Beobachtung von Wolkenbildung mittels einer Wolkenkamera (Quelle: WiriTec)
Um eine effiziente Nutzung der vorhandenen Energiequellen und einen reibungslosen Ablauf ihrer Produktionsstätten zu gewährleisten, müssen sich Unternehmen mit der Optimierung nicht nur des Energieverbrauchs beschäftigen, sondern auch mit der Optimierung der Energiebezugsquellen. Ein Energiedatenmonitoring-Softwarehersteller aus dem südhessischen Bensheim kann hier helfen.
Prognosetools zur Analyse des Energiebedarfs
Das Bensheimer Softwarehaus hat hierzu verschiedene Prognosetools zur Berechnung des voraussichtlichen Energieverbrauchs entwickelt. Ein Tool ist die Regressionsprognose, die diejenigen Faktoren in Betracht zieht, die für den Verbrauch ursächlich sind. Das können Faktoren sein, wie Maschinenauslastung, Außentemperatur, geplante Schichtpläne und die Anzahl der einzusetzenden Mitarbeiter im Werk. Auf Grundlage der Vergangenheit werden die Abhängigkeiten der Verbräuche von den Faktoren berechnet und die Software wird über einen längeren Zeitraum angelernt.
Auf dieser Berechnungsgrundlage kann der zukünftige Verbrauch sehr genau errechnet werden. Aber auch vollwertige Künstliche-Intelligenz-Modelle sind in bestimmten Fällen notwendig, in denen die Parameter nicht genau bekannt oder in denen Zusammenhänge mathematisch nicht greifbar sind.
Analyse des Energiebedarfs und der Energieerzeugungsanlagen
Ein erster Schritt, um das Lastmanagement den erneuerbaren Energien anzupassen, ist eine umfassende Analyse des Energiebedarfs und der vorhandenen Energieerzeugungsanlagen. Hierbei müssen Unternehmen den eigenen Energiebedarf genau erfassen und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit und Verfügbarkeit der Energieerzeugungsanlagen, insbesondere der Solaranlagen und Windräder, verstehen.
Treffsichere Prognosen über den zukünftigen Energie- und Ressourcenbedarf sind in Unternehmen mit hohen Energiekosten absolut zwingend. Nur wenn bekannt ist, wie viel Energie wann benötigt wird, kann zu vorteilhafteren Preisen gekauft oder die Verhandlungsposition gegenüber dem Versorger verbessert werden. Bei der Analyse kann eine Energiedatenmonitoring-Software wie die der WiriTec GmbH unterstützen.
Um den Bedarf zu analysieren, werden alle vorhandenen Energiedaten in die Software importiert. Dabei spielt es keine Rolle, in welcher Form die Daten vorhanden sind: das WiriTec-System akzeptiert alle gängigen Datenformate. Aus den gewonnenen Daten kann das System eine Prognose erstellen, die die Verfügbarkeit der Energiequellen und den erwarteten Bedarf berücksichtigt. So können Produktionsleiter erkennen, wann sie am besten ihre Produktion hochfahren, wenn viel Energie aus erneuerbaren Quellen zur Verfügung steht, und wann sie am besten ihre Produktion runterfahren, um weniger auf Strom aus dem Netz zuzugreifen. So senken Unternehmen nicht nur effektiv ihre Energiekosten, sondern leisten gleichzeitig einen Beitrag zum Schutz der Umwelt (Abb. 1).
Effektive Nutzung erneuerbarer Energiequellen
Erneuerbare Energien, wie Photovoltaik- oder Windkraftanlagen, stellen Unternehmen vor neue Herausforderungen. Aufgrund von Gesetzesänderungen ist es inzwischen wirtschaftlicher, den erzeugten Strom selbst zu nutzen und nicht mehr ins Netz einzuspeisen. Das bedingt aber, dass das Unternehmen energieintensive Prozesse auf die zu erwartende Verfügbarkeit von kostengünstigem und umweltfreundlichem eigenproduziertem Strom ausrichtet. Hierfür bedarf es jedoch eines genauen Verständnisses darüber, wann die erneuerbaren Quellen voraussichtlich welche Energiemengen erzeugen werden.
Fallbeispiel Windkraftanlagen
Angenommen, ein Unternehmen verfügt über eine eigene Windkraftanlage. Um die zu erwartende Energieerzeugung abzuschätzen, greift man auf Windprognosen zurück, die von verschiedenen Anbietern zur Verfügung gestellt werden und eine treffsichere Prognose über Tage hinweg ermöglichen. Basierend auf Windformationen und anderen Parametern erstellt die WiriTec-Software eine Prognose zur voraussichtlichen Energieerzeugung.
Diese Prognose können Betreiber verwenden, um die Produktionspläne so anzupassen, dass die zur Verfügung stehende erneuerbare Energie möglichst vollständig verwendet werden kann und eine Einspeisung ins Netz minimiert wird. Sollte es in den nächsten Tagen z.B. windig werden, was zu einer höheren Stromerzeugung aus der Windkraftanlage führen würde, kann der Betreiber energieintensive und daher teure Prozesse in diese Zeiten einplanen. Indem das Unternehmen auf selbst generierte erneuerbare Energie zurückgreift und weniger Strom aus dem Netz bezieht, lässt sich eine beträchtliche Kostenersparnis erzielen.
Fallbeispiel Photovoltaikanlagen
Während meteorologische Daten bezüglich Windaktivität sehr verlässlich sind, sind klassische Wetterdaten für die Prognose der Photovoltaikanlagen-Leistung mit einiger Vorsicht zu genießen. Zwar geben sie ein grobes Bild über die voraussichtliche Wetterlage, jedoch sind aufgrund der individuellen Lage und Ausrichtung der Einzelanlage erhebliche Abweichungen möglich. Trotz scheinbar sonnigen Wetters kann es aufgrund des Sonnenstandes zur individuellen Beschattung von einzelnen Photovoltaikanlagen kommen.
Es können beispielsweise Quellwolken auftauchen, ein leicht bewölkter Himmel kann zur Senkung der Anlagenleistung führen, einzelne Module können sich aufgrund des Stands der Sonne gegenseitig beschatten oder andere Konstruktionen wie Gebäude können für Schattenwurf sorgen. Während bei Großanlagen eine regionale Beschattung nicht so stark ins Gewicht fällt, kann bei kleineren Anlagen eine solche Beschattung erhebliche Ausmaße haben.