Die universelle intEMT(R)-Toolbox des Fraunhofer IISB setzt auf eine modulare Python-Architektur, mit der Nutzer Energiesysteme digital abbilden, simulieren und optimieren. Digitale Zwillinge basierend auf realen Betriebsdaten und vorausschauende Modelle erlauben das Erkennen von Synergien zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität. Ohne invasive Maßnahmen lassen sich Optimierungspotenziale identifizieren, Szenarien vergleichen und Investitionsmöglichkeiten bewerten. Die Toolbox unterstützt so wirtschaftliche Entscheidungen, minimiert Kosten sowie Emissionen und stärkt die Systemresilienz nachhaltig, effizient, zukunftsfähig und skalierbar.
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Nicht-invasive Simulation und risikoarme Validierung von Energiesystemen in Quartieren
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Unternehmen stehen vor der Schwierigkeit, Strom-, Wärme-, Kälte-, Mobilitätssysteme und Speicher simultan zu steuern, da Eingriffe isoliert betrachtet unerwünschte Rückkopplungen erzeugen können. Die intEMT(R) Software baut digital werthaltige Zwillinge realer Infrastrukturen non-invasiv auf und ermöglicht prädiktive Simulationen. So lassen sich alternative Betriebsstrategien, Ausbauszenarien oder Lastverschiebungen ohne Eingriffsrisiko bewerten. Anwender gewinnen fundierte Erkenntnisse über komplexe Abhängigkeiten. Diese Methode minimiert Betriebsstörungen erhöht Systemverfügbarkeit.
Component Library, Systems Library und Dimensioning Library modulieren Energiesysteme
Die intEMT(R)-Software kombiniert fünf Python-Module, die flexibel einzeln oder im Verbund arbeiten. Mit der Component Library stehen generische Modelle für Netzanschlüsse, Wandlersysteme und Energiespeicher parat. Die Systems Library simuliert verzweigte Energieverbünde unter realistischen Rahmenbedingungen. Über die Dimensioning Library erfolgt die technische und wirtschaftliche Auslegung von Speichern und Erzeugungsanlagen. Zusätzlich steuern Operational Strategies sowie die Energy Management Library vorausschauende eMPC-Betriebsstrategien für optimierte Energieflüsse und unterstützen fundierte Investitionsentscheidungen sowie nachhaltige Betriebsoptimierung effizient.
Prädiktive Energieflussoptimierung ermöglicht wirtschaftliche und klimarelevante Ziele gleichzeitig umzusetzen
Durch ganzheitliche Analyseverfahren werden vorhandene Energiesysteme non-invasiv durchleuchtet, um Effizienzreserven aufzudecken und gezielt Potenziale in Strom-, Wärmewandlung und Speicherintegration zu identifizieren. Über prädiktive Algorithmen lassen sich Lastspitzen reduzieren, Versorgungsautarkie erhöhen und Energieflüsse zeitoptimiert steuern. Anwender profitieren von simultanen wirtschaftlichen und ökologischen Vorteilen, indem Investitionsentscheidungen auf validen Daten basieren. So entsteht ein belastbares Fundament für strategische Planung, Kostenoptimierung und nachhaltige Transformation von Energieinfrastrukturen. Zusätzliche Langfristanalysen und Risikominimierungsmethoden gewährleisten eine erfolgreiche Betriebsüberwachung.
Wirtschaftliche und ökologische Energieverteilung per eMPC in Echtzeit optimiert
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die Software intEMT(R) erzeugt einen digitalen Zwilling realer Energiesysteme auf Basis historischer und aktueller Betriebsdaten. In diesem virtuellen Modell lassen sich durch Szenariensimulationen unterschiedliche Anlagenaufbauten, Lastverläufe und Wetterprognosen abwägen. Dabei werden alternative Betriebsstrategien verglichen. Anschließend übernimmt die Toolbox die vorausschauende Steuerung der Energieflüsse, indem sie in Echtzeit ökonomische und ökologische Zielgrößen ausbalanciert und dabei die Effizienz und Belastbarkeit des Gesamtsystems maximiert sowie Nachhaltigkeitsindikatoren berücksichtigt integriert.
Day-Ahead-Optimierung energieeffizient planen mit prädiktiver intEMT-Toolbox Szenarioanalyse intuitiver Steuerungslogik
Die Software liefert Funktionen, um Lastspitzen über kombinierte elektrische sowie thermische Anlagenkomponenten zu reduzieren und regenerative Quellen mit Speichersystemen zur Erhöhung des Eigenverbrauchs einzubinden. Sie ermöglicht eine fundierte Day-Ahead-Optimierung und das Management von Ladeinfrastrukturen für E-Mobilität. Der modulare Aufbau unterstützt das effiziente Betreiben von Microgrids und Inselnetzen. Durch multiobjektive Szenarioanalysen werden unterschiedliche Betriebsziele gleichzeitig verfolgt und neue Technologien bei geringstem Aufwand integriert und validiert effizient.
Toolbox erweitert intEMT(R) basierend auf GreenICT, ProEnergie und Wärmenetze4.0
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Mit intEMT(R) werden komplexe Energieinfrastrukturen in realen Praxisumgebungen validiert. Beispiele sind das BMWE-geförderte Reallabor REMBup auf dem Gelände der NürnbergMesse, das Forschungsprojekt Flexship zur Integration hybrider Antriebssysteme in der Schifffahrt, die GreenICT-Initiative für nachhaltige Rechenzentrumslösungen, das ProEnergie-Programm zur Optimierung industrieller Energieflüsse und das Pilotprojekt Wärmenetze 4.0. Kontinuierlich erhält die Toolbox Feedback aus diesen Umsetzungen, was ihre Anwendbarkeit in Forschung, Industrie und Quartieren bestätigt mit Schwerpunkt auf Effizienzsteigerung und Skalierbarkeit beständig.
Mit der intEMT(R)-Toolbox des Fraunhofer IISB verfügen Betreiber und Energieentscheider über eine moderne Lösung zur intelligenten Integration und Optimierung ihrer Energieinfrastruktur. Die modulare Software mit digitalem Zwilling, hochentwickelten prädiktiven Steuerungsalgorithmen und umfassenden Simulationen erlaubt effizientere betriebliche Abläufe, wirtschaftliche und ökologische Betriebsstrategien sowie messbar reduzierte Umweltauswirkungen. Nutzer treffen dank umfassend transparenter, energiebezogener Analysen belastbare Investitionsentscheidungen. CO?-Emissionen sinken signifikant spürbar, während die Systemresilienz von Industrieanlagen, Quartieren oder kommunalen Netzen dauerhaft gestärkt wird.
