Für die intelligente und energieflexible Fertigung in der produzierenden Industrie
Erfolgreicher Abschluss des Delfine-Projektes
Forschungsschwerpunkt: Climate Action Innovation
Intelligente und energieflexible Fertigung: Dafür steht das Projekt Delfine, das sich der Verbindung von industriellen Stromverbrauchern und Energieversorgern widmete, um die flexible Stromnutzung in der Fertigung bei dynamischen Strompreisen zu ermöglichen.
Demand-Response (DR) -Programme dienen dazu, dass Endverbraucher ihren Stromverbrauch an den Bedarf des Stromnetzes sowie die Preissignale des Strommarktes anpassen können, um hiermit ihre Stromkosten zu senken. Ihre Verbreitung in Europa geht zwar stetig, aber langsam voran.
Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz über drei Jahre geförderte Projekt Delfine widmete sich technischen Lösungen für die Beteiligung industrieller Endkunden aus verschiedenen Bereichen an preis- sowie anreizbasierten DR-Programmen. Die entwickelten Lösungen ermöglichen unter anderem die Untersuchung der Auswirkungen entsprechender DR-Programme auf den Ausgleich zwischen Stromerzeugung und -verbrauch sowie auf die Stromkostenentwicklung speziell in der produzierenden Industrie.
Positive Entwicklungen in diesen Bereichen sind Voraussetzungen für einen erhöhten Anteil an erneuerbaren Energien im Stromnetz. Von der automatisierten Erstellung von Erzeugungs- und Bedarfsprognosen über die dynamische Gestaltung der Strompreise bis hin zur energieflexiblen sowie intelligenten Nutzung von Produktionsressourcen wurde ein durchgängiges Datennetz mittels einer semantischen Middleware entwickelt.
Das FZI fokussierte sich beim Projekt auf die Vorhersage von Lastgängen beziehungsweise Energieverbräuchen von industriellen Fertigungsprozessen und die unter anderem darauf basierende energiekostenoptimierende Fertigungsplanung.
Beim Abschlusstreffen konnten die FZI-Mitarbeitenden Martin Trat und Mischa Ahrens die neuesten Ergebnisse der Machine-Learning-basierten Vorhersage- und Optimierungs-Module vorstellen. Hierbei wurden jeweils geeignete Methoden für verschiedene Anwendungsfälle dargestellt und evaluiert. Darüber hinaus wurden auch weitergehende Machine-Learning-Ansätze wie Transfer Learning diskutiert.
Über die Projektlaufzeit hinaus
Durch die ganzheitliche Betrachtung entstanden im Projekt Businesspläne für die Nutzung der Projektergebnisse durch Stromanbieter und die produzierende Industrie. Diese stellen eine nachhaltige Verwertung der Projektergebnisse über die Projektlaufzeit hinaus sicher.
Die Projektfortschritte wurden in einem öffentlichen Arbeitskreis diskutiert. Hierbei bot die OpenEMS-Community, die die Entwicklung eines Open-Source-Energiemanagementsystems vorantreibt und an der Digitalisierung der Energieerzeugung, -speicherung und -nutzung interessiert ist, den idealen Rahmen. Der Arbeitskreis veranstaltete regelmäßige Treffen, bei denen Referent*innen Einblicke in das Projekt gaben. Sie boten auch Raum für den freien Austausch zwischen Öffentlichkeit und Projektbeteiligten. Über das Projektende hinaus trifft sich der entstandene Personenkreis weiterhin vierzehntägig zum Ideenaustausch und zur Weiterentwicklung der Impulse.
Zum Projekt
Das Projekt wurde von den Stadtwerken Trier als Energieversorger geleitet und zusammen mit sieben weiteren Partnern aus wissenschaftlichen Einrichtungen und der Industrie vorangetrieben.
Die Idee für dieses Projekt ist eine Antwort auf den öffentlichen Aufruf “Digitalisierung der Energiewende”, der innerhalb des 7. Energieforschungsprogramms („Innovationen für die Energiewende“) der Bundesregierung formuliert wurde.