IntEMT(R) des Fraunhofer IISB ist eine Python-basierte Toolbox, die modulare Komponenten für Netzanschluss, Energiewandler und Speicher ebenso bietet wie Bibliotheken für Systemsimulation und Betriebsstrategien. Über einen digitalen Zwilling realer Energiesysteme werden Szenarioanalysen für unterschiedliche Lastprofile und Wetterprognosen ermöglicht. Prädiktive Algorithmen optimieren Energieflüsse zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität. Anwender identifizieren Optimierungspotenziale ohne hardwareseitige Eingriffe und erstellen wirtschaftliche Aufwand-Nutzen-Kalküle zur Investitionsplanung.
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Digitale Zwillinge und Algorithmen ermöglichen risikoarme Optimierung komplexer Energiesysteme
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
In dynamischen Energieverbünden von Unternehmen und Quartieren beeinflussen sich Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätssysteme sowie Speicher wechselseitig. Unkoordinierte Eingriffe können Lastspitzen verstärken oder Kapazitäten blockieren. intEMT(R) implementiert prädiktive Modelle auf Basis historischer und prognostizierter Last- und Wetterdaten, um verschiedene Betriebsstrategien simulativ zu vergleichen. So können Lastverläufe optimiert, Flexibilitätspotenziale aktiviert und Betriebskosten verringert werden. Die nicht-invasive Methodik liefert eine robuste Entscheidungsbasis für risikoarmes Investitions- und Betriebsmanagement komplexer Energiesysteme und dauerhafte Emissionsreduktionen.
Abstrakte Modelle von Netzanschlüssen und Speichern liefert Component Library
Die intEMT(R)-Toolbox integriert fünf eigenständige Python-Bibliotheken, die einzeln oder kombiniert genutzt werden können. Die Component Library versorgt Anwender mit abstrahierten Modellen für Netzanschlüsse, Energiespeicher und Wandler. Die Systems Library simuliert komplexe Energieverknüpfungen unter variablen Rahmenbedingungen. Mit der Dimensioning Library werden Speicherkapazitäten und Generatorleistungen fundiert dimensioniert. Operational Strategies und Energy Management Library orchestrieren prädiktive eMPC-Netzregelstrategien für eine effiziente und wirtschaftliche Gesamtbetriebnahme von Energiesystemen unter Einsatz modularer Strukturen, Echtzeit-Monitoring und KI-basierter Optimierung.
Nicht-invasive Analyse legt Potenziale für Lastreduktion und Eigenbedarfssteigerung frei
Eine detailreiche Analyse kombiniert Monitoring-Daten mit modellbasierten Simulationen und schafft so einen digitalen Zwilling bestehender Energieinfrastrukturen. Nicht-invasive Verfahren identifizieren wirksam Stellgrößen zur Lastspitzenreduktion, Eigenversorgungsverbesserung und prädiktiven Energieflussoptimierung. Wirtschaftliche Einsparpotenziale und Klimaschutzanforderungen werden simultan betrachtet und genutzt. Die Ergebnisse fließen in belastbare Szenariorechnungen ein und ermöglichen belastete Investitionsentscheidungen. Optimierte Betriebsstrategien reduzieren Kosten, senken Emissionen und steigern die Energieeffizienz nachhaltig. Zugleich bieten pragmatische Echtzeit-Reportingmodule, Risikoabschätzungen und Benchmarkvergleiche zusätzliche Planungssicherheit und visualisierte Erkenntnisse.
Aufwand und Nutzen neuer Energiesystemkonfigurationen per digitalem Zwilling kalkulieren
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
intEMT(R) generiert einen digitalen Zwilling realer Energiesysteme basierend auf historischen und aktuellen Betriebsdaten. Dieser virtuelle Klon dient als Grundlage für szenariobasierte Vergleiche verschiedenster Anlagenkonstellationen, Lastprofile und Wettervorhersagen, um Betriebsszenarien detailliert zu testen. Die gewonnenen Analysen unterstützen die Bewertung alternativer Betriebsstrategien. Im letzten Schritt führt die Economic Model Predictive Control (eMPC) eine prädiktive und in Echtzeit ablaufende Energieverteilung durch, die ökonomische sowie ökologische Ziele konsequent verbindet und erhöht gleichzeitig effizient Ressourcenausnutzung.
Neutrales Benchmarking verschiedener Anlagenkonfigurationen für schnelle und fundierte Investitionsentscheidungen
Die Toolbox ermöglicht die systematische Lastspitzenreduktion durch den simultanen Einsatz elektrischer und thermischer Komponenten. Parallel erhöht sie mit regenerativen Erzeugern und Speichern den Eigenverbrauch. Speziell entwickelte Algorithmen unterstützen eine präzise Day-Ahead-Planung und integrieren das Management von Ladeinfrastrukturen für Elektrofahrzeuge. Zudem lassen sich Microgrids und Inselnetze effizient betreiben. Multiobjektive Szenarien erfassen verschiedene Zielgrößen gleichzeitig und erlauben die flexible Einbindung innovativer Technologien mit geringem Implementierungsaufwand und gewährleisten robuste Betriebsführung bei unvorhersehbaren Lastschwankungen.
intEMT(R)-Weiterentwicklung profitiert kontinuierlich von Praxis-Erfahrungen in NürnbergMesse und IRES4Ukraine-Reallaboren
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
intEMT(R) dient als zentrale Softwarekomponente in interdisziplinären Energieprojekten, zum Beispiel im durch BMWE geförderten Reallabor REMBup an der NürnbergMesse, bei Flexship zur Integration hybrider Schiffsantriebe, in der GreenICT-Initiative zur nachhaltigen Digitalisierung von Rechenzentren, im ProEnergie-Forschungsverbund für ressourceneffiziente Produktion und im Vorhaben Wärmenetze 4.0. Die daraus abgeleiteten Praxiserkenntnisse fließen systematisch in die Toolbox-Entwicklung ein und bestätigen ihre Einsatzfähigkeit in Forschung, Industrie und Quartiersanwendungen mit besonderem Fokus auf Wirtschaftlichkeit und Umweltverträglichkeit dauerhaft.
Die modulare Softwarelösung intEMT(R) des Fraunhofer IISB vereint fünf Python-Bibliotheken für Komponentenmodellierung, Systemsimulation, Dimensionierung, Betriebsstrategien und prädiktives Energiemanagement. Mit digitalem Zwilling und Szenariorechner lassen sich Energiewandler, Speicher und Netzanbindungen auf technische und ökonomische Leistung hin auslegen. Lastmanagement, Eigenversorgungsoptimierung und Day-Ahead-Planung werden vorausschauend gesteuert. Anwender planen Investitionen auf Basis valider Ergebnisse, reduzieren CO?-Emissionen und stärken die Ausfallsicherheit und Anpassungsfähigkeit von Industrieanlagen, Quartiersverbünden und Inselnetzen.
