Vom Energiemanagement zum KI basierendem Commeo EC-S mit digitalem Zwilling

Um die maximale Wirtschaftlichkeit zu erreichen, nutzt das Energy Control System intelligente Machine-Learning-Algorithmen. Die Strompreise werden dabei vom jeweiligen Stromanbieter abgerufen und klassifiziert in Lade-, Niedrig-, Mittel- und Hochtarif. So wird automatisch entschieden, wann der Batteriespeicher aus dem Netz oder der PV geladen, entladen oder pausiert wird – genau dann, wenn es wirtschaftlich am sinnvollsten ist. Im ersten Schritt werden die Anbieter Tibber und Awattar unterstützt. Ebenso können Anbieter eingebunden werden, die mit den Börsenstrompreisen des EPEX-Spot-Markts arbeiten. Generell läuft die Klassifizierung der Preise automatisch ab, der Nutzer kann jedoch durch die Einstellung von manuellen Preisgrenzen auch bestimmen, wann der Speicher aus dem Netz beladen wird. Zusätzlich ist eine Feinjustierung möglich. (siehe Abbildung 1: Auswertung Energiestatistik)

Neben den dynamischen Stromtarifen leistet das Energy Control System nicht nur einen entscheidenden Beitrag zur Kostenreduzierung, Steuerbarkeit und Nachhaltigkeit in Industrie- und Gewerbeunternehmen, sondern sorgt für vollständige Transparenz in der Energieinfrastruktur. Durch das ECS besteht jederzeit der Überblick, wo Energie verbraucht, erzeugt oder gespeichert wird. (siehe Abbildung 2: Klassifizierung der dynamischen Strompreise)

Durchgeführte Optimierungen können direkt gemessen werden – Die Grundlage für eine stetige Verbesserung Ihrer Energieinfrastruktur.

Ein besonderes Alleinstellungsmerkmal des Commeo ECS ist die Kombination aus intelligenter Software und leistungsstarker Hardware. Das System bildet eine Asset-Administration-Shell-Plattform, über die jede digital kommunizierende Anlage als digitaler Zwilling eingebunden und vernetzt wird. Auf dieser Basis entsteht eine flexible, skalierbare und zentral steuerbare Lösung, die die gesamte Energieinfrastruktur abbildet, überwacht und steuert.

Datenbasierte Optimierung mit KI-Methoden

Das EMS verarbeitet umfangreiche Systemdaten mit intelligenten Algorithmen und unterstützt so eine vorausschauende, kontinuierliche Optimierung energetischer Abläufe. Dazu zählen aktuelle Lastprofile, Batteriekapazitäten, Leistungsgrenzen und Wirkungsgrade. Das Modell formuliert die Steuerungsaufgabe als konvexes Optimierungsproblem, das darauf abzielt, den Energiefluss effizient zu regeln und Betriebskosten sowie Verschleiß zu minimieren. Im Vergleich zu herkömmlichen EMS-Ansätzen, die oft auf regelbasierten oder heuristischen Methoden beruhen, bietet unser Modell eine höhere Flexibilität, Effizienz und Robustheit, was zu einer verbesserten Systemperformance und Lebensdauer der Komponenten führt. (siehe Abbildung 3: Übersicht Energy Control System und Abbildung 4: Funktionsübersicht Energy Control System)