Das Vorhabenziel ist die Entwicklung, Implementierung und Optimierung eines intelligenten Energiemanagementsystems und eine Validierung an der Kläranlage Bad Wörishofen. Dabei wird eine generische Systemarchitektur geschaffen, die Entscheidungsunterstützung durch Simulationen und mathematische Optimierung bietet, welche sich leicht auf andere Kläranlagen übertragen lassen soll. Hierzu werden die Systemmodule definiert und der Datenfluss festgelegt, um Kläranlagenbetreiber bei Entscheidungen im Anlagen- und Energiemanagement zu unterstützen. Technische und regulatorische Anforderungen werden berücksichtigt, ebenso wie Aspekte der Cyber-Sicherheit. Für die Integration in die Betriebsprozesse werden Datenformate und Schnittstellen definiert und die Anbindung an das Prozessleitsystem vorbereitet. Ein benutzerfreundliches Bedienkonzept erhöht die Akzeptanz. Im Rahmen der technischen Umsetzung wird ein Optimierungsverfahren für intelligentes Lastmanagement entwickelt, das den Energieverbrauch durch zeitliche Glättung von Spitzenlasten optimiert. Hierbei werden prognostizierter Verbrauch, Energieerzeugung und variable Stromtarife einbezogen, um die Eigenenergieerzeugung zu maximieren und Stromkosten zu reduzieren. Flexible Prozesse wie der Betrieb von Zentrifugen werden integriert, um die Energieeffizienz weiter zu steigern. Externe Datenquellen, etwa Wetter-, Prozess- und Kanalnetz-Daten, werden über einheitliche Schnittstellen angebunden und für Prognosen nutzbar gemacht. Im Testbetrieb wird das iEEMS an die spezifischen Bedingungen der Kläranlage angepasst und unter realen Betriebsbedingungen evaluiert. Handlungsempfehlungen werden durch Fachkräfte geprüft und umgesetzt. Die Mensch-Technik-Interaktion sowie die in vorherigen Arbeitspaketen definierten Leistungskennzahlen (KPIs) werden bewertet, um das System weiter zu optimieren. Der ganzheitliche Ansatz ermöglicht eine nachhaltige Steigerung der Energieeffizienz und Wirtschaftlichkeit der Kläranlage
Die Industrie steht vor wachsenden Herausforderungen im Energiemanagement: steigende Komplexität der Energiesysteme, ungenutzte Datenmengen, Fachkräftemangel, hohe Energiekosten und zunehmende regulatorische Anforderungen. Effizienzpotenziale bleiben oftmals ungenutzt, da notwendige Analysen zu spät oder nur mit hohem Aufwand durchgeführt werden. Das Projekt etaGPT setzt hier an und nutzt KI-basierte Assistenzsysteme, insbesondere Large Language Models (LLMs), um die Analyse und Optimierung von Energiesystemen zu beschleunigen. Ziel ist es, Energiemanager durch schnellere, präzisere Auswertungen zu unterstützen und die Umsetzung von Energieeffizienzmaßnahmen zu vereinfachen. Die Anwendung fokussiert dabei die drei Hauptbereiche: 1. Identifikation von Effizienzmaßnahmen 2. Umsetzung von Maßnahmen 3. Visualisierung und Reporting Durch praxisnahe Lösungen und die Einbindung von Industriepartnern wird die Umsetzungsgeschwindigkeit gesteigert, ohne die Umsetzungsqualität zu beeinträchtigen. Innovationspunkte wie Offline-Fähigkeit, energieeffizienter Betrieb, modellagnostische Lösungen sowie ein hybrider Ansatz sorgen für flexible, skalierbare und datensichere Anwendungen, die die Energiewende unterstützen und die Wettbewerbsfähigkeit der Industrie stärken.
About 40% of final energy consumption in Germany will take place in and around buildings. Heating, cooling, hot water and the operation of electric devices are doing the most important areas - in the future probably also increasingly electric vehicles. The Open Gateway Energy Management Alliance (OGEMA) is an open software platform for energy management in this area. This connects energy consumers and producers to the customer with control centers of energy supply and binds a display for user interaction to. Thus, end-users should be able to automatically observe the future variable price of electricity and energy consumption to times. All participating developers to turn their ideas for automated energy can be used more efficiently to implement in appropriate software.