IntEMT(R) ist eine universelle Python-Toolbox des Fraunhofer IISB für intelligentes Energiemanagement, die digitale Zwillinge realer Energiesysteme generiert und prädiktive Algorithmen nutzt. Damit lassen sich Wechselwirkungen zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität transparent analysieren. Die modulare Software liefert Komponentenmodelle, Systemsimulationen und eMPC-Steuerungen für den Betrieb vernetzter Energieverbünde. Anwender identifizieren nicht-invasiv Optimierungspotenziale, simulieren Szenarien und entwickeln belastbare Aufwand-Nutzen-Modelle, um Investitionsentscheidungen effizient und risikoarm zu treffen.
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Risikoarmes Szenario-Testing unterstützt nachhaltige Energieversorgung in Unternehmen und Quartieren
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Kombi aus Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätsnetzen sowie Speichern in Unternehmen und Quartieren erfordert vorausschauende Steuerung. Ist der Einfluss einzelner Komponenten unzureichend simuliert, entstehen Lastungleichgewichte und höhere Kosten. intEMT(R) integriert prädiktive Modelle in ein Economic Model Predictive Control Framework und schafft einen digitalen Zwilling non-invasiv. So lassen sich zeitoptimierte Betriebsstrategien unter Echtzeitbedingungen simulieren und testen. Das Ergebnis sind praxistaugliche, wirtschaftlich und ökologisch optimierte Betriebspläne. Risiken werden minimiert, Flexibilität maximiert.
Interdisziplinäre Energiesystemoptimierung durch Python-Module, Simulation und prädiktive Steuerung echtzeitnah
Mit intEMT(R) stehen fünf Kernbibliotheken in Python zur Verfügung, die wahlweise einzeln oder gemeinsam genutzt werden können. Die Component Library enthält abstrahierte Modelle für Netzanschlüsse, Wandlersysteme und Speicher. Die Systems Library simuliert vielfältige Energieverbünde unter dynamischen Bedingungen. Dimensioning Library ermöglicht detaillierte technische und ökonomische Auslegungsrechnungen für Speicher und Erzeuger. Operational Strategies und die Energy Management Library integrieren prädiktive eMPC-Steuerlogiken und sorgen für vorausschauende Optimierung und Lastmanagement auf Basis intelligenter Algorithmen.
Effiziente Analyse bestehender Energieanlagen fördert nachhaltige Investitionen mit Sicherheit
Mit einem integrativen Analyseframework werden Energieversorgungsnetzwerke virtuell repliziert und auf nicht-invasiven Datenerhebungen basierende Optimierungspotenziale analysiert. Über prädiktive Modelle lassen sich konkrete Stellgrößen zur Lastspitzenreduktion, Eigenversorgungssteigerung und vorausschauenden Energieflusssteuerung lokalisieren. Gleichzeitig werden ökonomische Rentabilität und ökologische Emissionsziele abgestimmt. Die Resultate ermöglichen fundierte Investitionsentscheidungen, optimieren Betriebskosten und unterstützen nachhaltige Transformationsprozesse in Unternehmen und Quartieren. Transparente effiziente praxisnahe automatisierte Reportingfunktionen, scenario-basierte Vergleiche und adaptive Regelalgorithmen gewährleisten langfristige Skalierbarkeit und Risikominimierung in komplexen Energiesystemen.
Toolbox ermöglicht Prüfung alternativer Netzkonfigurationen und Lastmanagementstrategien mit eMPC
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Entwicklung eines digitalen Zwillings realer Energiesysteme erfolgt mit intEMT(R) anhand vorhandener Betriebs- und Messdaten. Das daraus resultierende virtuelle Modell ermöglicht szenariobasierte Simulationen zu verschiedenen Anlagenkonfigurationen, Lastzyklen und meteorologischen Szenarien. Die Toolbox leitet auf Basis der Simulationsergebnisse alternative Betriebsstrategien ab und bewertet sie. Mit Hilfe der Economic Model Predictive Control (eMPC) erfolgt anschließend in Echtzeit eine prädiktive Optimierung der Energieflüsse unter Berücksichtigung ökonomischer sowie ökologischer Zwänge und steigert Versorgungszuverlässigkeit nachhaltig.
Szenariobasierte Analysen simulieren Zukunftsentwicklungen von Energiesystemen realitätsnah präzise ganzheitlich
Die Toolbox kombiniert elektrische und thermische Systemkomponenten, um Lastspitzen gezielt zu reduzieren, und integriert regenerative Quellen sowie Speicher, um den Eigenverbrauch zu erhöhen. Sie bietet ein Day-Ahead-Modul zur vorausschauenden Planung und das Management von Ladeinfrastrukturen für Elektrofahrzeuge. Betreiber können Microgrids und Inselnetze mit optimierten Regelstrategien flexibel betreiben. Multiobjektive Szenarien verknüpfen gleichzeitig Effizienz-, Kosten- und Nachhaltigkeitsziele und ermöglichen eine reibungslose Implementierung neuer Technologien bei minimalem Integrationsaufwand und dauerhafter Betriebssicherheit reibungslos umsetzbar.
Toolbox-Evolution basiert auf Real-Lab Experimentiervorhaben und Anwenderfeedback wie REMBup
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
IntEMT(R) wird in unterschiedlichen realen Anwendungsfeldern implementiert, beispielsweise im BMWE-geförderten Reallabor REMBup auf dem Gelände der NürnbergMesse, im Flexship-Projekt für hybride Schiffsantriebe, in der GreenICT-Initiative für nachhaltige Rechenzentrumstechnik, im ProEnergie-Kooperationsvorhaben zur industriellen Energieoptimierung und im Vorhaben Wärmenetze 4.0. Die so gewonnenen Betriebs- und Simulationsdaten werden kontinuierlich rückgekoppelt, um die Toolbox fortlaufend zu verbessern und ihre Praxistauglichkeit in Forschung, Produktion und Quartiersentwicklungen nachzuweisen unter Einbeziehung regulatorischer und nutzerseitiger Anforderungen effizient ressourcenschonend.
Fraunhofer IISB stellt mit intEMT(R) eine hochflexible Plattform für intelligentes Energiemanagement bereit. Die modulare Architektur umfasst fünf Python-Bibliotheken für Komponentenmodellierung, Systemsimulation, technische und ökonomische Auslegung, Betriebsstrategien und eMPC. Digitale Zwillinge realer Energiesysteme basierend auf vorhandenen Betriebsdaten ermöglichen detaillierte Szenarioanalysen. Dank prädiktiver Algorithmen lassen sich Lastspitzen reduzieren, Eigenversorgung erhöhen und CO?-Emissionen senken. Investitionsentscheidungen werden durch valide Kalküle abgesichert. Gleichzeitig steigt die Betriebssicherheit und Adaptionsfähigkeit von Industrieanlagen und Quartieren.
