Energie als steuerbare Ressource

Klassisches Lastmanagement – Reaktive Kostenvermeidung

Das traditionelle Ziel liegt in der Reduktion betrieblicher Energiekosten durch das Kappen von Leistungsspitzen („Peak Shaving“). Droht eine Überschreitung eines vordefinierten Grenzwertes, werden Verbraucher abgeschaltet. Das Potenzial, auf dynamische Marktpreise zu reagieren, bleibt ungenutzt.
 

Intelligentes Flexibilitätsmanagement – Unser Ansatz

Wir verfolgen einen proaktiven, marktintegrierten Ansatz. Energie- und Produktionssysteme werden als zusammenhängendes Optimierungsproblem betrachtet. KI-Modelle planen Lasten, Speicher und Erzeuger auf Basis von Preis-, Wetter- und Prozessprognosen. Ziel ist die Maximierung des gesamtwirtschaftlichen Nutzens – durch Kostensenkung, Erlösgenerierung und CO₂-Reduktion.

Grundlage dieses Ansatzes ist eine durchgängige Datenintegration: Produktions-, Energie- und Marktdaten werden in einem digitalen Zwilling zusammengeführt. Dieser virtuelle Systemabbild erlaubt Simulation, Bewertung und Steuerung von Flexibilitäten in Echtzeit. Die Steuerung erfolgt über einen lernenden Regelkreis aus Prognose, Optimierung und automatisierter Umsetzung. So erkennt das System eigenständig, wann eine Lastverschiebung technisch machbar und wirtschaftlich sinnvoll ist, und setzt die Entscheidung automatisiert über standardisierte Schnittstellen (z. B. EFMS-API) um.

Das Ergebnis ist eine intelligente, energieflexible Fabrik – ein virtuelles Kraftwerk, das aktiv auf Markt-, Preis- und Netzsignale reagiert und Energieeffizienz, Wirtschaftlichkeit und Klimaschutz miteinander verbindet.

1. Potenzialanalyse & der »Energetische Fußabdruck«
Jede Optimierung beginnt mit dem Verstehen. Wir ermitteln den energetischen Fußabdruck Ihrer Produktion – eine Kennzahl, die den Energieverbrauch pro Auftrag oder Produkt abbildet. Darauf aufbauend identifizieren wir Ihre Flexibilitätspotenziale:

• Inhärente Speicher: Wir analysieren Prozesse mit natürlicher thermischer Trägheit (z.B. Schmelzöfen, Kühlhäuser, Gebäudehüllen) oder prozesstechnischen Puffern (z.B. Druckluftspeicher, Materiallager), die eine zeitliche Entkopplung von Energieeinsatz und Produktion ermöglichen.
• Verschiebbare Lasten: Wir identifizieren energieintensive Prozesse, deren Startzeitpunkt innerhalb bestimmter Grenzen flexibel ist.
• Quantifizierung: Wir bestimmen präzise, wie viel Leistung (kW) für wie lange (kWh) verschoben werden kann, ohne Ihre Kernprozesse zu beeinträchtigen.

2. Prädiktive Prognosen als Entscheidungsgrundlage
Eine vorausschauende Steuerung ist nur so gut wie ihre Prognosen. Wir entwickeln hochpräzise, probabilistische Prognosemodelle für alle relevanten Variablen:

• Lastprognosen: Für Ihre nicht steuerbaren Grundlasten.
• Erzeugungsprognosen: Für Ihre volatilen Eigenerzeugungsanlagen (z.B. PV).
• Preisprognosen: Für die relevanten Energiemärkte (Day-Ahead & Intraday), um Handelsentscheidungen zu fundieren.

3. Mathematische Optimierung & KI-basierte Entscheidungsfindung
Dies ist das Herzstück unserer Forschungskompetenz. Wir übersetzen Ihre Produktionslandschaft in mathematische Modelle und finden den optimalen Fahrplan.

• Modellbasierte Optimierung: Wir formulieren Ihre Prozesse als stochastisches Mixed-Integer Linear Program (MILP). Dieses Modell findet unter Berücksichtigung aller technischen und prozessualen Randbedingungen (z.B. maximale Schalthäufigkeit, Temperaturgrenzen) den wirtschaftlich optimalen Einsatzplan für Ihre flexiblen Anlagen.
• Lernende Systeme mit Deep Reinforcement Learning (Deep-RL): Für hochdynamische Umgebungen entwickeln wir adaptive Steuerungen, die ähnlich wie ein Schachcomputer agieren. Das System lernt durch tausende von Simulationen eine intuitive, vorausschauende Strategie, um selbst auf unvorhersehbare Marktereignisse optimal zu reagieren und den langfristigen Ertrag zu maximieren.

4. Automatisierte Steuerung & Regelung
Unsere Kompetenz endet nicht beim Fahrplan. Wir entwickeln die Logik und die Schnittstellen, um die optimalen Entscheidungen automatisiert in die Realität umzusetzen. Dies umfasst die Konzeption von Reglern, die Anbindung an Ihre Leitsysteme (SPS, MES) und die Etablierung einer robusten, bidirektionalen Kommunikation

Unsere Methoden wurden im Rahmen von Forschungs- und Industrieprojekten erfolgreich in der Praxis validiert und umgesetzt:

• Preisorientierte Produktionsplanung: Wir verschieben die Auftragsreihenfolge oder unterbrechen Prozesse gezielt, um energieintensive Schritte (z.B. das Aufheizen eines Ofens) in Phasen mit niedrigen Strompreisen zu legen. In Pilotprojekten konnten so die Energiekosten signifikant gesenkt werden.
• Cross-Commodity-Optimierung: Bei der Wärmeplanung wählt unser System dynamisch den jeweils günstigsten Energieträger aus. Es entscheidet automatisiert, ob es wirtschaftlicher ist, Wärme mit günstigem Strom (z.B. über Power-to-Heat) oder mit Gas zu erzeugen.
• Aktive Flexibilitätsvermarktung: Unsere Systeme erstellen auf Basis von Preisprognosen optimale Gebote für den Day-Ahead- und Intraday-Handel. Die identifizierten Flexibilitäten werden so zu einer direkten, zusätzlichen Erlösquelle.
• Strategische Tarifbewertung: Wir simulieren den Betrieb Ihrer Anlagen unter verschiedenen, zukünftig verpflichtenden dynamischen Stromtarifen. So erhalten Sie eine fundierte, quantitative Entscheidungsgrundlage, welches Tarifmodell für Sie das profitabelste ist.

Unsere Algorithmen entstehen nicht in der Theorie, sondern werden unter härtesten, realitätsnahen Bedingungen entwickelt und validiert. In unserer weltweit einzigartigen WanDa (Wandlungsfähige Druckluft-Forschungsanlage) integrieren wir Prototypen in eine industrienahe Testumgebung, um deren Nutzen in reproduzierbaren Szenarien zu bewerten.

In unserer Demonstrationsanlage strömt die Druckluft wahlweise durch intakte Schläuche oder durch solche mit kaum sichtbaren Löchern, Knicken und undichten Verbindungsstücken – den häufigsten Leckageursachen in der Industrie. Welchen Weg die Druckluft auch nimmt, für das bloße Auge macht das keinen Unterschied: Die Aktoren verrichten weiter ihren Dienst.

Doch unser System misst präzise, was unsichtbar bleibt: Es erfasst, ob die Luft mit mehr oder weniger Druck strömt, ermittelt den Durchfluss, die Position der Aktoren, den Zustand der Ventile und nimmt sogar Ultraschallsignale auf. Mit bis zu 20 einzeln ansteuerbaren Aktoren simulieren wir komplexe industrielle Lastprofile und generieren mit Abtastraten von bis zu 100 Hz eine immense Datenmenge von bis zu 300 GB pro Betriebstag. Dieser riesige und hochqualitative Datenschatz ist die Grundlage für die Entwicklung von KI-Modellen, die auch in Ihrem komplexen industriellen Umfeld zuverlässig und präzise funktionieren.