Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB
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Veröffentlichungen und Downloads

Lastprofil-Analyse-Tool

Im Rahmen von ProEnergie wurde ein Lastprofil-Analyse-Tool entwickelt, mit welchem Messdaten aus dem betrachteten Energiesystem analysiert werden können.

Video mit einer kurzen Demo des Lastprofil-Analyse-Tools mit einem Testdatensatz.

Für die quantitative und qualitative Auswertung der Eingangsdaten (Lastprofil, Lastgang etc.) werden innerhalb des Tools verschiedene Darstellungen eingesetzt:

  • Zeitverlauf der betrachteten Größe (z. B. des Strombedarfs)
  • Jahresdauerlinie: Die kumulierte Zeit (x-Achse) zeigt an, wie viele Stunden im Jahr eine vorgegebene Leistung (y-Achse) überschritten wird.
  • Balkendiagramm: Im Gegensatz zur Dauerlinie wird die Auftrittsdauer (y-Achse) von Leistungsbereichen (x-Achse) aufgezeigt.
  • Rasterdiagramm: Zuordnung der mittleren Leistungen (Farbachse) zum Tag des Jahres (x-Achse) sowie zur Zeit des Tages (y-Achse).
  • Lastspitzenanalyse: Auswertung der auftretenden Lastspitzen abhängig von einer definierten Bezugsgrenze.
  • Boxplot: Statistische Auswertung der mittleren stündlichen Leistungen, bei Bedarf gefiltert nach Jahreszeit und Wochentag.
  • Energie-Balkendiagramm: Tägliche, wöchentliche, monatliche oder jährliche Energiebilanz.

Die Lastganganalyse stellt die Grundlage für die Ermittlung von Optimierungsmaßnahmen im betrachteten Energiesystem dar. Weiterhin wird sie zur nachträglichen Validierung von Maßnahmen eingesetzt. Neben elektrischen Lastprofilen können zahlreiche andere Arten von zeitlichen Leistungsverläufen (z. B. Wärmebedarf, Kältebedarf, Temperaturverlauf etc.) als Eingangsgrößen genutzt und analysiert werden.

Publikationen

Folgende Publikationen mit Bezug zum Projekt ProEnergie wurden bisher veröffentlicht:

  • Fraunhofer IISB, Fraunhofer IPA. „Intelligentes Energiemanagement für Unternehmen: Projekt ProEnergie-Bayern stellt Software-Toolbox vor“. Pressemeldung (2022). Download der Pressemeldung.
  • A. Trenz, C. Hoffmann, C. Lange, R. Öchsner. „Increasing energy efficiency and flexibility by forecasting production energy demand based on machine learning“. 18th Global Conference on Sustainable Manufacturing GCSM (2022).
  • C. Lange, R. Öchsner, J. Geiling, A. Rueß. „Intelligent Energy Management“. Vortrag (2022). Fraunhofer IISB. Download des Vortrags. DOI: 10.13140/RG.2.2.33911.29602.
  • C. Lange. „BHKW des Jahres 2020 – BHKW mit Wärmespeicher und Batterie zur Strom-/Wärmeversorgung sowie Lastspitzenreduktion“. Vortrag (2021). BHKW 2021 – Innovative Technologien und neue Rahmenbedingungen, 09.11.2021 - 10.11.2021, Magdeburg. Download des Vortrags. DOI: 10.13140/RG.2.2.26423.80803.
  • C. Lange. „Energiesektoren-übergreifende Lastspitzenreduktion mit elektrischen und thermischen Energiespeichern“. Dissertation (2021).  Technische Fakultät der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. URN: urn:nbn:de:bvb:29-opus4-169778.
  • C. Lange, A. Grauvogl. „BHKW, Wärmespeicher und Batterie mit intelligenter Betriebsstrategie zur Strom-/ Wärmeversorgung und Lastspitzenreduktion“. Vortrag (2021). Berliner Energietage 2021. Download des Vortrags.
  • C. Lange, A. Rueß, A. Nuß, R. Öchsner, M. März. „Dimensioning battery energy storage systems for peak shaving based on a real-time control algorithm“. Applied Energy 280 (2020), 115993. ISSN: 0306-2619. DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.115993.
  • R. Öchsner, C. Lange, A. Nuß, A. Rueß, C. Hoffmann. "ProEnergie – Bayern: Effizienz- und Flexibilitätsgewinn durch Optimierung von Betriebsstrategien der energetischen Gebäudeinfrastruktur basierend auf prognostizierten Energiebedarfen der Produktion". Jahresbericht 2019 der Bayerischen Forschungsstiftung (2020), S. 52. Online verfügbar unter: https://forschungsstiftung.de/assets/mediathek/jahresberichte/BFS_Jahresbericht-2019.pdf.

Abschlussarbeiten

Im Rahmen von ProEnergie laufen bzw. erfolgten bisher folgende Abschlussarbeiten:

  • S. Bauer. „Energieversorgungskonzepte für ein CO2-neutrales Institut”. Masterarbeit (2022). Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Betreuer: C. Lange, R. Öchsner, M. März.
  • P. Fleischmann. „Untersuchung von Technologien für eine CO2-neutrale Wärmeversorgung”. Masterarbeit (2022). Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Betreuer: C. Lange, R. Öchsner, M. März.
  • G. Shenkerman. „Aktuelle und zukünftige Technologien für CO2-neutrale Unternehmen”. Masterarbeit (2022). Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Betreuer: C. Lange, R. Öchsner, M. März.
  • J.-B. Both. „Lastprofil-Modellbildung in der Produktion mithilfe maschineller Lernverfahren”. Masterarbeit (2022). Universität Bayreuth. Betreuer: A. Trenz, M. Friedrich, F. Döpper.
  • Y. Qin. „Development of an Optimization Algorithm for Multi-Objective Optimization of Building Energy Infrastructure”. Masterarbeit (2022). Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Betreuer: A. Rueß, C. Lange, M. März.
  • C. Gundermann. „Entwicklung und Vereinheitlichung von Betriebsstrategien für Komponenten aus der energetischen Gebäudeinfrastruktur”. Bachelorarbeit (2021). Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg. Betreuer: C. Lange, A. Rueß, M. März.
  • S. Purohit. „Automated Data-based Modelling of Key Components of Building Energy Infrastructure”. Masterarbeit (2021). HS Offenburg. Betreuer: C. Lange, A. Rueß, P. Treffinger.