DABESI

Elektrische Speichersysteme sind ein zentraler Baustein für eine dezentrale Energieversorgung und damit auch für die Energiewende. Gerade in mittelständischen Industriebetrieben, dem zentralen Pfeiler der deutschen Wirtschaft, sind diese bislang nur selten installiert. Das Projekt »DABESI« (Datengetriebene Auslegung und Betriebsführung von dezentralen Elektrischen Speichern in produzierenden mittelständischen Industriebetrieben) will den Stromverbrauch in mittelständischen Industriebetrieben durch den Einsatz von Speichersystemen betriebswirtschaftlich optimieren.

Eine kostengünstige Stromversorgung sowie eine effiziente Nutzung der Ressourcen sind für diese Firmen essenziell, um nachhaltig im internationalen Wettbewerb zu bestehen. Eine Herausforderung bei der Identifikation und Realisierung von Optimierungspotenzialen in diesem Segment sind jedoch die hohe Komplexität und Individualität der Produktionsprozesse, die häufig eine aufwendige Analyse erfordern.

DABESI zielt auf die betriebswirtschaftliche Optimierung des Speichereinsatzes unter Berücksichtigung unternehmensspezifischer Lastgänge und Rahmenbedingungen ab. Dafür verfolgen die fünf Projektpartner unter der Konsortialleitung von Erst Knoll Feinmechanik GmbH fünf aufeinander aufbauende Zwischenziele:

• Die Analyse hochaufgelöster Lastdaten von Industriebetrieben zur Erkennung von Potenzialen von Speichersystemen und systematischer Ineffizienzen
  
• Die Entwicklung eines generischen Modells zur optimalen Auswahl und Dimensionierung von Speichersystemen in Abhängigkeit von betriebswirtschaftlichen und unternehmensspezifischen Rahmenbedingungen
• Die Konzeption von Betriebsführungsansätzen in Kombination mit der Entwicklung vielseitig einsetzbarer und ggf. prädiktiver oder selbstlernender Regelalgorithmen für Speicher
• Die Entwicklung einer Systemarchitektur, die eine freie Skalierung, technologische Kombination und den Austausch von Speichersystemen ermöglicht
  
• Die Dimensionierung, Installation und Erprobung von Speichersystemen in ausgewählten Industriebetrieben

Nach der Sammlung der für eine betriebswirtschaftliche Bewertung der Anwendungsfälle notwendigen Messdaten werden – mit Hilfe künstlicher neuronaler Netze (KNN) – Algorithmen zur automatischen Auswahl und Dimensionierung sowie zur Betriebsführung von Speichersystemen entwickelt. Parallel dazu wird der Prototyp eines flexibel einsetzbaren, modularen Hybrid-Energiespeichers entwickelt, der die jeweiligen Vorteile der Lithium- und Redox-Flow-Speichertechnologie vereinbaren soll.

Der im Laufe des Projekts entwickelte Prototyp und die Regelalgorithmen werden abschließend im Digital Grid Lab am Fraunhofer ISE und in einem Feldtest ausgiebig erprobt.