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Forschungsprojekt

OptiCast

KI-gestützte Prognose und koordinierte Speichersteuerung für Büro- und Industriegebäude

Kofinanziert von der Europäischen Union

Das Vorhaben

Gewerbe- und Industriegebäude sind große, bislang kaum genutzte Energiespeicher: Ihre Gebäudemasse kann Wärme über Stunden bis Tage zwischenspeichern. Zusammen mit stationären Batteriespeichern und E-Fahrzeugen entsteht so ein erhebliches Flexibilitätspotenzial. Es bleibt heute ungenutzt, weil die thermischen Eigenschaften der Gebäude unbekannt sind und die Speicher nicht aufeinander abgestimmt arbeiten.

Im Verbundvorhaben OptiCast entwickeln die Amcopia GmbH und die NetTask GmbH ein integriertes, KI-basiertes System, das Gebäude, Speicher und Fahrzeugflotten als koordinierte Flexibilitätsressource erschließt. Es verbindet präzise Prognosen von Energiebedarf und Strompreis mit einer intelligenten Steuerung aller verfügbaren Speicher.

Das Vorhaben OptiCast wird von der Europäischen Union aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) kofinanziert.

Schema des OptiCast-Systems: Prognosen aus Kalender, Raumbuchung und Schichtplan liefern Bedarf und Strompreis für 72 Stunden an den Energiefluss-Optimierer. Dieser steuert KI-unterstützt die drei Speicher Gebäudemasse (Thermal Fingerprinting), stationären Batteriespeicher und E-Fahrzeuge (bidirektionales Laden) gemeinsam.

Drei Speicher. Ein koordiniertes System.

Das System wertet Kalender, Raumbuchungen und Schichtpläne aus und kennt so den Energiebedarf von morgen, bevor er entsteht. Auf Basis dieser Prognosen und erwarteter Strompreise entscheidet ein Optimierer über einen rollierenden Horizont von 72 Stunden, wie und wo Energie gepuffert wird:

  • Gebäudemasse: Sie bietet träge Flexibilität und speichert große Energiemengen über Stunden bis Tage.
  • Stationäre Batteriespeicher: Sie reagieren mittelschnell und sind sehr zyklenfest.
  • E-Fahrzeuge: Sie liefern schnelle Flexibilität durch bidirektionales Laden.

Dabei werden Komfortgrenzen der Gebäudenutzer, die Mobilität der Fahrzeugnutzer und der Verschleiß der Batterien stets berücksichtigt.

Ziele und erwartete Ergebnisse

Thermal Fingerprinting

Algorithmen bestimmen die Speicherfähigkeit eines Gebäudes automatisch aus seinen Betriebsdaten. Eine manuelle Bestandsaufnahme ist nicht nötig, und das Verfahren lässt sich auf viele Gebäude übertragen.

ZielwertRaumtemperaturprognose mit unter 0,5 K Abweichung über 6 Stunden

Mehrpfad-Optimierer

Gebäudemasse, Batteriespeicher und E-Fahrzeuge arbeiten als ein koordiniertes Speichersystem und nutzen jeweils den wirtschaftlich günstigsten Speicherpfad.

ZielwertMindestens 20 % geringere Energiekosten gegenüber ungesteuertem Betrieb

Kontextsensitive Prognose

Organisatorische Planungsdaten wie Kalender, Raumbuchungen und Schichtpläne fließen erstmals systematisch in die Prognose von Energiebedarf und Strompreis ein.

ZielwertDeutlich präzisere Prognosen auch über 72 Stunden

Demonstrator im Realbetrieb

Alle Module werden zu einem Demonstrator zusammengeführt und unter realen Betriebsbedingungen an einem Büro- oder Industriestandort erprobt und validiert.

ZielwertValidiertes Demonstratorsystem (TRL 6 bis 7)

Die Verbundpartner

Amcopia GmbH

Chemnitz · Koordination

Entwickelt das Energiemanagement- und Speicheroptimierungsmodul: Thermal Fingerprinting der Gebäude, den Mehrpfad-Optimierer sowie die Umsetzung des Demonstrators.

NetTask GmbH

Hohenstein-Ernstthal

Entwickelt das Prognose- und Kontextmodul: Energiebedarfs- und Strompreisprognosen unter Einbindung organisatorischer Planungsdaten sowie die betriebliche Steuerlogik.

Potenzial in Ihren Gebäuden heben

Sie betreiben Gewerbe- oder Büroimmobilien und möchten dieses Potenzial nutzen? Sprechen Sie uns an.

Kofinanziert von der Europäischen Union

Das Vorhaben OptiCast wird von der Europäischen Union aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) kofinanziert.