IntEMT(R) des Fraunhofer IISB ist eine modulare Softwaretoolbox für intelligentes Energiemanagement, die mit umfangreichen Python-Modulen Energiesysteme digital abbildet, simuliert und optimiert. Digitale Zwillinge realer Anlagen werden auf Basis bestehender Betriebsdaten generiert und durch prädiktive Algorithmen analysiert. So lassen sich Synergien zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität transparent darstellen. Anwender identifizieren nicht-invasiv Optimierungspotenziale, erarbeiten Szenariosimulationen und planen Investitionen mit verlässlichen Aufwand-Nutzen-Kalkülen nachhaltig.
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Modulare Toolbox für risikoarme Simulation und Optimierung komplexer Energiesysteme
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
In vernetzten Energieversorgungssystemen von Unternehmen und Quartieren interagieren Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätstechnologien mit Speichern zu einem komplexen Geflecht. Einzelne Eingriffe können unbeabsichtigte Lastspitzen oder Engpässe in anderen Bereichen verursachen. intEMT(R) arbeitet non-invasiv mit bestehenden Betriebsdaten, um digitale Zwillinge anzulegen. Auf dieser Grundlage lassen sich alternative Betriebsmodi, Ausbauvarianten und prädiktive Steuerungsstrategien risikofrei simulieren. So können Kosten gesenkt, Emissionen minimiert und Investitionsentscheidungen fundiert getroffen werden. Wirtschaftliche und ökologische Zielsetzungen effizient vereinbar.
Operational Strategies steuern Energieflüsse und vorausschauend bis zur eMPC
intEMT(R) verbindet fünf leistungsfähige Python-Bibliotheken, die getrennt oder gemeinsam genutzt werden können. Die Component Library umfasst Standardmodelle für Netzanschluss, Wandler und Speicher. Mit der Systems Library werden umfangreiche Energiesystemverbünde simuliert. Die Dimensioning Library ermöglicht präzise technische und wirtschaftliche Auslegung von Speichermedien und Erzeugungsanlagen. Operational Strategies und Energy Management Library übernehmen prädiktive Steuerung bis zur eMPC-Ebene und optimieren Steuerungsparameter fortlaufend auf Grundlage von Echtzeit- und historischen Daten sowie automatischen Prognosealgorithmen intelligent.
Ganzheitlicher digitaler Zwilling verbessert Steuerung und Optimierung komplexer Energiesysteme
Mit einer nicht-invasiven Datenanalyse werden kritische Betriebsparameter existierender Energienetze automatisch erfasst und synchronisiert. Durch repräsentative Simulationen und Optimierungsroutinen lassen sich Stellhebel für Lastspitzenmanagement, Eigenverbrauchserhöhung und prädiktive Energieverteilung ermitteln. Anwender erhalten eine ganzheitliche Übersicht ihrer Infrastruktur und können simultan wirtschaftliche Effizienzsteigerungen sowie CO?-Reduktionen erzielen. Die gewonnenen Erkenntnisse bilden eine solide Basis für belastbare Finanz- und Investitionsplanungen, um langfristige Nachhaltigkeits- und Skalierungsstrategien mit klaren Kennzahlen abzusichern. Modulare Softwareeinsätze, automatisierte Skripte und visuelle Dashboards unterstützen die kontinuierliche Performanceüberwachung.
Realistisches digitales Abbild energietechnischer Systeme ermöglicht effiziente vernetzte Betriebsstrategien
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
intEMT(R) bildet auf Basis existierender Betriebsdaten einen digitalen Zwilling realer Energiesysteme ab, der sämtliche Komponenten und Verbrauchsströme exakt simuliert. Anwender können durch szenariobasierte Tests verschiedene Anlagenkonstellationen, Lastverläufe und Wetterdaten durchspielen. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in den Vergleich alternativer Betriebsmodi ein. Anschließend implementiert die Economic Model Predictive Control (eMPC) in Echtzeit eine ökonomisch und ökologisch optimierte Energieverteilung, um Systemkosten zu minimieren und Ressourcen effizient einzusetzen durch prädiktive Algorithmen auch Netzausfälle antizipiert.
Multiobjektive Szenarien kombinieren Zielsetzungen und integrieren neue Technologien mühelos
Die Toolbox unterstützt Betreiber dabei, elektrische und thermische Lastspitzen systematisch zu glätten und regenerative Energiequellen mit Pufferspeichern für einen höheren Eigenverbrauch zu koppeln. Planungen im Day-Ahead-Zeitraum werden durch automatisierte Optimierungen verbessert, während das Management von Ladeinfrastrukturen für elektrische Mobilität integriert wird. Für Microgrids und autonome Inselnetze bietet die Lösung effiziente Betriebsstrategien. Multiobjektive Szenarioanalysen verknüpfen gleichzeitig wirtschaftliche, ökologische und technische Zielvorgaben und ermöglichen eine einfache Technologieintegration mit geringem Implementierungs- und Wartungsaufwand.
Kontinuierliche Toolbox-Optimierung durch reale Erkenntnisse aus Industrie- und Quartiersprojekten
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Toolbox intEMT(R) findet Einsatz in realen Feldversuchen wie dem von BMWE unterstützten Reallabor REMBup auf dem NürnbergMessegelände, dem Flexship-Testversuch für hybride Schiffssysteme, der GreenICT-Initiative zur nachhaltigen Rechenzentrumsbetreibung, dem ProEnergie-Projekt für gesteigerte Energieeffizienz in industriellen Prozessen und dem Entwicklungsprojekt Wärmenetze 4.0. Erkenntnisse aus diesen Anwendungen werden fortwährend rückgekoppelt, wodurch die Software kontinuierlich optimiert wird und ihre Anwendbarkeit in Forschung, Industrie und Quartiersentwicklung bestätigt ist mit Fokus auf Nachhaltigkeit und Resilienzsteigerung.
intEMT(R) des Fraunhofer IISB eröffnet Energieversorgern eine modulare Python-Toolbox für die digitale Modellierung, Simulation und Optimierung gesamter Energiesysteme. Über digitale Zwillinge und prädiktive Steuerungsalgorithmen werden Lastspitzen, Eigenversorgung und Energieflüsse vorausschauend optimiert. So können Effizienz, Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit in einem Arbeitsgang verbessert werden. Investitionsentscheidungen beruhen auf validierten Szenarien mit belastbaren Wirtschaftlichkeitskennzahlen. CO?-Emissionen lassen sich signifikant minimieren, und die Resilienz industrieller Anlagen, Quartiere und Netzanlagen steigt nachhaltig an.
