Simulation und Optimierung komplexer Energieverbünde bereitstellt. Durch die Erstellung digitaler Zwillinge und den Einsatz prädiktiver Algorithmen werden Wechselwirkungen zwischen elektrischen, thermischen und mobilen Energieströmen sichtbar. Ohne invasive Eingriffe ermitteln Anwender Potenziale zur Lastspitzenreduktion, Eigenversorgungssteigerung und Emissionssenkung und treffen fundierte Investitionsentscheidungen mithilfe von Aufwand-Nutzen-Analysen.
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Energieallianzen sicher optimieren mit intEMT und digitalem Zwilling effizient
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Firmen und Quartiere sehen sich mit der wachsenden Herausforderung konfrontiert, elektrische, thermische und mobile Energieströme samt Speichern effizient zu verknüpfen. Eingriffe an einem Punkt wirken überproportional auf das System und können Betriebskosten wie Versorgungssicherheit beeinträchtigen. Die modulare intEMT(R) Toolbox bietet einen nicht-invasiven Rahmen, um digitale Modelle aufzubauen und Simulationen durchzuführen. Planer können damit Ausbauvarianten, Lastmanagementkonzepte und Optimierungsalgorithmen risikoarm validieren. Dies steigert Transparenz, reduziert Fehlentscheidungen und optimiert Gesamtperformance. Langfristig ressourceneffizient gewirtschaftet.
Digitale Zwillinge und prädiktive Algorithmen optimieren Energieflüsse im intEMT(R)-Tool
Die intEMT(R)-Suite fasst fünf auf Python basierende Bibliotheken zusammen, die flexibel als Einzelmodule oder im Zusammenspiel einsetzbar sind. Component Library liefert abstrahierte Energiekomponenten wie Netzanschlüsse, Konverter und Speicher. Systems Library simuliert dynamische Interaktionen in komplexen Energieverbünden. Mit der Dimensioning Library werden Speichergrößen und Erzeugungsleistungen wirtschaftlich ermittelt. Operational Strategies und Energy Management Library steuern prädiktive Regelkreise bis zur eMPC-Optimierung des gesamten Energiesystems unter Berücksichtigung von Lastprofilen, Wetterdaten und Netzmargen automatisch effizient.
Modulare Toolbox vereinfacht Simulation, Analyse und Optimierung bestehender Energieinfrastrukturen
Durch systematische Erhebung und Modellierung der Bestandsenergieinfrastruktur werden nicht-invasive Kennzahlen generiert, die Effizienzreserven und Optimierungsmöglichkeiten offenlegen. Szenarienbasierte Simulationen ermöglichen einen fundierten Vergleich unterschiedlicher Betriebsstrategien hinsichtlich Lastspitzenreduktion, Eigenversorgungssteigerung und prädiktiver Energieflusskontrolle. So lassen sich wirtschaftliche Effizienzgewinne und Klimaschutzziele gleichzeitig realisieren. Die Methodik liefert präzise Entscheidungsgrundlagen für langfristige Investitionen, minimiert Betriebsrisiken und maximiert die Ausnutzung vorhandener Ressourcen. Transparente Dashboards, automatisierte Reportingfunktionen und praxiserprobte Optimierungsalgorithmen bieten eine effiziente ganzheitliche Steuerung und kontinuierliche Performanceüberwachung.
Lastprofile und Wetterprognosen fließen direkt in Szenariogestützte Energieoptimierung ein
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Mit intEMT(R) wird ein digitaler Zwilling realer Energiesysteme auf Grundlage bestehender Mess- und Betriebsdaten erstellt. Im virtuellen Abbild lassen sich mithilfe szenariobasierter Simulation diverse Anlagenlayouts, Lastprofile sowie Wetterprognosen testen und gegenüberstellen. Die daraus abgeleiteten Betriebsstrategien werden analysiert und bewertet. Abschließend optimiert die Economic Model Predictive Control (eMPC) die zeitabhängige Verteilung der Energieflüsse unter Berücksichtigung ökonomischer und ökologischer Kennzahlen prognosegestützt und in Echtzeit und realisiert verantwortlich messbare Effizienz- und Kostenvorteile dauerhaft nachhaltig.
Ganzheitliche Systemanalyse identifiziert Optimierungspotenziale in komplexen Energieinfrastrukturen äußerst präzise
Über die Toolbox kann das Zusammenspiel elektrischer und thermischer Anlagenkomponenten zur gezielten Lastspitzenreduktion modelliert werden. Gleichzeitig lässt sich der Eigenverbrauch durch den Einsatz regenerativer Anlagen und Speichersysteme signifikant erhöhen. Ein integriertes Day-Ahead-Planungstool optimiert die Ressourcenzuteilung, während das Ladeinfrastrukturmanagement die Elektromobilität effizient integriert. Microgrids und Inselnetze profitieren von optimierten Betriebsstrategien. Multiobjectiv angelegte Szenarien ermöglichen die parallel ablaufende Erreichung mehrerer Ziele und eine einfache Einbindung neuer Technologien einfach skalierbar.
Praxisreife Validierung von intEMT(R) in REMBup, Flexship und GreenICT
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
intEMT(R) wird in unterschiedlichen Pilot- und Skalierungsprojekten angewandt. Dazu zählen das BMWE-finanzierte Reallabor REMBup auf dem Areal der NürnbergMesse, der Flexship-Versuch zur Integration hybrider Schiffsantriebe, das GreenICT-Programm für ökologische IT-Infrastrukturen, das ProEnergie-Cluster zur Optimierung industrieller Energieverbräuche und das Modellvorhaben Wärmenetze 4.0. Erkenntnisse aus diesen Einsätzen fließen zyklisch in die Toolbox-Weiterentwicklung ein und demonstrieren ihre Verwendbarkeit in F&E, industriellen Anlagen und urbanen Quartieren unter Berücksichtigung ökonomischer und ökologischer Zielstellungen und regional.
Die integrierte intEMT(R)-Plattform des Fraunhofer IISB verbindet modulare Modellbibliotheken mit digitalem Zwilling und Economic Model Predictive Control, um komplexe Energiesysteme in Unternehmen und Quartieren effizient zu steuern. Über kombinierte Simulationen von Strom, Wärme, Kälte, Mobilität und Speicher lassen sich wirtschaftliche Potenziale sowie Klimaziele gleichzeitig realisieren. Anwender erhalten aussagekräftige Analysen zur Reduktion von Lastspitzen und Emissionen. Investitionen werden mit robusten Kalkülen geplant, während die Betriebssicherheit und Flexibilität von Anlagen und Netzen messbar erhöht werden.
