Vorgehen

Das neue Forschungsprojekt PHI-Factory greift die Herausforderungen der Energiewende und die Chancen der Digitalisierung auf, indem die Potenziale energieflexibler Fabriken systematisch in vier Schritten erforscht werden (vgl. Abbildungen unten). Während der dreijährigen Projektlaufzeit werden Maßnahmen für ein optimiertes Lastmanagement sowie zur Verbesserung der Netzqualität und die ideale Einbindung von dezentralen Erzeuger- und Speichersystemen in das ganzheitliche Energiemanagement untersucht. Eine prädiktive Betriebsführung soll während des laufenden Betriebs technische Restriktionen sowie zustands- und zeitspezifische Kosten der Anlagen und Systeme berücksichtigen. Die „intelligente“ Leittechnik des Energieflussoptimierers und der Produktionsplanung soll dazu befähigt werden, Speicherkapazitäten ideal auszunutzen und den Fabrikenergiebedarf für volatile Energiemärkte vorausschauend zu optimieren. Methoden der digitalen Datenverarbeitung wie Korrelationsanalysen, Mustererkennung und Machine Learning sowie datengestützt parametrierte Prognosemodelle sind dafür zentrale Forschungsbestandteile, um die „Big Energy Data“ des Energiemonitoringsystems in aussagekräftige „Smart Data“ für den Optimierer zu überführen.

Die technischen und organisatorischen Lösungen, mittels derer Industriebetriebe als aktives Regelelement zeitgleich Energiekosten einsparen und das Stromnetz stützen könne, werden in der ETA Forschungsfabrik integriert und experimentell erprobt. Zeitgleich wird bei zwei Anwendungspartnern aus der metallbearbeitenden Industrie untersucht, inwieweit die Ansätze unter Einbezug wirtschaftlicher Aspekte in reale Produktionsumgebungen transferiert werden können.

1

Energieflüsse
überwachen & antizipieren

2

Flexibilität
identifizieren & generieren

3

Flexibilität
heben & steuern

4

Flexibilität
nutzen & vermarkten

Schritt 1
Energieflüsse überwachen & antizipieren

  • Smart Data für Monitoring & Prognose

    Smart Data für Monitoring & Prognose

    Basis der PHI-Factory bildet die umfangreiche Erfassung von thermischen sowie elektrischen Energieflüssen innerhalb der Fabrik. Mit Hilfe dieser Daten wird ein kontinuierliches Monitoring aller relevanter Systemgrößen betrieben. Auf Basis der Daten aus dem Energiemonitoring sowie aus der Produktionsplanung und -steuerung werden auf Basis von statistischen Modellen, Machine Learning-Algorithmen sowie Modellbildung und Simulation zustandsbasierte Lastprognosen vorgenommen.

  • Vernetzte Echtzeitsimulationsmodelle

    Vernetzte Echtzeitsimulationsmodelle

    Zur Optimierung der Betriebsstrategien wird die Fabrik mit Hilfe eines energetischen Gesamtmodells simuliert.  Hierzu müssen die energetischen und produktionsrelevanten Vorgänge in der Fabrik sowie das Verteilnetz und die Speichersysteme simulativ abgebildet werden. Zur Umsetzung des Gesamtmodells sind die Wechselwirkungen und Vernetzungen der Anlagen sowie mögliche Störgrößen und die technischen Randbedingungen zu berücksichtigen.

Schritt 2
Flexibilität identifizieren & generieren

  • Funktionale Speicher in Maschinen & TGA

    Funktionale Speicher in Maschinen & TGA

    Durch funktionale Speicher, wie z.B. elektrische, thermische, hydraulische oder pneumatische Speicher, in Maschinen und technischen Gebäudeanlagen können, in Abhängigkeit der Betriebszustände, über automatische Steuerungskonzepte Flexibilitäten ohne Beeinflussung der Produktivität bereitgestellt werden.

  • Multivalente Versorgungstechnik

    Multivalente Versorgungstechnik

    Multivalente Versorgungssysteme wechseln flexibel zwischen den aktuell günstigsten Energieträgern. Bei Stromüberschuss kann der elektrisch betriebene Rückkühler Energie aus dem Stromnetz in das Kältesystem der Fabrik speichern. Umgekehrt wird bei Strommangel zunächst der Kältespeicher entladen und anschließend die, über Bockheizkraftwerke thermisch angetriebene, Absorptionskältemaschine betrieben  werden.

  • Hybride Energiespeichersysteme

    Hybride Energiespeichersysteme

    In der PHI-Factory werden unterschiedliche Speichertechnologien miteinander kombiniert. Durch die Verwendung von mechanischen und elektrochemischen Speichern können die spezifischen Vorteile der einzelnen Speicher vereint werden, sodass sowohl hoch- und niederfrequente Lastspitzen ausgeglichen werden können als auch eine Befähigung zum Inselbetrieb bei Netzstörungen statt findet.

  • Integrierte E-Mobilität

    Integrierte E-Mobilität

    In der PHI-Factory werden zusätzliche Flexibilitätspotenziale, durch die Integration werksgebundener mobiler Speicherpotenziale in Form von Elektromobilität in das Energiemanagement, genutzt. Hierzu werden z.B. die Ladestrategien von werksinternen Fahrzeugen angepasst.

  • Funktionserweiterte Netzumrichter

    Funktionserweiterte Netzumrichter

    Moderne Netzumrichter versorgen effizient und flexibel die elektrischen Antriebe zentral mit Gleichstrom und werden in der PHI-Factory zudem zur Kompensation von Blindleistung und Oberschwingungen eingesetzt. Weiterhin ermöglichen speziell angepasste Umrichter einen Inselnetzbetrieb bei Netzausfall.

Schritt 3
Flexibilität heben & steuern

  • Prädiktive Betriebsstrategien

    Prädiktive Betriebsstrategien

    Je nach äußeren und inneren Bedingungen sind verschiedene Betriebsstrategien der PHI-Factory optimal. Daher wird mittels Ansätzen des Machine Learnings und modellprädiktiver Regelung unter Berücksichtigung von Energieeffizienz, Systemzuständen, Preisen und Opportunitätskosten eine flexible und vorausschauende Betriebsführung angewendet.

  • Energieadaptive Produktionssteuerung

    Energieadaptive Produktionssteuerung

    Unter Berücksichtigung von zeit-, anlagen- und zustandsspezifischen energiekostenbezogenen Parametern wird in der PHI-Factory eine energieadaptive Produktionssteuerung und -planung zur Optimierung der Auftragsreihenfolge, Maschinenenbelegung und Auftragsunterbrechungen etc. vorgenommen.

  • Ganzheitliche Energieflussoptimierung

    Ganzheitliche Energieflussoptimierung

    Ein fabrikindividuelles Optimum der Zielgrößen Energieflexibilität, Energieeffizienz und Produktivität stellt das Ziel der PHI-Factory dar. Zur Erreichung einer optimierten Energieflusssteuerung wird eine dynamische Optimierung der Zielgrößen unter Betrachtung verschiedener Nebenbedingungen, wie z.B. der Produktionsprozesse und Planungszeiträume, vorgenommen.

Schritt 4
Flexibilität nutzen & vermarkten

  • Umfassende Analyse- & Bewertungsmethodik

    Umfassende Analyse- & Bewertungsmethodik

    Die Potenziale hinsichtlich der Flexibilität sowie der Power Quality von Maschinen und technischer Gebäudeausrüstungs-Analgen werden auf Basis des Energiemonitorings mittels umfangreicher Analysen sowie Kennzahlen zur Energieflexibilität bestimmt.

  • Adaptive Vermarktung von Energieflexibilität

    Adaptive Vermarktung von Energieflexibilität

    Zur adaptiven Vermarktung der individuellen Energieflexibilität wird eine quantitative Bewertung der Geschäftsmodelle durchgeführt. Die Bewertung der Geschäftsmodelle erfolgt dabei hinsichtlich Wirtschaftlichkeit sowie der Generierung von Wettbewerbsvorteilen, welche sich aufgrund einer energieflexiblen Fabriknetzführung ergebenden.