Die intEMT(R)-Toolbox des Fraunhofer IISB kombiniert Komponentenbibliotheken, Systemsimulation und eMPC-Funktionalität in einer Python-Umgebung, um komplexe Energiesysteme digital abzubilden und prädiktiv zu steuern. Digitale Zwillinge realitischer Anlagen entstehen aus vorhandenen Betriebsdaten und ermöglichen Szenarioanalysen für unterschiedliche Lastfälle und Wetterlagen. So werden Synergien zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität transparent. Nutzer gewinnen ohne invasive Änderungen Erkenntnisse über Effizienzpotenziale und erstellen fundierte Aufwand-Nutzen-Abschätzungen zur Planung belastbarer Investitionen.
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Energieinfrastrukturen effizient auslegen und optimieren nicht-invasiv mittels digitalem Zwilling
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Unternehmen und Quartiere stehen vor der Herausforderung, unterschiedlich schnelle Zyklen bei Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätssystemen sowie Speichern zu koordinieren. Änderungen können zu Instabilitäten und Kostensteigerungen führen, wenn sie nicht ganzheitlich geprüft werden. intEMT(R) erstellt nicht-invasiv digitale Zwillinge bestehender Infrastrukturen und erlaubt szenariobasierte Simulationen unter variierenden Wetter- und Lastbedingungen. So können Ausbauoptionen, Betriebsstrategien und Lastmanagementkonzepte risikofrei validiert und robuste Entscheidungen gegen Unsicherheiten getroffen werden. und anschließend Simulationsergebnisse präzise quantifiziert werden.
Modulare Energiespeicher und Erzeugungsanlagen dimensioniert intEMT(R) präzise und wirtschaftlich
Die intEMT(R)-Lösung umfasst fünf Python-Bibliotheken, die einzeln oder in Kombination einsetzbar sind. Component Library bietet generische Bausteine für Netzanschluss, Konverter und Speicher. Systems Library führt detaillierte Simulationen integrierter Energieverbünde durch. Dimensioning Library unterstützt die technische Dimensionierung und Wirtschaftlichkeitsbewertung von Speichersystemen und Erzeugungsanlagen. Operational Strategies und Energy Management Library setzen prädiktive eMPC-Algorithmen um und steuern zeitoptimierte Betriebsabläufe zur Maximierung der Effizienz und Wirtschaftlichkeit komplexer Energiesysteme anhand historischer und Echtzeitdaten prognosebasiert intelligent.
Thermische und elektrische Lastspitzenreduktion ermöglicht prädiktive Energieresourcensteuerung effizient umzusetzen
Durch non-invasive Evaluationsmethoden werden funktionsfähige Energienetze digital abgebildet und auf Optimierungsreserven untersucht. Prädiktive Steuerungen identifizieren wirksam Potenziale zur Lastspitzenreduzierung, Steigerung der Eigenversorgung und vorausschauenden Energieverteilung. Die kombinierte Betrachtung von Wirtschaftlichkeit und Umweltaspekten macht gleichzeitige Einsparungen und Emissionsminderungen möglich. Validierte Szenarioanalysen und belastbare Kennzahlen schaffen eine robuste Grundlage für nachhaltige Investitionen, reduzieren Risiken und sichern langfristige Effizienzsteigerungen in komplexen Energieverbünden. Modulare Softwareeinsätze, automatisierte Skripte und visuelle Dashboards unterstützen die kontinuierliche Performanceüberwachung.
Toolbox simuliert Zukunftsszenarien und prognostiziert wirtschaftliche sowie ökologische Leistung
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Über die Nutzung realer Mess- und Betriebsdaten erstellt intEMT(R) einen digitalen Zwilling von Energiesystemen, der sämtliche Komponenten und Verbrauchspfade abbildet. In diesem virtuellen Abbild lassen sich szenariobasierte Analysen zu alternativen Anlagenlayouts, Lastprofilen und Wetterbedingungen durchführen. Die Toolbox vergleicht unterschiedliche Betriebsstrategien. Anschließend optimiert die Economic Model Predictive Control (eMPC) in Echtzeit vorausschauend die Energieflüsse, indem sie ökonomische und ökologische Zielgrößen miteinander in Einklang bringt und unterstützt dadurch flexible Lastverschiebung sowie Emissionsreduktion.
Betriebsstrategien flexibel anpassen dank modularem intelligentem Python Toolbox Design
Diese Toolbox fokussiert auf die Reduzierung von Lastspitzen, indem elektrische und thermische Anlagenkomponenten koordiniert arbeiten, und erhöht mit regenerativen Erzeugern und Speichern den Eigenverbrauch. Ein integriertes Day-Ahead-Planungstool modelliert die Energieverteilung und verknüpft das Management von Ladeinfrastruktur für Elektromobilität. Betreiber können Microgrids und Inselnetze effizient managen. Multiobjektive Szenarien kombinieren unterschiedliche betriebliche, wirtschaftliche und nachhaltige Zielstellungen und ermöglichen eine einfache Integration innovativer Technologien ohne größeren Aufwand bei Fokus auf Wirtschaftlichkeit und Umweltschutz.
Praxisnahe multiobjektive Szenarien in Toolbox validieren Forschungseinsatz und Industrieanwendungen
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Toolbox intEMT(R) wird in realen Demonstrationsprojekten wie dem BMWE-geförderten Reallabor REMBup an der NürnbergMesse, im Flexship-Versuch zur Effizienzoptimierung hybrider Schiffsantriebe, in der GreenICT-Initiative für ressourcenoptimierte Rechenzentren, im ProEnergie-Projekt zur Senkung industrieller Energieverbräuche und im Pilotversuch Wärmenetze 4.0 praktisch eingesetzt. Die hieraus resultierenden Betriebsdaten und Anwenderfeedbacks fließen fortlaufend in die Weiterentwicklung ein und bestätigen die Einsatzfähigkeit in Forschung, industriellen Umgebungen und Quartiersplanungen unter Berücksichtigung technischer und ökonomischer Randbedingungen systematisch skalierbar.
Mit intEMT(R) des Fraunhofer IISB erhalten Energieverantwortliche eine zukunftsfähige Softwareumgebung, die modulare Komponentenmodelle, dynamische Systemsimulation und wirtschaftliche Dimensionierungswerkzeuge kombiniert. Digitale Zwillinge ermöglichen realitätsnahe Versuchsreihen, während prädiktive Regler Lastmanagement und Erzeugungsplanung vorausschauend steuern. Anwender identifizieren belastbare Potenziale zur Reduktion von Spitzenlasten und Emissionen. Investitionsentscheidungen basieren auf transparenten Szenariovergleichen. Parallel wächst die Resilienz und Flexibilität von Industrie-, Quartiers- und Microgrid-Anwendungen nachhaltig an.
