Projektübersicht

Die Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen hängt stark vom effizienten Umgang mit Produktionsressourcen sowie von der Flexibilität zur Anpassung an sich verändernde Produktions- und Marktbedingungen ab. Dabei ergeben sich wesentliche Anforderungen an die energetische Infrastruktur (EGI) einer Produktionsstätte aus der Produktion selbst, z. B. Versorgungssicherheit, Effizienz und Vermeidung von Lastspitzen.

ProEnergie zielt darauf ab, die energetischen Anforderungen unterschiedlicher produzierender Gewerbe zu analysieren und darauf aufbauend Strategien zu entwickeln, welche die Unternehmen bei der Erhöhung ihrer Effizienz und Flexibilität unterstützen, indem die Konfiguration und der Betrieb der EGI angepasst und optimiert wird.

Hierfür wurden intelligente Betriebsstrategien für das Wärme- und Kältenetz auf Basis von Prognosen, der Einsatz von elektrischen und thermischen Energiespeichern sowie die Kopplung der Energiesektoren berücksichtigt. Ziel ist die Quantifizierung von Effizienz- und Flexibilitätspotenzialen, wodurch Handlungsoptionen bezüglich des aktuellen Betriebs und der Erweiterung sowie Adaption der EGI aufgezeigt werden.

Um eine breite Anwendbarkeit zu erreichen, waren Industrieunternehmen aus den verschiedensten Branchen (Automobil, Metall, Leichtbau, Textilien, Kunststoff und Keramik) sowie die Fraunhofer-Institute IISB und IPA am Projekt ProEnergie beteiligt

Es wurden drei Softwarewerkzeuge entwickelt, welche im Folgenden kurz beschrieben werden. Weitere Informationen dazu sind in der Beschreibung der Arbeitspakete zu finden.

Mit dem Lastprofil-Analyse-Tool erfolgt eine Analyse elektrischer und thermischer Lastprofile (oder auch Erzeugungsprofile), das Tool ist unter Veröffentlichungen frei verfügbar. Es werden verschiedene grafische Darstellungen angezeigt und wichtige Kennzahlen berechnet.

Das Produktions-Lastgang-Tool ermöglicht die Vorhersage des Strom-, Wärme-, Kälte- und Gasbedarfs einer Produktion basierend auf Planungsdaten. Es werden Verfahren aus dem Bereich Machine Learning (ML) eingesetzt, um das Vorhersagemodell mittels historischer Daten zu trainieren. Unter Verwendung von Produktionsplanungsdaten und Wetterprognosen werden anschließend Bedarfsprognosen erstellt.

Mit dem EGI-Optimierungs-Tool wird die EGI simuliert und optimiert. Die Basis dafür stellt das flexibel konfigurier- und parametrierbare EGI-System dar, welches die Anlagen zur Energiebereitstellung und -speicherung sowie die Bedarfe (Lastprofile) und externe Daten enthält. Die Ergebnisse werden innerhalb der Benutzeroberfläche dargestellt und können zur weiteren Verarbeitung exportiert werden.

Mit Hilfe einer Excel-basierten Wirtschaftlichkeits-Analyse werden die Ergebnisse aus dem EGI-Optimierungs-Tool wirtschaftlich bewertet.

Die Validierung der Softwaretools erfolgte mit und bei den Projektpartnern. Neben Einsparungen bei den Energiekosten wird durch die Erhöhung der Anlageneffizienz auch der Einsatz primärer Energieträger verringert. Dadurch wird ein wirkungsvoller Beitrag zur Reduzierung der CO₂-Emissionen sowie zur Einhaltung der Klimaziele geleistet.