Die intEMT(R)-Toolbox des Fraunhofer IISB bietet eine modulare Softwareumgebung für intelligentes Energiemanagement, die auf Python-Modulen basiert und sowohl digitale Abbildung als auch Simulation sowie Optimierung von Energiesystemen ermöglicht. Durch Erzeugung digitaler Zwillinge realer Anlagen und Einsatz prädiktiver Algorithmen werden Synergien zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität transparent. Ohne invasive Eingriffe lassen sich Potenziale analysieren und belastbare Aufwand-Nutzen-Kalküle erstellen, um Investitionen fundiert abzuleiten, effizient und nachhaltig umzusetzen und Prozesssicherheit zu erhöhen.
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Komplexe Energiesysteme simulieren und optimieren risikoarm ohne invasive Eingriffe
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Moderne Unternehmen und Quartiere müssen eine wachsende Vielschichtigkeit im Umgang mit Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätskomponenten bewältigen. Speicher sind eng in Netzstrukturen eingebunden und erzeugen komplexe Wechselwirkungen. Schon kleinste Anpassungen an einer Komponente können das Verhalten des Gesamtsystems signifikant ändern und unvorhergesehene Effekte auslösen. Die intEMT(R) Toolbox ermöglicht eine nicht-invasive Analyse vorhandener Energieinfrastrukturen. Sie prüft Ausbauszenarien und optimiert Steuerungsstrategien mit minimalem Eingriff. So lassen sich Risiken reduzieren und Effizienzgewinne validieren.
intEMT(R) kombiniert fünf Python-Bibliotheken: ganzheitliches Energiemanagement und prädiktive Strategien
Die intEMT(R)-Toolbox kombiniert fünf modulare Python-Bibliotheken, die unabhängig oder zusammen arbeiten. Die Component Library stellt generische Modelle für Netzanschlüsse, Wandler und Speicher bereit. Die Systems Library ermöglicht realitätsnahe Simulationen komplexer Energieverbünde. Mit der Dimensioning Library lassen sich Energieerzeugungsanlagen und Speichersysteme fachgerecht dimensionieren. Operational Strategies Library und Energy Management Library orchestrieren Betriebsstrategien bis hin zu einer wirtschaftlich optimierten eMPC-Steuerung in Echtzeit und unterstützen betriebliche Effizienzsteigerung sowie langfristige Investitionsplanung zuverlässig praxisnah gestalten.
Ganzheitliche Analyse deckt nun Optimierungspotenziale in Energieinfrastrukturen zuverlässig auf
Eine umfassende Analyse macht vorhandene Energiesysteme transparent und deckt Optimierungspotenziale in Strom, Wärme und Mobilität auf. Durch nicht-invasive Methoden lassen sich gezielt Stellgrößen ermitteln, um Lastspitzen zu reduzieren, den Eigenverbrauch zu steigern oder Energieflüsse vorausschauend zu steuern. Dies ermöglicht nachhaltige Planung und Szenarioabschätzungen. Dadurch lassen sich ökonomische und ökologische Zielsetzungen parallel verwirklichen und Investitionsentscheidungen langfristig absichern. Mit belastbaren Wirtschaftlichkeitsanalysen werden Kosten- und Emissionseinsparungen messbar und strategische Entscheidungen zuverlässig fundiert getroffen.
Digitaler Zwilling realer Energiesysteme aus Betriebsdaten ermöglicht vielfältige Szenarioanalysen
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die intEMT(R)-Toolbox generiert einen digitalen Zwilling real existierender Energiesysteme auf Grundlage verfügbarer Betriebsdaten. Dabei erstellt sie ein exaktes Abbild aller Komponenten und Verbräuche, um unterschiedliche Szenarien zu simulieren. Durch Vergleich variierender Anlagenkonfigurationen, Lastverläufe sowie Wettervorhersagen bewertet die Software verschiedenste Betriebsstrategien. Abschließend steuert die Economic Model Predictive Control (eMPC) die zeitliche Verteilung von Energieflüssen unter ökonomischen und ökologischen Gesichtspunkten in Echtzeit vorausschauend und ermöglicht dadurch planbare Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen nach-haltiger Nutzung.
Lastspitzenreduktion durch elektrischen und thermischen Komponenten mit intEMT Toolbox
Die Toolbox ermöglicht die gezielte Reduktion von Lastspitzen durch Kombination elektrischer und thermischer Komponenten und steigert gleichzeitig den Eigenverbrauch mit regenerativen Erzeugungsanlagen sowie Speichersystemen. Sie bietet Funktionen zur Day-Ahead-Optimierung und unterstützt das effiziente Management der Ladeinfrastruktur für Elektromobilität. Darüber hinaus lässt sich der Betrieb von Microgrids und autonomen Inselnetzen optimieren. Dank multiobjektiver Analyse können unterschiedliche Zielvorgaben parallel verfolgt und neue Technologien mit minimalem Implementierungsaufwand integriert werden und Energieeffizienz nachhaltig erhöhen.
intEMT(R) belegt Praxistauglichkeit in REMBup, Flexship, GreenICT und ProEnergie
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
intEMT(R) wird erfolgreich in vielfältigen Praxisprojekten eingesetzt. Dazu gehören das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderte Reallabor REMBup auf dem Gelände der NürnbergMesse, das Flexship-Projekt zur Optimierung hybrider Schiffsantriebe, die GreenICT-Initiative zur nachhaltigen IT-Versorgung, das ProEnergie-Programm für Energieeffizienz und das Forschungsfeld Wärmenetze 4.0. Erkenntnisse aus dem praktischen Betrieb fließen laufend in die Weiterentwicklung der Toolbox ein und bestätigen ihre Eignung in Forschung, Industrie und Quartierslösungen sowie im kommunalen Kontext.
Die Softwaretoolbox intEMT(R) des Fraunhofer IISB bietet Anwendern und Versorgern eine hochleistungsfähige Plattform zur ganzheitlichen Steuerung moderner Energiesysteme. Durch eine modulare Architektur, einen präzisen digitalen Zwilling und leistungsstarke prädiktive Algorithmen werden komplexe Zusammenhänge und Abhängigkeiten vollständig transparent dargestellt. Effizienzsteigerungen, wirtschaftliche Optimierungen und nachhaltige Betriebsstrategien lassen sich so simultan realisieren. Verlässliche Investitionsentscheidungen basieren auf belastbaren Szenarien, CO?-Emissionen werden minimiert und die Resilienz industrieller Anlagen, Quartiere sowie kritischer Infrastruktur langfristig nachhaltig gestärkt.
