Intelligentes Energiemanagement für einen optimierten Anlagenbetrieb in Städten und ihren Versorgungsnetzen

Energiemanagement automatisieren

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Eine steigende Anzahl von steuerbaren Verbrauchseinrichtungen im Endverbraucher-Segment erfordert zunehmend automatisierte Lösungen. Diese müssen kostengünstig und mit einfacher Bedienung ermöglichen, Energieanlagen auch ohne Fach-Expertise managen zu können. Die Komplexität der Systeme steigt durch die Sektorenkopplung Strom-Wärme-Verkehr und eine Vielfalt von Datenschnittstellen. Hierdurch steigt auch der Bedarf an ganzheitlichen Lösungen, die einfach von den Nutzern bedient werden können.

Die vom Fraunhofer IEE entwickelte Software »EnergyPilot« findet die Lösung in der Digitalisierung und bietet ein ganzheitliches, sektorenübergreifendes Energiemanagement für erneuerbare Erzeugungs- und Verbrauchsportfolios an. Für das Erzeugungsmanagement bietet das Modul »EnergyPilot-Generation« die Möglichkeit, den Einsatz von Erzeugungsanlagen optimal zu planen und bezieht dabei Energiepreise und Grenzkosten ein. Dabei werden auch Speicher und Lasten mit Eigenverbrauch berücksichtigt. Das Modul wird derzeit bereits von einem Direktvermarkter in seinem Virtuellen Kraftwerk zur Planung des kurzfristigen EE-Anlageneinsatzes an den Strombörsen eingesetzt.

Auch für das Lastmanagement ist der »EnergyPilot« gewappnet. Das Modul »EnergyPilot-Consumption« ermöglicht bereits die cloud-basierte Planung und Steuerung von Energieeinrichtungen im Endverbraucherbereich, wie beispielsweise in Quartiersmanagement-Systemen. Dieses Modul wird in Testanwendungen für das vorausschauende ladestationsübergreifende Lademanagement von Elektrofahrzeugen eingesetzt. Derzeit werden neue Module der Software für die dezentrale Anwendung, außerhalb der Cloud, entwickelt.

Werkzeuge für die Gestaltung der urbanen Energiewende

 

Datenintegration und Pilotsysteme in der Netzbetriebsführung

  • Einblicke in die optimierten Fahrweise eigener Netze
  • Verbindung mit vorhandener Leitsystemumgebung
  • Verwendung funktional angepasster Optimierungsalgorithmen
  • Einfache Integration über standardisierte Schnittstellen (CIM, 61850, 104)
 

Virtuelle Kombikraftwerke

  • Optimierung Ihrer Portfolien und Bilanzkreise durch Einbindung von Echtzeitdaten in bestehende Handelssysteme
  • Einsatzoptimierung flexibler Erzeuger, Verbraucher und Speicher auf Basis von Preissignalen an den Spotmärkten
  • Zusatzerlöse durch Teilnahme am Regelreservemarkt
  • Einfache Anbindung unterschiedlicher Energieanlagen (Windkraft, PV, BHKW, Speicher, Elektrolyseur, ... )
  • Redispatch 2.0 ready - Lieferung von Planungsdaten sowie Umsetzung von Steuersignalen im Aufforderungsfall
  • Flexibel: Integration in Ihre Systemlandschaft oder als Software-as-a-Service
  • Offene Schnittstellen für den Datenaustausch mit Drittsystemen z.B. Prognosen, Marktpreisen, Nichtverfügbarkeiten, etc.
  • Moderne, skalierbare Webanwendung mit flexiblem Nutzer- und Rechtemangement
 

Optimierung des Anlagenbetriebes

  • Software zur Anlageneinsatz- und Fahrplanoptimierung
  • Lösung durch gemischt-ganzzahlige lineare Optimierungsmodelle (MILP)
  • Wirtschaftliche Kosten- und Flexibilitätspotenzialanalysen
  • Automatisierung über IEE.vppEinfache und effiziente Vorplanung speziell von leitungsgebundenen Wärmeversorgungssystemen

Forschung

Energiemanagement in Gebäuden
und Quartieren
Lademanagement für Fuhrparks und
Elektromobilitäts-Pools
  • KI-gestützte Softwarelösungen für das Quartiers-EM
  • Nutzbarmachen von ruhenden Flexibilitätspotenzialen
    durch intelligentes Management
  • sektorenübergreifend Erzeuger und Verbraucher
    planen und steuern
  • Nutzerpräferenzen & –komfort gewährleisten und
    ökologisch und ökonomisch optimieren
  • Flexibilisierung des Lademanagements mit dem EnergyPilot
  • Intelligentes Lademanagement unter Berücksichtigung von
    Ladebuchungen
  • Individuelle Ladebedarfe automatisiert planen
Vorausschauendes Energiemanagement
in der Industrie
Netzzustandsbestimmung
  • Räumliche Statistik zur Harmonisierung von Stammdaten
  • Stochastik und Probabilistik zur Modellierung von
    Prognoserisiken
  • Machine-Learning Verfahren zur Detektion von Betriebszuständen,
    Anomalien und Datenfehlern
  • Erfassung, Analyse und Verarbeitung von
    Netz- und Messdaten
  • Entwicklung neuer Methoden zur Erkennung von
    Netzzuständen bei wenig Messmöglichkeiten
  • Nutzung innovativer Datenquellen wie z.B. EMS
    und Smart Meter

Anwendung

Anforderungen an IKT-Infrastrukturen für
Monitoring und Automatisierung einbeziehen

Netzbetriebsführung mit beeDIP

  • Beratung rund ums intelligente Messystem
  • Bestimmung idealer Messpositionen im Netz
  • Schnittstellen und Protokolle für einfache Integration
    in den Netzbetrieb
  • Module zur Filterung und Ersatzwertbildung fehlerhafter
    Messwerte auf Basis künstlicher Intelligenz
  • Ausfall- und Engpassanalysen
  • Netzanalysen und Flexibilitätsbestimmung (P, Q, RD2.0)
  • Spannungshaltung und Sollwertvorgaben (z.B. Sollwert am
    Umspannwerk)
  • Optimierung von Netzzuständen (z.B. Verlustminimierung)
Netztranzparenz Aktuelle Umsetzungen
  • Bestimmung von Netzzuständen in Mittel- und
    Niederspannung
  • Verwendung innovativer Methoden zur Messwertbestimmung
    und Nutzung alternativer Informationen
    (Ladesäule, Smart Meter, etc…)
  • Netzzustandsprognosen
  • Vorbereitung auf Redispatch 3.0
  • Szenario-Netzberechnung
  • Digitale Zwillinge
  • Spartenübergreifende Betriebsführung
  • Einbindung von Flexibilitäten in die Netzbetriebsführung
  • Prognose von Erzeugung und neuartigen Verbrauchern

Netzmanagement

Durch die Steigerung der Anzahl von Anlagen, die Energie auf der Basis von erneuerbaren Quellen erzeugen, ist die Komplexität des Stromnetzbetriebes in allen Spannungsebenen in den letzten 10 Jahren massiv gestiegen. Hier ist vor allem die Verlagerung von der Stromerzeugung aus konventionellen Stromkraftwerken hin zu vielen verteilten Erzeugern relevant. Diese vielen kleineren Anlagen, die in die verschiedenen Spannunsebenen einspeisen, verstärken den Trend der steigenden Komplexität. Hinzu kommen zukünftig neue Arten von zusätzlichen Stromverbrauchern wie zum Beispiel Wärmepumpen und die Elektromobilität mit zu erwartenden starken Gleichzeitigkeiten. Diese neuen Herausforderungen benötigen neuartige Konzepte der Organisation und Koordination des Netzmanagements. Die verfügbaren Flexibilitäten der unterschiedlichsten Erzeuger und Verbraucher müssen mithilfe von Zustandsschätzungen und –prognosen planbar gemacht werden und mithilfe von Optimierungswerkzeugen koordiniert werden.

Die Anzahl der flexiblen Erzeuger und Verbraucher ist besonders auf der Niederspannungsebene enorm hoch. Viele dieser Kleinstflexibilitäten sind innerhalb von Smart-Homes-Anwendungen zu finden, was eine Optimierung auf mehreren Ebenen mit anschließender Aggregation notwendig macht. Das Netzmanagement baut auf Daten des Energiemanagements in Gebäuden und Quartieren auf und nutzt diese für eine Analyse und Netzzustandsbestimmung, um mit den bereitgestellten Flexibilitäten der Energieanwendungen eine Netzoptimierung zu erreichen.

Dieses Verfahren konnte in bereits initiierten Projekten mit Partnern in Beispielanwendungen gebracht werden und somit die Flexibilisierung sowie die Automatisierung von Nieder- und Mittelspannung vorangetrieben werden.

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Integrative Quartiers- und Stadtteilkonzepte
erschließen neue Energiequellen und steigern die Nutzungseffizienz

Die Hauptaufgabe für die anstehende nächste Phase der Energiewende ist eine Systemintegration der erneuerbaren Energien in der gesamten Breite. Volatile erneuerbare Energien werden systembestimmend und deren weiterer Ausbau erfordert ihre Integration – technisch und insbesondere ökonomisch – in ein zunehmend flexibel agierendes Gesamtsystem. Flexibilisierung ist eine Schlüsselanforderung sowohl für die komplementäre (residuale) Stromerzeugung mit konventionellen Kraftwerken und Anlagen der Kraft-Wärme-Kopplung als auch für die Verbrauchsseite, um möglichst eine flexible Anpassung von Lasten an das Stromdargebot anzupassen. Dies bedingt zudem eine sektorübergreifende Integration, also die flexible Nutzung von elektrischer Energie in Verbrauchssektoren wie Wärmebereitstellung und Mobilität. Zugleich können Energiespeicher diese Systemintegration unterstützen, indem sie einen zeitlichen Ausgleich zwischen Bereitstellung und Nutzung eröffnen.