Die intEMT(R)-Software des Fraunhofer IISB repräsentiert eine modulare Toolbox für intelligentes Energiemanagement, die mit Python-basierten Modulen eine ganzheitliche Simulation und Optimierung von Energieinfrastrukturen ermöglicht. Ein digitaler Zwilling realer Systeme bildet alle relevanten Komponenten ab, während prädiktive Regelungsalgorithmen zukünftige Energieflüsse prognostizieren. Dies macht Synergien zwischen elektrischer Energie, thermischen Kreisläufen und Mobilität transparent. Ohne invasive Anpassungen lassen sich Optimierungsansätze identifizieren und Investitionsvorhaben mit belastbaren Aufwand-Nutzen-Rechnungen ausstatten.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie im Artikel
Eingriffe simulieren, Auswirkungen prüfen und Energieoptimierung effizient risikoarm validieren
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Unternehmen und Quartiere stehen vor der Herausforderung, Energiequellen und Speicher für Strom, Wärme, Kälte und Mobilität bedarfsgerecht auszubauen. Eingriffe in die Infrastruktur erfordern genaue Simulationen, da Änderungen in einem Netzbereich Rückwirkungen auf andere Teile haben können. intEMT(R) ermöglicht eine nicht-invasive digitale Modellierung bestehender Systeme. Planer können so verschiedene Ausbaupfade, Managementstrategien und Lastverschiebungsmechanismen risikofrei evaluieren. Dadurch lassen sich Ausbauentscheidungen optimieren und Kosteneffizienz sowie Versorgungssicherheit langfristig erhöhen. Dies unterstützt nachhaltige wirtschaftliche Energieplanung.
Day-Ahead-Optimierung mit Systems Library und eMPC-gestützten Strategien effizient möglich
intEMT(R) beinhaltet fünf modulare Python-Bibliotheken, die sowohl isoliert als auch gemeinsam einsetzbar sind. Die Component Library stellt generische Komponentenmodelle für Netzanschlüsse, Konverter sowie Speicher bereit. Die Systems Library simuliert verzweigte Energiesysteme unter realen Betriebsbedingungen. Über die Dimensioning Library lassen sich technische Parameter und Wirtschaftlichkeitskennzahlen für Anlagen und Speicher ermitteln. Operational Strategies und Energy Management Library steuern prädiktive eMPC-Optimierung und tragen zur nachhaltig effizienten Systemsteuerung bei unter Einbindung erneuerbarer Quellen, flexibel.
Day-Ahead-Optimierung erhöht Eigenverbrauch und reduziert Kosten umfassend und nachhaltig
Ein ganzheitlicher Prüfablauf erfasst Bestandsdaten nicht-invasiv und erstellt präzise Energieflussmodelle existierender Anlagen. Prädiktive Optimierungsroutinen identifizieren Stellhebel zur Lastspitzenreduktion, Eigenversorgungssteigerung und intelligenten Steuerung. Durch parallele Bewertung ökonomischer und ökologischer Parameter werden Einsparpotenziale transparent. Diese Erkenntnisse fließen in belastbare Wirtschaftlichkeitsbewertungen ein und bilden die Grundlage für langfristig ausgerichtete Investitions- und Modernisierungsentscheidungen. Das Ergebnis ist eine optimierte Balance zwischen Kostenreduzierung, Emissionsminderung und Versorgungssicherheit. Durch modulare Toolboxintegration, automatisierte Skripte und Regelwerke erfolgen praxisnahe Implementierungen.
Economic Model Predictive Control steuert Energieflüsse in Echtzeit vorausschauend
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Durch die Ablage realer Betriebsdaten in intEMT(R) entsteht ein digitaler Zwilling des Energiesystems, der sämtliche Komponenten und Lastflüsse im Detail abbildet. Innerhalb dieser Analyseplattform werden szenariobasierte Simulationen verschiedener Anlagenaufbauten, Lastverhalten und Wetterprognosen durchgeführt. Die resultierenden Kennzahlen lassen alternative Betriebskonzepte erkennen. Mittels Economic Model Predictive Control (eMPC) gleicht das System in Echtzeit prognostizierte und tatsächliche Energieflüsse ab und optimiert so ökonomisch und ökologisch die zeitliche Verteilung und steigert dadurch Effizienz Versorgungssicherheit.
Technische und ökonomische Speicher Dimensionierung unterstützt nachhaltige Energiesystem Planung
Die Toolbox bietet umfassende Werkzeuge, um Lastspitzen durch die Kombination elektrischer und thermischer Komponenten zielgerichtet zu reduzieren. Regenerative Quellen und Speichersysteme steigern den Eigenverbrauch effizient. Eine Day-Ahead-Planungsfunktion koordiniert Energieflüsse und integriert das Management der Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge. Betreiber können darüber hinaus Microgrids und autarke Inselnetze optimal betreiben. Durch multiobjektive Szenarioanalysen werden wirtschaftliche, ökologische und technische Zielgrößen gleichzeitig abgedeckt und neue Technologien ohne großen Integrationsaufwand implementiert bei maximaler Transparenz und Planungsgenauigkeit.
Praxisnahes REMBup-Reallabor am NürnbergMesse zeigt intEMT(R) Effizienzsteigerung und Ressourcenschonung
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Leistung von intEMT(R) zeigt sich in diversen Anwendungsfällen, zum Beispiel im BMWE-geförderten Reallabor REMBup an der NürnbergMesse, dem Flexship-Forschungsprojekt zur Optimierung hybrider Schiffsantriebe, der Initiative GreenICT für ressourcenschonende Rechenzentren, dem ProEnergie-Kooperationsprojekt zur Steigerung industrieller Energieeffizienz und dem Ansatz Wärmenetze 4.0. Aus den gewonnenen Echtzeitdaten und Praxistests leiten die Entwickler fortlaufend Verbesserungen ab, die die Toolbox für Forschung, industrielle Anwendungen und Quartierslösungen noch leistungsfähiger machen und unterstützt kreisübergreifend skalierbare Klimaschutzmaßnahmen.
Mit intEMT(R) des Fraunhofer IISB lassen sich unternehmensinterne wie quartiersbezogene Energiesysteme nicht-invasiv digital replizieren und mit prädiktiven Regelungsalgorithmen betreiben. Die modulare Architektur umfasst Komponentenmodelle, Systembibliothek, Dimensionierungstools und eMPC-Strategien. Anwender identifizieren Optimierungspotenziale für Lastmanagement, Eigenverbrauch und Speicherbetrieb. Investitionsentscheidungen basieren auf simulationsgestützten Wirtschaftlichkeitsanalysen. Emissionen werden reduziert und Betriebskosten gesenkt. Gleichzeitig wird die Widerstandsfähigkeit von Industrieanlagen, Quartieren und dezentralen Netzen gegenüber Versorgungsschwankungen signifikant erhöht.
