Die intEMT(R) Softwarebibliothek des Fraunhofer IISB kombiniert fünf modulare Python-Module, mit denen Unternehmen und Quartiere Energiesysteme digital abbilden, simulieren und optimieren können. Digitale Zwillinge erzeugen ein virtuelles Abbild vorhandener Infrastruktur, während prädiktive Algorithmen zukünftige Betriebszustände prognostizieren. Dies deckt Synergien und Konflikte zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität auf. Anwender erkennen nicht-invasiv Effizienzpotenziale, vergleichen Ausbauoptionen und entwickeln belastbare Aufwand-Nutzen-Modelle für strategische Entscheidungen.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Risikoarme Validierung von Betriebsweisen, Ausbauoptionen und Strategien für Energiesysteme
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Integration von Strom-, Wärme-, Kälte-, Mobilitätsinfrastrukturen und Speichern in Unternehmen und Quartieren erzeugt heterogene Wechselwirkungen. Schon kleinste Eingriffe können ungewollte Lastverlagerungen oder Ausfallrisiken provozieren. intEMT(R) erlaubt eine nicht-intrusive Abbildung realistischer Betriebsszenarien über digitale Zwillinge. Anwender identifizieren Schwachstellen, testen Ausbau- und Steuerungsoptionen und optimieren Kennzahlen wie Lastprofil und Eigenverbrauch. Dadurch entsteht eine detaillierte Entscheidungsgrundlage, die Risiko begrenzt und Effizienzpotenziale voll ausschöpft. Investitionsentscheidungen können rechtzeitig validiert und Einsparungen präzise quantifiziert werden.
Modulare Python-Toolbox intEMT(R) vereint Modellierung, Simulation und Optimierungskomponenten effizient
intEMT(R) bietet fünf modulare Python-Bibliotheken, die sowohl standalone als auch in Kombination arbeiten. Die Component Library stellt abstrakte Modelle für Energieanschlüsse, Konverter und Speicher bereit. Die Systems Library erlaubt umfassende Simulationen vernetzter Energieanlagen. Die Dimensioning Library unterstützt technische Dimensionierung sowie Wirtschaftlichkeitsanalysen von Erzeugungs- und Speichersystemen. Operational Strategies und Energy Management Library implementieren prädiktive Regelstrategien bis zur ökonomisch optimierten eMPC-Steuerung aller Systemkomponenten unter Nutzung historischer Daten, Echtzeit-Monitoring und KI-gestützter Prognosen dynamisch.
Szenariobasierte Vergleiche identifizieren geeignete Betriebsstrategien für dauerhaft verbesserte Energieeffizienz
Eine umfassende Bestandsaufnahme mittels digitaler Zwillinge erzeugt nicht-invasive Modelle realer Energiesysteme und deckt versteckte Optimierungspotenziale auf. Prädiktive Algorithmen ermitteln, wie Lastspitzen geglättet, Eigenversorgungsanteile gesteigert und Energieflüsse wirtschaftlich verteilt werden können. Die simultane Betrachtung ökonomischer und ökologischer Parameter ermöglicht eine parallele Umsetzung von Kosteneinsparungen und Emissionsreduktionen. Auf dieser Basis lassen sich belastbare Szenariovergleiche durchführen und strategische Investitionsentscheidungen mit solidem Risiko-Management treffen. Diverse Moduloptionen sowie praxiserprobte Evaluationsroutinen sichern flexible Anpassung und Wachstumsmöglichkeit.
Non-invasiver digitaler Zwilling testet effizient Betriebsstrategien vor realer Implementierungskosten
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Toolbox intEMT(R) schafft einen digitalen Zwilling existenter Energiesysteme, indem sie verfügbare Sensor- und Betriebsdaten in ein virtuelles Modell überführt. In diesem digitalen Abbild führt sie szenariobasierte Simulationen zu unterschiedlichen Anlagenkonfigurationen, Lastverläufen und Wetterprognosen durch. Anschließend evaluiert sie alternative Betriebsstrategien. Die Economic Model Predictive Control (eMPC) setzt daraufhin eine vorausschauende Energiesteuerung um, die ökonomische und ökologische Zielgrößen in Echtzeit dynamisch optimiert und steigert dabei proaktiv die Systemeffizienz sowie Versorgungszuverlässigkeit nachhaltig.
Prädiktive Steuerung optimiert zeitliche Energieverteilung ökonomischen und ökologischen Kriterien
Kernfunktion der Toolbox ist die flexible Reduzierung von Lastspitzen mittels abgestimmter elektrischer und thermischer Komponenten, während regenerative Erzeugungsanlagen und Speichersysteme den Eigenverbrauch maximieren. Ein Day-Ahead-Optimierungsmodul gewährleistet vorausschauende Planung und verknüpft das Management von Ladeinfrastrukturen für Elektrofahrzeuge. Der modulare Ansatz unterstützt den zuverlässigen Betrieb von Microgrids und Inselnetzen. Multiobjektive Szenarien kombinieren ökonomische, ökologische und technische Zielstellungen und integrieren neue Technologien besonders anwenderfreundlich. Die Lösung gewährleistet gleichzeitig Kosteneffizienz und CO?-Reduktion sowie Resilienzsteigerung.
Toolbox-Potenziale werden praxisnah in Wärmenetze4.0, GreenICT und ProEnergieprojekten aufgezeigt
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Einsatzfelder von intEMT(R) reichen von Forschungsvorhaben bis zu industriellen Anwendungen. Konkrete Beispiele sind das BMWE-geförderte Reallabor REMBup an der NürnbergMesse, das Flexship-Experiment zur Kopplung von Elektro- und Dieselantrieben in Schiffen, das GreenICT-Projekt für umweltfreundliche Rechenzentren, die ProEnergie-Initiative für energieeffiziente Fertigung sowie das Demonstrationsvorhaben Wärmenetze 4.0. Die dabei gewonnenen Erkenntnisse werden beständig in die Weiterentwicklung der Toolbox integriert und gelten als Nachweis ihrer Praxistauglichkeit in Forschung, Industrie und Quartieren weltweit.
Mit intEMT(R) des Fraunhofer IISB steht Energieenthusiasten ein universelles Software-Ökosystem zur Verfügung, das auf Python-Module setzt, um digitale Zwillinge realer Energiesysteme zu erzeugen und mit prädiktiven Algorithmen zu optimieren. Die Toolbox identifiziert nicht-invasiv Lastspitzenreduktionspotenziale und erhöht den Eigenverbrauch regenerativer Quellen. Effizienz, Wirtschaftlichkeit und Klimaschutz gehen Hand in Hand. Nutzer treffen Investitionsentscheidungen auf Basis belastbarer Szenarioanalysen, CO?-Emissionen verringern sich deutlich, und die Resilienz von Industrie- und Quartiersnetzen verbessert sich langfristig.
