Mit intEMT(R) des Fraunhofer IISB erhalten Anwender eine flexible Python-basierte Toolbox, die komplexe Energiesysteme modelliert, simuliert und optimiert. Digitale Zwillinge verknüpfen vorhandene Betriebsdaten zu einem virtuellen Spiegelbild realer Anlagen, während prädiktive Algorithmen synergistische Effekte zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität analysieren. Ohne invasive Messungen decken Nutzer Potenziale auf, vergleichen verschiedene Betriebsstrategien und kalkulieren Aufwand und Nutzen belastbar. So lassen sich nachhaltige Investitionsentscheidungen und Kostensenkungen verlässlich umsetzen.
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Ganzheitliche Risikoanalyse für Strom Wärme Kälte Mobilitätssysteme mit intEMT
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Unternehmens- und Quartierenergiesysteme sind zunehmend vereinte Netze aus Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätszellen sowie Speichern. Änderungen an einem Teilnetz können Kaskadeneffekte in anderen Bereichen auslösen, die bis zum Ausfall führen. intEMT(R) schafft mit minimalem Eingriff einen nicht-invasiven digitalen Zwilling für vollständige Netzdarstellungen. Anwender simulieren so verschiedene Inselbetriebsstrategien, Microgrid-Konzepte oder Hybridszenarien unter variierenden Last- und Wetterbedingungen. Das senkt Ausfallrisiken, sichert resilientere Netze und fördert adaptive Betriebsführung. Zusätzlich werden Netzreserven Kosteneffizienz optimiert.
Ganzheitliche Energiesystemoptimierung durch kombinierte Python-Bibliotheken der intEMT(R)-Suite modularer Architektur
Die intEMT(R)-Plattform vereint fünf pythonbasierte Bibliotheken, die einzeln oder in Kombination verwendet werden. Component Library stellt abstrahierte Modelle für Netzanschluss, Wandler und Speicherkomponenten bereit. Die Systems Library ermöglicht umfassende Simulation von gekoppelten Energienetzwerken. Über die Dimensioning Library erfolgt eine zuverlässige technische und ökonomische Auslegung von Erzeugungs- und Speichersystemen. Operational Strategies und Energy Management Library implementieren prädiktive Steueralgorithmen bis zur eMPC-Ebene und gewährleisten optimierte Energieverteilung unter Nutzung historischer Verbrauchsdaten inklusive Lastmanagementstrategien.
Multiobjektive Szenarien vereinen wirtschaftliche und ökologische Ziele im Energiesystem
Mit nicht-invasiven Diagnoseverfahren werden Bestandsenergieanlagen im Detail analysiert und Stärken sowie Schwachstellen transparent dargestellt. Prädiktive Optimierungsalgorithmen identifizieren Stellhebel für Lastmanagement, Eigenverbrauchssteigerung und prädiktive Verteilung. Ökonomische Effizienz und Umweltverträglichkeit werden parallel betrachtet, um Einsparpotenziale voll auszuschöpfen. Die Ergebnisse werden in belastbare Wirtschaftlichkeitsmodelle überführt, sodass Entscheidungsträger fundierte Investitions- und Modernisierungspläne erstellen können, die langfristige Energie- und Kosteneffizienz sicherstellen. Automatisierte Reportingtools und Szenario-Pipelines ermöglichen transparente Risikoeinschätzungen und Skalierungsmöglichkeiten bei fortlaufendem Monitoring.
Betriebsdatengetriebene Modellvergleiche identifizieren gezielt Optimierungspotenziale in komplexen unternehmerischen Energiesystemen
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Zur Erstellung eines digitalen Zwillings realer Energiesysteme nutzt intEMT(R) bestehende Betriebs- und Messdaten für ein virtuelles 1:1-Abbild. Darin können Anwender via szenariobasierte Simulationen verschiedene Anlagenkombinationen, Lastmuster und Wettervorhersagen testen und die daraus resultierenden Betriebsszenarien vergleichen. Anschließend leitet die Toolbox alternative Strategien ab. Die Economic Model Predictive Control (eMPC) setzt in Echtzeit proaktiv die optimale zeitliche Verteilung der Energieflüsse um, unter Berücksichtigung von Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit und minimiert gleichzeitig Emissionen effektiv.
Synergien zwischen Strom Wärme Kälte und Mobilität transparent aufdecken
Die Toolbox ermöglicht ein gesteuertes Lastspitzenmanagement durch den vernetzten Betrieb elektrischer und thermischer Einheiten. Regenerative Erzeuger und intelligente Speichersysteme erhöhen den Eigenverbrauch. Ein separater Day-Ahead Optimizer plant die optimale Energiebereitstellung und integriert das Management von Ladeinfrastrukturen für Elektrofahrzeuge. Zudem können Microgrids und Inselnetze mit individuellen Regelalgorithmen betrieben werden. Multiobjektive Szenarien erlauben die gleichzeitige Berücksichtigung verschiedener Zielkriterien und eine unkomplizierte Anbindung neuer Technologien. Sie minimieren Aufwand und erhöhen Effizienz sowie dauerhafte Systemresilienz.
Hybrid-Schiffsprojekt Flexship nutzt intEMT(R) Toolbox zur Energieoptimierung und Toolbox-Weiterentwicklung
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
intEMT(R) wird in realen Umsetzungsprojekten wie dem BMWE-geförderten Reallabor REMBup auf dem Gelände der NürnbergMesse, dem Flexship-Test zur Steuerung hybrider Schiffsantriebe, der GreenICT-Initiative für grüne Rechenzentren, dem ProEnergie-Vorhaben zur energieeffizienten Fertigung und der Forschungsinitiative Wärmenetze 4.0 angewendet. Die praktischen Erfahrungswerte aus diesen Einsätzen fließen kontinuierlich in die Weiterentwicklung der Toolbox ein und gelten als Beleg ihrer Tauglichkeit in wissenschaftlichen, industriellen und kommunalen Quartiervorhaben sowie zur Unterstützung strategischer Entscheidungsprozesse und Effizienzanalysen.
Die intEMT(R)-Toolbox des Fraunhofer IISB verschmilzt Netzanschluss-, Wandlermodule und Speichermodelle in einer modularen Python-Plattform, ergänzt um Systemsimulation, Dimensionierung und prädiktive Betriebsstrategien. Nutzer erstellen digitale Zwillinge industrieller und quartiersbezogener Energiesysteme, führen szenariobasierte Analysen durch und optimieren ökonomisch-ökologisch. Lastspitzen, Netzbelastungen und CO?-Emissionen werden simultan verringert. Entscheidungsträger erhalten valide Grundlagen für Ausbau- und Investitionsentscheidungen. Betriebsabläufe werden flexibler und resilienter, und die Nachhaltigkeitsbilanz verbessert sich messbar.
