Mit der intEMT(R)-Suite bietet das Fraunhofer IISB eine modulare Python-basierte Plattform, um Energienetze in Unternehmen und Quartieren digital zu modellieren, simulieren und zu optimieren. Ein digitaler Zwilling realer Ressourcen schafft eine virtuelle Kopie der Infrastruktur, während prädiktive Steuerungsalgorithmen die zeitliche Energieverteilung nach ökonomischen und ökologischen Kriterien anpassen. Anwender identifizieren nicht-invasiv wirtschaftliche und ökologische Hebel, vergleichen Ausbauvarianten und planen Investitionen auf Basis valider Aufwand-Nutzen-Rechnungen langfristig.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie im Artikel
Lastspitzenreduktion und Eigenverbrauchssteigerung risikoarm vorbereiten und validieren mit intEMT
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Optimaler Betrieb von Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätssystemen in Unternehmen und Quartieren ist nur durch integriertes Management möglich. Einzelne Silo-betrachtungen verkennen Systemeffekte und gefährden Versorgungskontinuität. intEMT(R) bietet eine modulare, nicht-invasive Plattform zur digitalen Abbildung aller Energieströme. Szenarioanalysen zu Ausbaustrategien, Laststeuermethoden und prädiktiven Regelungen werden risikofrei durchgeführt. Das Ergebnis sind validierte Konzepte für Investitionen, mit denen sich Kosten senken, Emissionen reduzieren und Versorgungssicherheit erhöhen lassen. Unternehmen profitieren nachhaltig.
Multiobjektive Szenarienanalyse mit intEMT(R): Ladeinfrastruktur und Lastspitzenmanagement effizient ressourcenschonend
intEMT(R) kombiniert fünf Python-Frameworks, die als Einzelbibliotheken oder im Verbund genutzt werden. Die Component Library stellt allgemeine Modelle für Netzwerkanschluss, Energieumwandlung und Speichersysteme bereit. Die Systems Library simuliert gekoppelte Energiesysteme detailgenau. Mit der Dimensioning Library lässt sich die technische Auslegung inklusive Kostenanalyse von Speichern und Erzeugern durchführen. Operational Strategies und Energy Management Library integrieren prädiktive eMPC-Regelstrategien und ermöglichen eine proaktive Optimierung der Betriebseffizienz in Echtzeit mittels KI-gestützter Vorhersagen genau prozessorientiert.
Synergiepotenziale in Strom-, Wärme- und Mobilitätssystemen effektiv transparent identifizieren
Ein integraler Analyseansatz verknüpft digitale Zwillinge mit prädiktiven Steuerungsalgorithmen, um bestehende Energienetzwerke nicht-invasiv zu evaluieren. Effizienzlücken und Potenziale für Lastspitzenreduktion, Eigenverbrauchserhöhung sowie vorausschauende Energieflussoptimierung werden transparent offengelegt. So können Unternehmen ökonomische Einsparungen und Klimaneutralitätsziele simultan verfolgen. Belastbare Simulationsmodelle und Szenariovergleiche bilden die Basis für fundierte Entscheidungen bei Investitionen und Modernisierungsmaßnahmen und reduzieren Planungsunsicherheiten signifikant. Automatisierte Dashboards, modulare Systemkomponenten und kontinuierliche Datenanalyse sichern Flexibilität, Skalierbarkeit und langfristige Performancestabilität für energieeffiziente Betriebsmodelle.
Digitalisierung von Energiesystemen schafft Transparenz und Entscheidungsgrundlage für Investitionen
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die intEMT(R)-Toolbox erzeugt einen detaillierten digitalen Zwilling realer Energiesysteme auf Basis von historischen und Echtzeit-Betriebsdaten. Diese virtuelle Repräsentation ermöglicht szenariobasierte Simulationen verschiedenster Anlagenkonfigurationen, Lastmuster und Wetterprognosen. Darauf aufbauend bewertet die Software alternative Betriebsstrategien hinsichtlich Wirtschaftlichkeit und Umweltaspekten. Anschließend übernimmt die Economic Model Predictive Control (eMPC) die prädiktive Steuerung und passt in Echtzeit die Energieflüsse an, um Effizienz und Nachhaltigkeit systematisch zu steigern und minimiert gleichzeitig Kosten sowie CO?-Emissionen signifikant nachhaltig.
Day-Ahead-Planung kombiniert Vorhersagedaten Lastmanagement und optimales effizientes Energiemanagement unmittelbar
Die Toolbox liefert Werkzeuge zur effektiven Dämpfung von Lastspitzen über kombinierte elektrische und thermische Systeme und integriert regenerative Erzeugung und Speicherung zur Maximierung des Eigenverbrauchs. Das Day-Ahead-Planungsmodul erstellt vorausschauende Fahrpläne für Energieflüsse und steuert das Ladeinfrastrukturmanagement. Microgrids und abgegrenzte Inselnetze können mit optimierten Betriebsstrategien betrieben werden. Durch multiobjektive Szenarioanalysen werden verschiedene Zielvorgaben parallel abgebildet, was die nahtlose Integration neuer Technologien bei minimalem Aufwand ermöglicht und steigert gleichzeitig Kosteneffizienz und Systemstabilität.
ProEnergie und Wärmenetze4.0-Projekte erweitern intEMT(R)-Praxiswissen für Quartiere und Industrie
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
IntEMT(R) wird in unterschiedlichen Forschungsvorhaben eingesetzt, beispielsweise im BMWE-geförderten Reallabor REMBup auf dem Gelände der NürnbergMesse, im Flexship-Projekt zur Erprobung hybrider Schiffsantriebe, in der GreenICT-Initiative für grüne IT-Lösungen, im ProEnergie-Netzwerk zur Effizienzsteigerung industrieller Prozesse und im Innovationslabor Wärmenetze 4.0. Die dabei gewonnenen Daten aus Simulation und Betrieb fließen laufend in die Weiterentwicklung der Toolbox ein und demonstrieren ihre Leistungsstärke in wissenschaftlichen Studien, industriellen Prozessen und Quartiersoptimierungen mit validierten Ergebnisberichten regelmäßig.
Die intEMT(R)-Toolbox des Fraunhofer IISB ermöglicht ein performantes Energiemanagement für Unternehmen und Quartiere: fünf Python-Kernbibliotheken modellieren Komponenten, simulieren Systemverbünde, dimensionieren Anlagen und steuern Betriebsstrategien bis zum eMPC. Digitale Zwillinge realer Energiesysteme basierend auf Ist-Daten erzeugen zuverlässige Szenarien. Prädiktive Algorithmen optimieren zeitlich versetzte Energieflüsse nach ökonomischen und ökologischen Kriterien. Nutzer treffen belastbare Investitionsentscheidungen. CO?-Emissionen werden reduziert, und die Ausfallsicherheit von Netzen, Gebäuden und Speicherkomponenten steigt signifikant.
