Im Rahmen des Entwicklungsprojekts Dabesi sollen Lösungen gefunden werden, um den Einsatz von Speichern in Industrie- und Gewerbebetrieben zu optimieren. Denn die Stromspeicher haben gerade dort ein großes Potenzial einerseits die Eigenversorgung mit Solarstrom zu steigern und andererseits die Integration der erneuerbaren Energien zu verbessern. Denn die Speicher lagern nicht nur den vor Ort produzierten Ökostrom zwischen. Sie eignen sich auch zur Lastspitzenkappung. Das wiederum schon die Netze.
Relevante Anwendungsfälle untersuchen
Mit der Optimierung suchen die Projektpartner unter anderem nach Lösungen, künstliche Intelligenz für die Auslegung und die Betriebsführung der Speicher in den mittelständischen Industriebetrieben einzusetzen. Dazu sollen die Dimensionierung und der Betrieb unterschiedlicher Speichertechnologien für relevante Anwendungsfälle untersucht und der Einsatz dieser Speicher unter Berücksichtigung unternehmensspezifischer Lastgänge optimiert werden.
Betriebsführung mit künstlicher Intelligenz
Das Projekt läuft in fünf aufeinander aufbauenden Phasen ab. Zunächst werden die Entwickler die Methoden der Messdatenanalyse zusammenstellen. Im Anschluss daran untersuchen sie Modelle zur Speicherdimensionierung, entwickeln darauf aufbauend selbstlernende Regelalgorithmen für Speicherbetrieb unter Einbeziehung künstlicher Intelligenz. Dazu sammeln sie zunächst die Messdaten, die für eine betriebswirtschaftliche Bewertung der Anwendungsfälle notwendig sind. Danach entwickeln sie mit Hilfe künstlicher neuronaler Netzwerke Algorithmen zur automatischen Auswahl und Dimensionierung sowie zur Betriebsführung von Speichersystemen.
Prototyp entwickeln
Im Anschluss untersuchen die Projektpartner skalierbare Speichersystemarchitekturen. Anschließend installieren und erproben sie die gefundenen Lösungen in ausgewählten Industriebetrieben. Am Ende soll ein Prototyp eines flexibel einsetzbaren, modularen Hybridspeichers bereitstehen, der die jeweiligen Vorteile der Lithium- und Redoxflow-Speichertechnologie vereinbart. Das Projekt wird geleitet von Ernst Knoll Feinmechanik, einem Entwickler von intelligenten Automatisierungslösungen mit Sitz in Umkirch. An den Entwicklungsarbeiten sind neben dem Fraunhofer Institut für Solare Energiesysteme (ISE) und EDF Distributed Solutions auch Solandeo, ein Entwickler neuer Messstellenkonzepte mit Sitz in Berlin sowie der Bundesverband Energiespeicher (BVES) beteiligt. (su)
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