Die intEMT(R)-Bibliothek des Fraunhofer IISB kombiniert fünf Python-basierte Kernmodule zur Modellierung, Simulation und Optimierung komplexer Energiesysteme. Mit abstrahierten Komponenten für Netzanschluss, Energiewandler und Speicher bildet die Software Infrastrukturen digital ab. Szenariobasierte Analysen mittels digitaler Zwillinge und prädiktiver Algorithmen machen Synergien zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität nachvollziehbar. Anwender ermitteln nicht-invasiv Optimierungschancen, simulieren Betriebsstrategien und erstellen belastbare Wirtschaftlichkeitsberechnungen für fundierte Investitionsentscheidungen. Automatisierte eMPC-Funktionen steuern Abläufe, senken Kosten und reduzieren Emissionen nachhaltig.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
intEMT ermöglicht ganzheitlich risikoarme Planung und Validierung komplexer Energieanlagen
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
In komplexen Energieverbünden von Unternehmen und Quartieren interagieren elektrische, thermische und mobile Systeme eng miteinander. Herkömmliche Verbesserungsprojekte sind oft mit umfangreichen Eingriffen und Betriebsunterbrechungen verbunden. intEMT(R) nutzt vorhandene Daten und erstellt ohne physische Modifikationen einen digitalen Zwilling des Gesamtsystems. Auf dieser Basis werden Ausbau-, Anpassungs- und Betriebsstrategien simuliert und optimiert. Damit erhalten Entscheider belastbare Aussagen über Wirtschaftlichkeit und Risiko bevor Investitionen effizient realisiert werden. So wird Planungsaufwand deutlich gesenkt.
Systems Library simuliert komplexe Energiesystemverbünde für Szenarioanalysen und Optimierung
Das intEMT(R)-Framework umfasst fünf Python-Kernbibliotheken, die separat oder im Verbund einsetzbar sind. Die Component Library stellt abstrahierte Modelle für Netzanschlüsse, Umrichter und Speichersysteme bereit. Die Systems Library erlaubt tiefgehende Simulation von Kopplungen zwischen Strom-, Wärme- und Kältesystemen. Mit der Dimensioning Library erfolgt die technische und ökonomische Auslegung von Erzeugungs- und Speicherelementen. Operational Strategies und die Energy Management Library koordinieren prädiktive eMPC-Betriebsstrategien zur Optimierung der Systemleistung ressourcenschonend und kosteneffizient sowie zukunftssicher gestalten.
Transparente Potenzialanalyse optimiert Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätssysteme effizient
Eine umfassende digitale Inspektion vorhandener Energieanlagen verbindet Data Mining und prädiktive Modellierung, um verborgene Optimierungshebel zu identifizieren. Dabei erfolgt die Analyse non-invasiv, sodass Lastspitzen reduziert, Eigenverbrauch gesteigert und Energieflüsse antizipativ gesteuert werden können. Wirtschaftliche und klimapolitische Zielsetzungen werden so simultan verwirklicht. Planungskomponenten liefern belastbare Kalküle für Kosten-Nutzen-Gefüge und unterstützen Entscheidungsträger bei langfristiger Investitionsplanung, um Ressourcen effizient einzusetzen und Emissionen systematisch zu senken. Transparente Reportingfunktionen und Szenariovergleiche runden den Analyseprozess ab.
eMPC prognostiziert optimale Energieflüsse unter verschiedenen Lastprofilen und Wetterlagen
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Durch intEMT(R) wird ein exakter digitaler Zwilling eines realen Energiesystems auf Basis vorhandener Betriebs- und Sensordaten aufgebaut. Innerhalb dieses Abbilds lässt sich via szenariobasierter Simulation die Wirkung unterschiedlicher Anlagenkombinationen, Lastprofile und Wetterlagen untersuchen. Auf Grundlage der Ergebnisse plant und vergleicht die Toolbox vielfältige Betriebsstrategien. Schließlich setzt die Economic Model Predictive Control (eMPC) präventiv und in Echtzeit die optimale Energieverteilung um, um Kosten und Emissionen zielgerichtet zu senken und Effizienzsteigerung nachhaltig.
Microgrids und Inselnetze effizient betreiben für resilienten dezentralisierte Energieversorgung
Mit Hilfe der Toolbox lassen sich Spitzenlasten durch den kombinierten Einsatz elektrischer und thermischer Komponenten maßgeblich senken, während regenerative Erzeugungsanlagen und Speichereinheiten den Anteil des Eigenverbrauchs erhöhen. Ein Day-Ahead-Optimierungsmodul plant Energieflüsse und steuert die Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge bedarfsgerecht. Zusätzlich ermöglicht die Software den Betrieb von Microgrids und abgeschotteten Inselnetzen. Multiobjektive Optimierungsszenarien verbinden unterschiedliche wirtschaftliche, ökologische und technische Ziele und integrieren neue Technologien unkompliziert bei minimalem Projektaufwand und wartungsarm umsetzbar.
intEMT(R) demonstriert Einsatzvielfalt in REMBup, Flexship, GreenICT und Quartierslösungen
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
intEMT(R) etabliert sich als praxisbewährtes Werkzeug in zahlreichen Leuchtturmprojekten. Beispiele dafür sind das BMWE-geförderte Reallabor REMBup an der NürnbergMesse, das Flexship-Programm zur Erforschung hybrider Schiffsantriebe, die GreenICT-Initiative für energieeffiziente Datacenter, die ProEnergie-Allianz zur Optimierung industrieller Produktionsprozesse und das Forschungsfeld Wärmenetze 4.0. Die gewonnenen Erfahrungen aus diesen Anwendungen fließen stetig in die Toolbox-Weiterentwicklung ein und belegen ihre Leistungsfähigkeit in wissenschaftlichen Studien, industriellen Umgebungen und urbanen Quartierslösungen und sie ermöglichen belastbare Investitionsentscheidungen.
Die intEMT(R)-Toolbox des Fraunhofer IISB liefert eine umfassende Plattform für digitales Energiemanagement, die Modulbibliotheken, digitale Zwillinge und prädiktive Optimierungsverfahren kombiniert. Anwender profitieren von transparenten Simulationsmodellen, die Strom-, Wärme- und Kältenetze sowie Ladeinfrastruktur simultan abbilden. Betriebsabläufe lassen sich wirtschaftlich und ökologisch verbessern. Szenariengestützte Analysen unterstützen belastbare Investitionsentscheidungen. Die CO?-Bilanz wird deutlich gesenkt, während die Ausfallsicherheit und Anpassungsfähigkeit von Industrieanlagen, Quartieren und kritischen Netzinfrastrukturen spürbar gestärkt werden.
