Energiemanagement: Prognosebasierte Optimierung und modellprädiktive Regelung

Flexibilität ist eine wesentliche Ressource im 100 % Erneuerbaren elektrischen Energiesystem der Zukunft. Um die vorhandene Flexibilität zu erschließen, entwickeln wir Strategien der prognosebasierte Optimierung und der modellprädiktive Regelung.

Mit unserer Optimierungssoftware OptiCharge erstellen wir optimierte Ladefahrpläne für Elektrofahrzeuge, die die Integration erneuerbarer Energien fördern und gleichzeitig die Betriebskosten senken. Die intelligente Planung maximiert die Energieeffizienz und reduziert die Abhängigkeit von konventionellen Energieträgern.

OptiCharge vereint verschiedene Use-Cases, darunter die PV-Optimierung und die Preisoptimierung, sowohl uni- als auch bidirektional für einzelne Fahrzeuge und größere Fuhrparks.

Eine weitere Optimierungssoftware stellt unsere Dynamic Energy System Optimization (DESO) dar. Durch eine multikriterielle Batterieoptimierung welche auch Unsicherheiten in der Prognose berücksichtigt können Stromkosten gesenkt, Eigenverbrauch erhöht und Batteriealterung reduziert werden.

Neben unseren konkreten Software Frameworks OptiCharge und DESO, beschäftigen wir uns in mehreren Forschungsprojekten mit der Optimierung dezentraler Energiesysteme. Dabei liegt der Fokus auf der Steuerung von Elektrofahrzeugen, Wärmepumpen und Batteriespeichern in beliebiger Kombination und für verschiedene in front und behind the meter Anwendungen.

Unsere FuE-Leistungen zu diesem Arbeitsgebiet umfassen:

• Optimierungsalgorithmen als SaaS für verbesserte Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit.
• PV- und preisoptimiertes bidirektionales Laden von Elektrofahrzeugen und Batteriesystemen
• Echtzeitregelung auf Embedded-Systemen für effiziente Implementierung
• Berücksichtigung von Unsicherheiten in der Echtzeitregelung; mögliche Zustände werden modelliert und gewichtet in die Kostenfunktion integriert