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Intelligente Lastverschiebung in der Produktionstechnik - ein Weg zum Industrial Smart Grid

Intelligent demand side management within production systems - towards industrial smart grids
 
: Schriegel, Sebastian; Pethig, Florian; Jasperneite, Jürgen

Verband der Elektrotechnik, Elektronik, Informationstechnik -VDE-:
VDE Kongress "Smart Grid" 2012. Intelligente Energieversorgung der Zukunft. CD-ROM : Kongressbeitäge; 5. - 6. November 2012, Internationales Congresscenter Stuttgart (ICS); 5. - 6. November 2012; Bd. 1 - Kongressbeiträge; Bd. 2 - Posterbeiträge
Berlin: VDE-Verlag, 2012
ISBN: 978-3-8007-3446-7
6 S.
Kongress "Smart Grid" <2012, Stuttgart>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IOSB ()

Abstract
Der intelligente Lastausleich ist eine Schlüsselfunktionalität von Smart Grids: Verbraucher passen ihr Energiebedarfsverhalten der aktuellen, zeitvolatilen Energieerzeugungskapazität an. Die heute in der Produktionstechnik angewandten statischen Energieverbrauchsoptimierungen, wie der Einsatz energieeffizienter Aktorik und Spitzenlastmanagement müssen dafür um ein dynamisches Echtzeit-Energiemanagement ergänzt werden. Ein solches Energiemanagement kann auf den verschiedenen Ebenen der Automatisierungspyramide etabliert werden. Auf der Leitebene wird auf Basis von Energievorhersagen und auf Steuerungs- und Feldebene auf Basis von Prozessgrößen und Echtzeitdaten optimiert. Die Taxonomie der Energieoptimierungstypen unterscheidet dabei organisatorische, synchronisationsbasierte und Einzelparameteroptimierung.
Die Umsetzung dieses Optimierungspotenzials kann mit intelligenter Steuerungstechnik auf Basis gelernter Anlagenmodelle und optimierbaren Steuerungsprogrammen erfolgen. Durch Vernetzung dieser intelligenten Steuerungstechnik innerhalb einer Produktion entsteht ein Industrial Smart Grid, welches als Intranet der Energie für ein optimales Energieverbrauchsverhalten sorgt und optimal mit dem Smart Grid interagieren kann.

 

Demand Side Management is a key technology of smart grids. Consumers adjust their energy consumption at current time-volatile energy generation capacity. The currently used energy consumption optimizations, such as the use of energy efficient actuators, pause functions and peak load management should supplemented by a dynamic real-time energy management. For industrial consumers, such an energy management may be established at various levels of the automation pyramid. On plant level energy optimization is based on predictions, on control and field level optimization is based on process variables. The taxonomy of potential energy optimization differentiates between organizational, synchronization and single parameter optimization. This potential can be exploited with intelligent control technology based on qualified process models and tunable control programs. An Industrial Smart Grid results by interlinking the former mentioned intelligent control technologies with the plant infrastructure and thereby provides an optimal energy consumption behavior and a perfectly integration into and interaction with the smart grid.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-219614.html