Stromspeicher mit KI-Software
Ladung und Einspeisung per KI steuern
Strompreise sowie Stromerzeugung aus Wind und Sonne unterliegen starken Schwankungen und sind nur schwer planbar. Batteriespeicher federn diese Schwankungen ab, indem sie bei Lastspitzen entladen und zu Zeiten niedrigerer Lasten wieder aufgeladen werden. Das Commeo Energy Control System (ECS) hilft, die Batterien dynamisch zu betreiben. Entsprechend verschiedener Energiedaten und -preise ermittelt die KI-Software die optimalen Phasen, um Strom aus dem Netz zu beziehen, zu speichern oder ins Netz einzuspeisen.
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Datenkontrolle und Planbarkeit
Interessant ist der KI-gesteuerte Batteriespeicherbetrieb vor allem für Unternehmen aus Industrie und Gewerbe, die mit eigenen PV- oder Windkraft-Anlagen viel Strom erzeugen, speichern und selbst verbrauchen. Das System aus Soft- und Hardware erstellt einen digitalen Zwilling der Stromversorgung, der alle Komponenten und deren Daten erfasst und mit den aktuellen Strompreisen abgleicht. Diese lassen sich vorab in Preisgruppen einteilen: Lade-, Niedrig-, Mittel- und Hochtarif.
Die KI-Software sammelt weitere dynamische Daten, wie Wetterprognosen, Betriebsdaten und die für das jeweilige Unternehmen und jede Anlagenkomponente typischen Verbrauchsszenarien. Entsprechend dieses Abgleiches und den voreingestellten Parametern steuert das System den Batteriebetrieb – automatisiert und dynamisch. Das ermöglicht einen wirtschaftlicheren und nachhaltigeren Umgang mit den eigenen und zugekauften Energieressourcen und macht die Versorgung sicherer und besser planbar.
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Lastspitzen reduzieren
Ein Beispiel: Lastspitzen bei energieintensiven Produktionen sind ein echter Kostentreiber, weil Energieversorger sich teuer bezahlen lassen, dass sie permanent die nötigen Stromreserven bereithalten. Die KI-Software kann über die dynamische Steuerung des Batteriespeichers selbst produzierten PV-Strom speichern und für Lastspitzen reservieren. Das senkt die Kosten für die Bereitstellung von zukaufbarem Netzstrom.
Stromhandel planen
Ein weiteres Beispiel: Der Strompreis unterliegt tageszeitlichen und zunehmend wetterbedingten Schwankungen durch die Nutzung von Wind und Sonne. Zudem ist er abhängig von der Nachfrage. Typische Produktionszeiten erhöhen die Nachfrage und ungünstige Wetterbedingungen reduzieren die zur Verfügung stehende Strommenge. Dadurch steigt der Preis des Netzstroms. Mithilfe des dynamisch gesteuerten Batteriebetriebs können Unternehmen den Stromkauf und -verkauf besser steuern. Der überschüssige und selbst erzeugte PV-Strom großer Anlagen wird erst dann ins Netz eingespeist, wenn die Preise dafür attraktiv sind. Andersherum kann Strom zugekauft werden, wenn er günstig ist, um ihn dann zu speichern, bis er benötigt wird.
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