Dank IoT-Plattform die Lastspitzen im Blick

Mit Einführung des Energie-Managements bei ZF wurde das Problem der kontinuierlich steigenden Kosten für Lastspitzen transparent. So ist der Preis für Lastspitzen von 61,25 Euro im Jahre 2013 auf 83,18 Euro pro Kilowatt in 2017 (am Standort Friedrichshafen) gestiegen, Tendenz steigend. Zu Beginn des Energie-Managements lag die Lastspitze bei über 28 Megawatt. Das Ziel war es, Lastspitzen auf 22,5 Megawatt zu reduzieren.

Auf der Suche nach einer Systemlösung zur Vermeidung von Lastspitzen stieß Christoph Weippert, Leiter Energie-Management bei ZF, auf das Forschungsprojekt „SmartEnergyHub“, dem sich ZF in der Folge als assoziierter Partner anschloss. Einer der Projektpartner war die In-GmbH als Spezialist für Industrie-4.0-Software-Lösungen. Prognosealgorithmen wurden von der Fraunhofer Gesellschaft IAO entwickelt und als digitaler Service aus der Cloud bereitgestellt.

Zielsetzung des gemeinsamen Projektes war das Vermeiden von Lastspitzen. Die Basis dafür bildeten die von ZF über das Industrie-4.0-Standardprotokoll OPC-UA an Sphinx Open Online bereitgestellten aktuellen und historischen Energiedaten von Verbrauchern und Erzeugern in den Betriebsliegenschaften von ZF Friedrichshafen. Daraus ergeben sich Potenziale zur Lastverschiebung zu- und abschaltbarer Verbraucher und Erzeuger, wobei diverse Rahmenbedingungen eingehalten werden müssen. Die Produktion darf dadurch in keiner Weise beeinträchtigt werden. Ein besonderes Merkmal des LMS ist, dass auch unvorhersehbare Ausfälle zuverlässig ausgeregelt werden. Im laufenden Betrieb können Anlagendaten oder Rahmenbedingungen geändert werden. Selbst bei einem Ausfall der Prognose fährt das System auf Sicht und arbeitet weiter.

Heute senkt ZF mit dem prognose- und regelbasierten Lastspitzen-Management auf Basis der IoT-Plattform nachhaltig die Energiekosten. Drohende Lastspitzen werden schnell erkannt und durch autonome Schalthandlungen ohne menschliches Zutun innerhalb des 15-Minuten-Rasters kompensiert. Die Plattform mit Datenerfassung und Steuerung läuft als Edge-Anwendung im Firmennetz, Energiebedarfsprognosen werden in der Cloud berechnet und weitere notwendige Daten für die Optimierung, wie beispielsweise Wetterprognosen, werden aus dem Internet als Service bezogen. Der Datensicherheit und dem Zugriffschutz kommt dabei eine besondere Bedeutung zu.

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