In-Gmbh: IoT-Technik zur Vermeidung von Stromlastspitzen
Regelbasierendes Lastspitzen-Management
Die In-GmbH (www.in-gmbh.de) ist als Spezialist für IoT-Plattformen, Visualisierung und Management-Leitsysteme auf der Messe "E-World Energy & Water" in Essen vertreten. Vom 7. bis 9. Februar zeigt sie dort am Gemeinschaftsstand des Fraunhofer IAO auf dem Stand 7 in Halle 7 Ergebnisse aus dem Forschungsprojekt "Smart Energy Hub". Erkenntnisse aus diesem Forschungsprojekt bilden die Grundlage für ein Lastspitzen-Management-System (LMS), das auf Basis der IoT-Plattform "Sphinx Open Online" entstand und im industriellen Produktionsumfeld in einer Pilotphase zu Einsatz kommt.
Die IoT-Plattform Sphinx Open Online ermöglicht die Visualisierung von Zuständen in Dashboards sowie die Online-Anbindung beliebiger Datenquellen und weiterer Services für die digitale Wertschöpfung. Die Lösung wird nach Angaben der In-GmbH bereits seit einigen Jahren erfolgreich für die Betriebsmittelüberwachung, beim Energie-Monitoring sowie für Industrie-4.0-Anwendungen eingesetzt und stetig weiter ausgebaut. Mit ihr lassen sich auf Basis von Realwerten Vorgabewerte überwachen und frei definierbare regelbasierende Schalthandlungen automatisch ausführen.
Die In-GmbH bringt in das vom Bundeswirtschaftsministerium geförderte Forschungsprojekt "Smart Energy Hub" - eine Smart-Data-Plattform zum Energie-Management - nach eigenem Bekunden ihr Know-how und ihre Technik zur Anbindung und Verarbeitung von Realtime-Daten (aus der Energieversorgung, Umwelt und Gebäuden) sowie zur Visualisierung ein. Auf Basis von Sphinx Open Online wurde in einem ersten Schritt ein regelbasierendes Lastspitzen-Management-System entwickelt. Dieses will man künftig noch um Services wie Prognose und Optimierung ergänzen.
"Bei einer einmaligen Überschreitung eines Grenzwerts beim externen Strombezug im Jahresverlauf entstehen je nach Bezugsmenge und Vertrag Mehrkosten im sechsstelligen Bereich", erklärt Siegfried Wagner, Geschäftsführer der In-GmbH, und fährt fort: "Die Reaktionszeit zur Vermeidung von Lastspitzen beträgt weniger als 15 Minuten. Ein regelbasierendes LMS rechnet sich, wenn derartige Überschreitungen nur durch fachkundiges Personal im Leitstand mit manuellen Schalthandlungen vermieden werden können und eine ständige Verfügbarkeit dieser Spezialisten nicht gewährleistet ist."
Mittels der gewonnenen Daten erhalten Energie-Manager laut In-GmbH einen "konsolidierten Überblick" und damit eine Entscheidungshilfe sowie letztlich Entlastung im Prozess. Der Plattformansatz ermögliche auch die Einbindung weiterer externer Datenquellen (Wetterdaten, Strompreise etc.). Durch die Auswertung von Vergangenheitsdaten in Verbindung mit Wetterprognosen und Planungsdaten der Produktion können in naher Zukunft intelligente Verfahren Energiebedarfe sogar über Stunden und Tage vorhersagen. Damit werde eine vorausschauende Optimierung des gesamten Energiesystems in Verbindung mit der Produktionsfeinplanung möglich. Dadurch sollen sich dann Energieerzeugung, -verbrauch und Netzauslastung nicht nur reaktiv, sondern aktiv optimieren lassen.
Lesen Sie mehr zum Thema
