Intelligente Energiesysteme

Eine verlässliche Datenbasis ist die Voraussetzung für jedes intelligente Energiesystem. Wir kombinieren Energiemonitoring und Verbrauchsanalyse mit nicht-intrusiver Lastüberwachung (NILM). So lassen sich Gesamtlasten in die Anteile einzelner Verbraucher zerlegen und Benchmarks zwischen Maschinen und Anlagen erstellen. Diese Transparenz ermöglicht fundierte Effizienzprogramme und unterstützt Unternehmen bei der Integration in Energiemanagementsysteme nach ISO 50001.
Um die Daten für Anwenderinnen und Anwender leicht nutzbar zu machen, setzen wir KI-gestützte Assistenten (LLMs) ein. Sie erzeugen Berichte in natürlicher Sprache, priorisieren Befunde und leiten Maßnahmen direkt an nachgelagerte Systeme weiter.

Ein zentraler Baustein intelligenter Energiesysteme sind präzise Lastprognosen. Wir entwickeln Verfahren, die punktgenaue, probabilistische und hierarchische Prognosen erstellen. Dabei fließen Produktionsdaten, Wetterinformationen und Marktsignale ein. Diese Prognosen ermöglichen es, Energieverbräuche vorausschauend zu steuern, den Einkauf von Strom und Wärme kostenoptimal zu gestalten und Lastspitzen sowie Ausgleichsenergiekosten zu reduzieren. Unternehmen profitieren von geringeren Netzentgelten und können flexibel auf volatile Energiepreise reagieren.

Neben Prognosen spielt auch die frühzeitige Erkennung von Abweichungen eine entscheidende Rolle. Unsere Forschung verbindet KI-basierte und physikalische Verfahren, um ungewöhnliche Muster im Energieverbrauch oder in Produktionsprozessen zu identifizieren. So lassen sich beispielsweise Leckagen in Druckluftsystemen erkennen und lokalisieren. Darüber hinaus ermöglichen Energiesignaturen die Zustandsüberwachung von Anlagen sowie eine vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance).

Selbstlernende Modelle erkennen wiederkehrende Muster und liefern die Basis für automatische Analysen. KI-gestützte Assistenten fassen die Ergebnisse in verständlicher Form zusammen und integrieren sie in bestehende Energiemanagementsysteme. Auf diese Weise können Energieverluste reduziert, Ausfälle vermieden und Wartungseinsätze effizient geplant werden.

Die Verbindung von Lastprognosen mit einem intelligenten Energie- und Lastmanagement eröffnet neue Potenziale für Flexibilität und Kosteneffizienz. Wir entwickeln Modelle, die Preissignale aus Day-Ahead- und Intraday-Märkten sowie Netzsignale und Leistungspreise bewerten und mit den Prozessrestriktionen der Produktion in Einklang bringen.

Dazu modellieren und optimieren wir den Einsatz von Batteriespeichern, Wärme- und Kältespeichern sowie flexiblen Verbrauchern. Die Verfahren erzeugen Fahrpläne für Eigenverbrauch, Netzentgelt- und Kostenreduktion und – falls geeignet – die Vermarktung von Flexibilität in der Regelenergie. Ergebnisse werden in Energiemanagementsysteme integriert und kontinuierlich anhand von Kennzahlen wie Lastspitzen, Energie- und CO₂-Kosten überprüft.

Große Sprachmodelle (LLMs) eröffnen neue Möglichkeiten im Energiemanagement: Sie verarbeiten komplexe Energie- und Produktionsdaten und fassen diese in natürlichsprachlichen Berichten zusammen. Unsere KI-gestützten Assistenten können Auffälligkeiten priorisieren, Ursachen analysieren und Maßnahmenvorschläge erzeugen. Die Berichte werden sicher in bestehende Energiemanagementprozesse integriert; erklärbare Workflows sorgen dafür, dass die Ergebnisse nachvollziehbar bleiben. Damit bieten LLM-gestützte Assistenten eine intuitive Schnittstelle zwischen Datenanalyse und operativer Entscheidung, unterstützen bei der kontinuierlichen Optimierung von Energie- und Lastmanagement und steigern die Effizienz in der Praxis.