Die intEMT(R)-Toolbox des Fraunhofer IISB unterstützt verteilte Energiesysteme mit einer robusten Python-Architektur, die Funktionen für digitale Abbildung, Simulation und prädiktive Optimierung bereitstellt. Digitale Zwillinge realer Anlagen verknüpfen historische Betriebsdaten mit Wetterprognosen und Lastprofilen. Über intelligente Algorithmen werden Synergien und Konflikte zwischen elektrischen, thermischen und mobilen Systemen aufgezeigt. Ohne Eingriffe ins Gerätedesign lassen sich Optimierungspfade ermitteln und belastbare Aufwand-Nutzen-Bewertungen durchführen, um Investitionen langfristig zu sichern.
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Planungssicherheit erhöhen durch nicht-invasive Simulation und Validierung realer Energiesysteme
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Versorgung komplexer Unternehmens- und Quartiersenergiesysteme erfordert die Verknüpfung von Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätsnetzen mit Speichern. Konventionelle Ansätze riskieren erhebliche Eingriffe und Betriebsausfälle. intEMT(R) verfolgt einen nicht-invasiven Ansatz und nutzt bestehende Messdaten, um den digitalen Zwilling zu realisieren. Ohne bauliche Änderungen lassen sich Szenarien für Ausbau, Lastmanagement und prädiktive Steuerung umfassend testen. Dadurch reduziert sich der Planungsaufwand drastisch, Investitionsrisiken sinken und Ressourceneinsatz wird deutlich effizienter gesteuert. Entscheider sichern Planungssicherheit.
Simulation, Dimensioning und eMPC-Planung flexibel aus modularer Python-Toolbox intEMT(R)
Die intEMT(R)-Plattform umfasst fünf Python-Bibliotheken, die einzeln oder gemeinsam genutzt werden können. Die Component Library liefert abstrahierte Energiemodule für Netzanschlüsse, Konverter und Speicher. Die Systems Library simuliert komplexe Interaktionen in ganzheitlichen Energieverbünden. Mit der Dimensioning Library lassen sich technische Auslegung und Wirtschaftlichkeitsberechnung von Anlagen und Speichern durchführen. Operational Strategies und die Energy Management Library orchestrieren prädiktive eMPC-Algorithmen und unterstützen somit eine vorausschauende, effiziente Steuerung von Energiesystemen flexibel.
Microgrid-Betrieb optimiert effizient Energieflüsse autarker Netzstrukturen mit prädiktiver Steuerung
Nicht-invasive Bestandsanalysen bestehender Energieanlagen erzeugen umfassende Datenparameter für prädiktive Simulationen und Optimierungsstrategien. Über intelligente Algorithmen werden Stellhebel aufgedeckt, die Lastspitzen mindern, Eigenverbrauchspotenziale heben und Energieflüsse intelligent aussteuern. Unternehmen profitieren von einer gleichzeitigen Erreichung ökonomischer Effizienz und ökologischer Nachhaltigkeit. Die gewonnenen Daten fließen in transparente Szenarien ein und bilden die Grundlage für valide Investitionsentscheidungen und langfristig wirkungsvolle Modernisierungsfahrpläne. Modulare Toolboxeinsätze, adaptive Regelkreise und parametrische Designs gewährleisten praxistaugliche Implementierung und nachhaltige Skalierung.
Real-time eMPC ermöglicht vorausschauende Steuerung komplexer Energieinfrastrukturen effizient ressourcenoptimiert
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Mit intEMT(R) können Anwender einen digitalen Zwilling ihrer realen Energieinfrastruktur erzeugen, indem sie vorhandene Betriebs- und Messdaten integrieren. Dieses virtuelle Abbild ermöglicht szenariobasierte Analysen verschiedener Anlagenlayouts, Lastzyklen und Wetterereignisse. Die Toolbox vergleicht daraufhin alternative Betriebsführungen. Anschließend übernehmen prädiktive Algorithmen der Economic Model Predictive Control (eMPC) die Echtzeitsteuerung. Sie optimieren vorausschauend die Energieverteilung unter Berücksichtigung ökonomischer Kosten, ökologischer Emissionen sowie Netzzustandsgrenzen und gewährleisten dadurch Kostenreduktion, Emissionsminderung und effiziente nachhaltig.
Integration regenerativer Quellen steigert Eigenversorgung und mindert Netzbezug deutlich
Die Toolbox reduziert Lastspitzen durch abgestimmte elektrische und thermische Module und bindet regenerative Quellen gemeinsam mit Speichern für die Steigerung des Eigenverbrauchs ein. Ein vorausschauendes Day-Ahead-Planungsmodul optimiert die Energiebereitstellung und integriert gleichzeitig das Ladeinfrastrukturmanagement für Elektromobilität. Betreiber können Microgrids und Inselnetze mit optimierten Regel- und Steueralgorithmen betreiben. Multiobjektive Szenarien ermöglichen die gleichzeitige Erfüllung wirtschaftlicher, ökologischer und technischer Anforderungen und die unkomplizierte Integration neuer Technologien bei minimalem Zeit-und Finanzaufwand unkompliziert.
GreenICT-Initiative bekräftigt Nutzen von intEMT(R) in modularem digitalem Energiemanagement
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die modulare intEMT(R)-Toolbox erprobt ihre Funktionen in vielfältigen Praxisvorhaben, zum Beispiel im BMWE-geförderten Reallabor REMBup auf dem Ausstellungsgelände Nürnberg, im Flexship-Versuch zur Vernetzung hybrider Schiffsantriebe, in der GreenICT-Arbeitsgruppe für energieeffiziente Rechenzentren, im ProEnergie-Kooperationsprojekt zur Reduktion industrieller Lastspitzen und im Demonstrationsversuch Wärmenetze 4.0. Die hierbei erfassten Erkenntnisse fließen dynamisch in Software-Updates ein und validieren ihre Leistungsfähigkeit in Forschung, Produktion und städtischen Quartiersanwendungen sowie in Gewerbe- und Wohnquartieren verschiedener Größenordnungen und länderübergreifend.
intEMT(R) des Fraunhofer IISB ist eine skalierbare Energiemanagement-Toolbox, die mit modularen Python-Elementen von Netzanschluss über Speicher bis hin zur Regelstrategie jeden Systemaspekt abdeckt. Ein digitaler Zwilling bildet reale Betriebsdaten ab, prädiktive Algorithmen optimieren Energieflüsse und Lastverläufe in Echtzeit. Anwender identifizieren wirtschaftliche Hebel für Lastspitzenreduzierung, Eigenverbrauchssteigerung und Emissionsminderung. Investitionsentscheidungen werden durch fundierte Simulationsergebnisse abgesichert. Parallel steigt die operative Resilienz von Industrieanlagen, Wohnquartieren und kritischen Infrastrukturen deutlich an.
