Das Fraunhofer IISB bietet mit intEMT(R) eine universelle Toolchain für intelligentes Energiemanagement, die über Python-Module eine vollständig digitale Abbildung, Simulation und Optimierung von Energiesystemen ermöglicht. Über digitale Zwillinge und prädiktive Algorithmen werden Wechselwirkungen von Strom, Wärme, Kälte und Mobilität transparent. Anwender können nicht-invasiv Potenziale zur Lastspitzenreduktion, Eigenversorgungssteigerung und Kostensenkung aufdecken. Investitionsentscheidungen lassen sich so auf Basis belastbarer Aufwand-Nutzen-Bewertungen fundiert planen. Die Struktur ermöglicht Erweiterungen um Speicher, Ladeinfrastruktur und erneuerbare Erzeuger.
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Ganzheitliche Optimierung von Strom, Wärme, Kälte und Mobilitätssystemen risikoarm
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Mit zunehmender Vernetzung von Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätssystemen wächst die Komplexität von Geschäfts- und Quartiersenergiestrukturen. Prozessänderungen können unvorhersehbare Effekte in anderen Teilsystemen auslösen und damit Betriebssicherheit und Effizienz gefährden. intEMT(R) generiert digitale Zwillinge und setzt szenariobasierte Simulationen ein, um unterschiedliche Ausbau- und Steuerungsoptionen vorab zu testen. Durch Economic Model Predictive Control lassen sich prädiktiv optimierte Betriebsstrategien entwickeln. So werden Risiken minimiert und Kosteneinsparungen realisiert. Diese transparente Vorgehensweise sichert Energieoptimierung.
Dimensioning Library kalkuliert ökonomische und technische Auslegung von Speichern
Mit intEMT(R) stehen fünf Python-basierte Kernbibliotheken zur Verfügung, die einzeln oder kombiniert nutzbar sind. Die Component Library liefert abstrahierte Komponentenmodelle für Netzanschluss, Umrichter und Speicher. Die Systems Library ermöglicht detaillierte Simulationen ganzheitlicher Energiesysteme. Über die Dimensioning Library lassen sich Speichergrößen und Leistungsklassen ökonomisch sinnvoll dimensionieren. Operational Strategies und die Energy Management Library setzen Betriebsstrategien bis zur wirtschaftlichen Model Predictive Control (eMPC) in Echtzeit um und fördern systematische Lastgangoptimierung nachhaltig effektiv.
Belastbare Kalküle unterstützen jetzt langfristige Investitionsentscheidungen im Energiemanagement effizient
Eine integrierte Analyseplattform verschafft transparente Einblicke in bestehende Energieversorgungsnetze und deckt verborgene Effizienzpotenziale auf. Durch nicht-invasive Datenaufbereitung lassen sich kritische Parameter zur Lastspitzenreduktion, Steigerung der Eigenversorgung und prädiktiven Steuerung von Energieströmen gewinnen. So werden wirtschaftliche Einsparziele und CO?-Reduktionen zugleich realisierbar. Unternehmen erhalten belastbare Simulationsmodelle und Entscheidungshilfen, um Investitionen risikoarm zu planen, Betriebskosten zu senken und nachhaltige Energie- und Klimastrategien langfristig zu implementieren. Modulare Struktur und Szenarioanpassung ermöglichen eine effiziente Skalierung.
Betriebsdaten-basierter digitaler Zwilling steigert Effizienz und Nachhaltigkeit komplexer Energiesysteme
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Mit Hilfe von intEMT(R) entsteht ein digitaler Zwilling bestehender Energiesysteme auf Grundlage umfassender Betriebsdaten und Messwerte. Diese virtuelle Kopie ermöglicht den szenariobasierten Vergleich diverser Anlagenkonfigurationen, Lastprofile und Wetterprognosen. Aus den Simulationsergebnissen werden potenzielle Betriebsstrategien abgeleitet. Die Economic Model Predictive Control (eMPC) steuert anschließend vorausschauend die zeitliche Energieverteilung, um in Echtzeit ökonomische sowie ökologische Zielstellungen zu erfüllen und gleichzeitig die Systemresilienz nachhaltig zu stärken. Ferner gewährleistet sie optimierte Lastverteilung und Emissionsreduktion.
Effizientes Ladeinfrastruktur Management mittels digitaler Zwillinge und prädiktiver Algorithmen
Anwender können mit der Toolbox Lastspitzen reduzieren, indem elektrische und thermische Systeme kombiniert werden, und regenerative Erzeuger sowie Energiespeicher für eine höhere Eigenversorgung einsetzen. Ein integriertes Day-Ahead-Planungsmodul steuert die Energieflüsse der Ladeinfrastruktur effizient. Darüber hinaus wird der Betrieb modularer Microgrids und abgeschotteter Inselnetze optimiert. Multiobjektive Simulationsszenarien ermöglichen die simultane Verfolgung ökonomischer, ökologischer und betriebstechnischer Zielvorgaben bei minimalem Umsetzungsaufwand. Die Plattform integriert Analysewerkzeuge zur einfachen Bewertung von Kosteneinsparungen, Emissionsreduktion und Flexibilitätssteigerung.
Die Anwendungen bei NürnbergMesse, Hybrid-Schiffen und Quartieren validieren intEMT(R)-Flexibilität
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Anwendung von intEMT(R) in realen Entwicklungsumgebungen umfasst Projekte wie das BMWE-geförderte Reallabor REMBup auf dem Messegelände Nürnberg, das Flexship-Experiment zur Steuerung von Hybridantrieben in Seefahrzeugen, die GreenICT-Plattform zur Optimierung lokaler Rechenzentren, die ProEnergie-Kollaboration für industrielle Energieeffizienz und das Konzept Wärmenetze 4.0. Durch die laufende Rückführung praktischer Erkenntnisse wird die Toolbox kontinuierlich weiterentwickelt und für Forschung, Industrie und Quartiermanagement geeignet gemacht sowie zur Unterstützung nachhaltiger Infrastrukturplanung und Erhöhung der Versorgungssicherheit.
Fraunhofer IISB nutzt intEMT(R) als praxisorientierte Toolbox, um Energiemanagementsysteme in Industrieunternehmen sowie Quartieren kontinuierlich zu verbessern. Das modulare Konzept vereint einen digitalen Zwilling für realitätsnahe Abbildung, adaptive prädiktive Algorithmen und hochpräzise Simulationsmodelle. Effizienz, Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit werden so umfassend parallel optimiert. Verlässliche Entscheidungsträger erhalten tiefgehende Datengrundlagen für Investitionsplanungen. CO?-Ausstoß lässt sich dauerhaft erheblich reduzieren, und die robuste Betriebssicherheit von Produktionsanlagen, nachhaltige Versorgungseinrichtungen und effizientere kommunale Netzinfrastrukturen steigt signifikant deutlich an.
