IntEMT(R) vom Fraunhofer IISB ist eine universelle Plattform, die fünf Python-basierte Kernbibliotheken für Modellierung, Simulation, Dimensionierung und Betrieb komplexer Energiesysteme umfasst. Über digitale Zwillinge realer Infrastrukturen und prädiktive Algorithmen werden Wechselwirkungen zwischen Strom, Wärme, Kälte und Mobilität detailliert dargestellt. Anwender analysieren ohne Eingriffe Potenziale zur Spitzenlastreduktion, Eigenverbrauchserhöhung und Emissionsminderung. Die Toolbox ermöglicht Szenariovergleiche und erstellt fundierte Aufwand-Nutzen-Kalküle, um Investitionsentscheidungen sicher und effizient zu treffen.
Inhaltsverzeichnis: Das erwartet Sie in diesem Artikel
Quartiersenergiesysteme flexibel planen, simulieren und optimieren nicht-invasiv mit intEMT
Durch den abstrakten Modellierungsansatz in intEMT(R) lassen sich (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
In Unternehmens- und Quartiersenergiesystemen bringen die enge Verzahnung von Strom-, Wärme-, Kälte- und Mobilitätskomponenten sowie Speichern komplexe Abhängigkeiten hervor. Optimierungspotenziale bleiben unentdeckt, wenn Eingriffe nicht gesamtheitlich betrachtet werden. intEMT(R) schafft eine nicht-invasive Grundlage zur Schaffung digitaler Zwillinge. Auf Basis dieser Modelle lassen sich versteckte Effizienzreserven und Betriebsszenarien erkennen, simulieren und bewerten. Anwender können so Lastspitzen reduzieren, Eigenversorgungsraten erhöhen und Ressourcennutzung nachhaltig verbessern, bevor physische Änderungen umgesetzt werden. und Emissionen verringern.
intEMT(R) ermöglicht modulare, nicht-invasive Analyse und Optimierung von Energiesystemen
Mit intEMT(R) stehen fünf Python-Bibliotheken bereit, die einzeln oder in Kombination zum Einsatz kommen können. Die Component Library bringt abstrahierte Module für Netzanschlüsse, Energieumwandlungen und Speichersysteme mit. Die Systems Library ermöglicht tiefgehende Simulation komplexer Energieverbünde unter variablen Last- und Wetterbedingungen. Die Dimensioning Library unterstützt die ökonomische und technische Auslegung von Speichern und Erzeugern. Operational Strategies sowie die Energy Management Library realisieren prädiktive eMPC-Steuerung für effiziente Betriebsabläufe anhand von Echtzeitdaten intuitiv.
Ladeinfrastrukturmanagement integriert intelligente prognostische Strategien für umfassend effiziente Elektromobilitätslösungen
Eine systematische Datenerfassung kombiniert historische Lastprofile und Echtzeitmessungen, um in bestehenden Energiestrukturen nicht-invasive Analysemodelle aufzubauen. Prädiktive Optimierungsalgorithmen identifizieren Schlüsselgrößen zur Steuerung von Lastspitzen, Erhöhung des Eigenverbrauchs und vorausschauender Energieflussverteilung. So liefern Anwender fundierte Einsichten in Kosten- und Emissionspotenziale. Integrierte Szenario-Tools ermöglichen Vergleiche alternativer Betriebsvarianten und sichern eine belastbare Entscheidungsbasis für wirtschaftliche Investitionen und nachhaltige Umbaustrategien. Moderne automatisierte Reportings, Benutzer-Dashboards und flexible Konfigurationsoptionen unterstützen die effiziente praktische Umsetzung und kontinuierliche Performancekontrolle.
Modularer Ansatz ermöglicht digitalen Zwilling verschiedener Energiequellen und Speicher
Mit seinem modularen Ansatz ist intEMT(R) flexibel auf verschiedene (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
Die intEMT(R)-Software generiert auf Basis existierender Betriebsdaten einen digitalen Zwilling von Energiesystemen. In diesem Modell lassen sich mithilfe szenariobasierter Simulationen unterschiedliche Anlagenkonfigurationen, Lastprofile und meteorologische Prognosen durchspielen. Auf Grundlage der Simulationsergebnisse vergleicht die Toolbox verschiedene Betriebsstrategien. Mit der Economic Model Predictive Control (eMPC) wird anschließend die zeitabhängige Verteilung der Energieflüsse prädiktiv gesteuert. Dabei werden ökonomische Kennzahlen und ökologische Auswirkungen in Echtzeit ausgewogen berücksichtigt und sichert eine nachhaltige Optimierung der Systemleistung.
Scenario-Based-Vergleiche prüfen unterschiedliche Anlagenkonfigurationen Lastprofile Wetterprognosen effizient schnell transparent
Mit dieser Toolbox lassen sich elektrische und thermische Systeme orchestriert einsetzen, um Lastspitzen wirksam zu dämpfen. Regenerative Energieerzeugung und Energiespeicher werden eingebunden, um den Eigenverbrauch signifikant zu steigern. Eine Day-Ahead-Optimierung plant vorausschauend die optimale Verteilung von Energie und steuert Ladeinfrastrukturen bedarfsgerecht. Zusätzlich unterstützt die Software den Betrieb von Microgrids und Inselnetzen mit robusten Regelungsstrategien. Multiobjektive Szenarien bilden gleichzeitig verschiedene Zielkriterien ab und ermöglichen eine schnelle Integration neuer Technologien kosteneffizient implementierbar.
IRES4Ukraine-Projekt validiert intEMT(R)-Toolbox für nachhaltige Energieversorgung und demonstriert Optimierungspotenziale
Resiliente und auch Gleichstrom-dominierte lokale (Foto: Daniel Karmann. Fraunhofer IISB)
intEMT(R) bewährt sich in zahlreichen Technologie- und Infrastrukturprojekten: etwa im BMWE-geförderten Reallabor REMBup auf dem Messegelände Nürnberg, im Flexship-Projekt zur Effizienzsteigerung hybrider Schiffsantriebe, in der GreenICT-Initiative für energieoptimierte IT-Serverfarmen, im ProEnergie-Forschungsnetzwerk zur Reduzierung industrieller Energieverbräuche und in der Entwicklungsreihe Wärmenetze 4.0. Die Sammlung und Analyse realer Betriebsdaten aus diesen Einsätzen führt zu regelmäßigen Updates der Toolbox und belegt ihre Praxistauglichkeit in Forschung, industriellen Anwendungen und Quartieren unter Berücksichtigung regulatorischer Vorgaben.
Die universelle intEMT(R)-Suite des Fraunhofer IISB liefert Energieversorgern, Quartiersentwicklern und Industriebetreibern eine ganzheitliche Plattform für digitales Energiemanagement. Modulbasierte Python-Bibliotheken verknüpfen Komponenten-, System- und Wirtschaftlichkeitsmodelle mit digitalen Zwillingen und prädiktiven Steuerungsalgorithmen. So werden Effizienz, Kostenstruktur und Nachhaltigkeit komplexer Energieinfrastrukturen optimal ausbalanciert. Szenarienanalysen unterstützen belastbare Investitionsentscheidungen. CO?-Emissionen lassen sich deutlich senken, während die Flexibilität, Ausfallsicherheit und Widerstandsfähigkeit von Anlagen, Netzen und Quartieren nachhaltig wachsen.
