Energieinformatik als Treiber der Energiewende

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1 1. LIESA Kongress Congresshalle Saarbrücken, Energieinformatik als Treiber der Energiewende Prof. Dr. rer. nat. Dr. h.c. mult. Wolfgang Wahlster Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH Saarbrücken/Kaiserslautern/Bremen/Berlin/Osnabrück Tel.: (0681) /4162 Fax: (0681) /

2 Nach der Mathematisierung dominiert nun die Informatisierung alle Wissenschaften Medizininformatik Sportinformatik Energieinformatik Neuroinformatik Computerlinguistik Informatik Von Strukturen zu Prozessen Medieninformatik Rechtsinformatik Bioinformatik Wirtschaftsinformatik kein Nobelpreis ohne IKTUnterstützung in Physik und Chemie "Ich behaupte aber, daß in jeder besonderen Naturlehre nur soviel eigentliche Wissenschaft angetroffen werden kann, als darin Mathematik (Informatik) anzutreffen sei." Immanuel Kant, 1781

3 Konvergenz von drei Netzen für die Energiewende: es entstehen Polynetze WärmeNetze Stromnetze GasNetze Zukunftsnetz für die Energiewende

4 Resilienz von Polynetzen: ein neues LeuchtturmProjekt im LIESAVerbund PolyEnergyNet Resiliente Polynetze zur sicheren Energieversorgung im Rahmen der Förderinitiative Zukunftsfähige Stromnetze genehmigt Projektstart: PeerEnergyCloud / Seite 4

5 5G: das Taktile Internet mit garantierten Latenzzeiten ist für die verteilte Sensorik und Aktuatorik in smarten Polynetzen eine zwingende Voraussetzung Heute 4G Massiver Durchsatz Massive Reduktion der Latenzzeit Massive Sensorik Massive Resilienz Massive Sicherheit und Zuverlässigkeit Morgen 5G Das Taktile Internet 10Gbit/s pro Benutzer < 1ms Datenpaketumlaufzeit (RTT)) 10k Sensoren/ Aktuatoren pro Zelle < 10 8 Ausfallsicherheit < Sicherheit adaptiert von G. Fettweis

6 Der Energieverbrauch produzierender Unternehmen muß für die Energiewende weiter gesenkt werden. Die Energiekosten sind in vielen Energieintensiven Industrien oft der Hauptkostenfaktor Alumnium Zement Stahl Papier Chemikalien In Europa verbraucht die Industrie derzeit rund 25% der Energie. Bis 2030 steigen die Energiepreise um ca. 70%.

7 Von Industrie 1.0 zu Industrie 4.0: Das Internet kommt in die Fabriken Grad der Komplexität Erster mechanischer Webstuhl Industrielle Revolution durch Einführung mechanischer Produktionsanlagen mit Hilfe von Wasser und Dampfkraft Ende 18. Jhdt. Beginn 20. Jhdt. 2. Industrielle Revolution durch Einführung arbeitsteiliger Massenproduktion mit Hilfe von elektrischer Energie Beginn 70er Jahre 20. Jhdt Industrielle Revolution durch Einsatz von Elektronik und IT zur weiteren Automatisierung der Produktion heute 4. Industrielle Revolution auf der Basis von Cyber Physischen Systemen Industrie 4.0 Industrie 3.0 Industrie 2.0 Industrie 1.0 t

8 Die drei Väter von Industrie 4.0 Prof. Wolfgang Wahlster (DFKI), Prof. Henning Kagermann (acatech), Prof. WolfDieter Lukas (BMBF)

9 Die Smart Factory als Internet der Dinge: ein Netzwerk von intelligenten Objekten Verknüpfung von Produkten/Maschinen mit Informationen im Internet Erfassung von Kontextinformationen Ein Netzwerk von intelligenten Objekten Situationsbezogenes Anbieten von Diensten und Dienstleistungen Vernetzung von Maschinen und Produkten im FabrikInternet Dr. Peter W. Stephan Wahlster

10 Lokationsbasierte und mobile Visualisierung für die Ressourcenoptimierung in der SmartFactory des DFKI

11 Ressourcenschonung mittels Webbasierter Visualisierung Zusammenführen und Vernetzen von Ressourceninformationen Prozess Messwerte Energie pro Produkt und Zeit pro Produkt Prozessvarianten Produktsicht Prozessschritte Bewerten des Ressourceneinsatzes für zwei alternative Produktionsarten: liefertreu versus ressourcenschonend

12 Dynamische DiensteOrchestrierung mit Wahl zwischen Ressourcenschonung oder Liefertreue Ressourcenschonung Liefertreue X Abstrakte Prozessbeschreibung Plug&Play Geräteintegration Conveyor1.transport (lowspeed) (fullspeed) Pick&Place.insertBottom (AssemblyPlace1) (AssemblyPlace2) (AssemblyPlace3) (AssemblyPlace4) Pick&Place.insertBoard (AssemblyPlace1) (AssemblyPlace2) (AssemblyPlace3) (AssemblyPlace4) Pick&Place.insertCap (AssemblyPlace2) (AssemblyPlace3) (AssemblyPlace4) (AssemblyPlace1) AssemblyPlace4.compress AssemblyPlace1.compress AssemblyPlace2.compress AssemblyPlace3.compress Adaptiert von Losykll 2013

13 Ressourceneffizienter Betrieb von Produktionsanlagen durch intelligenten Teillastbetrieb und Stop&GoAutomatik Einsparungen im 2Schichtenbetrieb mit freien Wochenenden und 1 Stunde Schichtumstellung Production Low 219 W Zustandsmodell Times Square Production Med 233 W Production High 236 W Production Run >240 W Ready Low 204 W Ready High 222 W Volkswagen: Energieeinsparpotential: 252 M pro Jahr Standby Medium 192 W Gerät Process Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Zustand standby standby standby standby off Gerät Process Band 1 Band 2 Band 3 Band 4 Standby High 205 W Standby Low 138 W Zustand standby off off off off Quelle: Siemens AG

14 Ressourcenschonung als Randbedingung für Industrie 4.0: Lastoptimierte Produktionsprozesssteuerung Quelle: Siemens AG

15 Testfabriken für Industrie 4.0 im Saarland Das Saarland als Informatik und Produktionsland Perl Wadern Völklingen Homburg Rohrbach Blieskastel Kaiserslautern In verschiedenen Förderprojekten sorgt das DFKI für die Einführung cyberphysischer Produktionssysteme im Saarland als Produktionsstandort getragen von den 3 Verbänden

16 Ziel : Weitere Europäische Verbreitung von DFKITechnologien für die Energiewende Ziel bei Industrie 4.0: Deutschen Vorsprung sichern, aber Position als Leitanbieter durch Verbreitung im Europäischen Markt vorbereiten FITMAN (Future Internet Technologies MANufacturing Industries) ELITEProjekt als Teil der Future Internet PPP High Impact Initiative in der Aktionslinie CPS Industrie 4.0 Powering Europe

17 Smart Buildings: Ressourcenschonung durch das Internet der Dinge Quelle: VDEDialog 3/14 In Büro und Werksgebäuden kann durch cyberphysische Systeme und das Internet der Dinge am meisten Energie gespart werden

18 Grenzen der Netzkapazität und Spannung in Verteilnetzen durch dezentrale Energieerzeugung und neue gesteuerte Stromanwendungen sind erreicht Dezentral erzeugt Steigender Anteil dezentrale erzeugter Energie Neue Lasten und Laststeuerung Spannung... neue Lasten Zeit / h Quelle: TU Dortmund RWE Deutschland AG x x Einsatz innovativer Betriebsmittel, Netz und Betriebskonzepte Adaptiert von Christian Rehtanz

19 Verfeinerte VorhersageWerkzeuge sind ein Schlüsselfaktor Nutzerrollen Marktteilnehmer Marktaggregator Marktbetreiber Verteilnetzbetreiber Admin Entwickler Serviceanbieter Vorhersage von Energiebedarf und Erzeugung Alle Markteilnehmer sowie der Verteilnetzbetreiber, benötigen möglichst genaue Prognosen über Energiebedarf und erzeugung, um Ihren Einkauf, Zukauf von Energie besser planen und realisieren zu können, als auch die Netzauslastung zu optimieren.

20 Softwarewerkzeuge für Analyse & Simulation des Handels mit erneuerbaren Energien PeerEnergyCloud / Seite 20

21 Standardlastprofil vs. Individuelles Feingranulares Profil Situation Heute Standardlastprofil Keine Vorhersage für Verbrauch / Erzeugung Situation mit Peer Energy Cloud Individuelles Feingranulares Profil Tagesaktuelle Vorhersage Anpassung der Vorhersage über den Tag Zum Handeln ungeeignet Zum Handeln geeignet

22 Individuelles Feingranulares Profil Energiebedarf Energiebedarf Energieüberschuss

23 Wie sieht eine gute Vorhersage aus? Die richtigen Höhen der Lastspitzen sind wichtig. Gemittelte Werte sind nicht gewünscht. Dafür dürfen die Zeitpunkte der Lastspitzen variieren. Vorhersage Ist Konstant

24 Wie soll ein Vergleich zwischen vorhergesagtem und tatsächlichem Verbrauch aussehen? Bei der Höhe der Lastspitzen größere Abweichungen mehr bestrafen als kleinere Abweichungen. Vorhersage Ist Konstant

25 Wie soll ein Vergleich zwischen vorhergesagtem und tatsächlichem Verbrauch aussehen? Zeitliche Verschiebungen im gewissen Umfang zulassen. Vorhersage Ist Konstant

26 Die Euklidische Norm ist für den Vergleich ungeeignet Diese Norm berücksichtigt keine zeitlichen Verschiebungen von Vorhersage zu tatsächlichem Verbrauch und bestraft dabei doppelt. Vorhersage Ist Konstant

27 Zeitliche Verschiebungen zulassen Um für die Bewertung eine möglichst gute Überdeckung zweier Kurven zu erreichen, dürfen Messpunkte um eine gewisse Anzahl an Stellen verschoben werden. Vorhersage Ist Konstant

28 Zeitliche Verschiebungen zulassen Um für die Bewertung eine möglichst gute Überdeckung zweier Kurven zu erreichen, dürfen Messpunkte um eine gewisse Anzahl an Stellen verschoben werden. Vorhersage Ist Konstant

29 Zeitliche Verschiebungen zulassen Um für die Bewertung eine möglichst gute Überdeckung zweier Kurven zu erreichen, dürfen Messpunkte um eine gewisse Anzahl an Stellen verschoben werden. Vorhersage Ist Konstant

30 Zeitliche Verschiebungen zulassen Um für die Bewertung eine möglichst gute Überdeckung zweier Kurven zu erreichen, dürfen Messpunkte um eine gewisse Anzahl an Stellen verschoben werden. Vorhersage Ist Konstant

31 Zeitliche Verschiebungen zulassen Euklidische Norm bevorzugt nun die aussagekräftigere Vorhersage gegenüber einer Vorhersage mit einem konstanten Wert. Vorhersage Ist Konstant

32 Zeitliche Verschiebungen zulassen Euklidische Norm bevorzugt nun die aussagekräftigere Vorhersage gegenüber einer Vorhersage mit einem konstanten Wert. Vorhersage Ist Konstant

33 Neuer Vorhersagealgorithmus Starte mit dem Durchschnitt Füge die vorhergehenden Tage hinzu beginnend mit dem letzten Tag Permutiere die M (k), um sie so gut wie möglich an die Vorhersage F (k) anzunähern Die neue Vorhersage F (k+1) berechnet sich aus dem gewichteten Durchschnitt A New Error Measure for Forecasts of Householdlevel, High Resolution Electrical Energy Consumption, S. Haben, J. A. Ward, D. V. Greetham, P. Grindrod and C. Singleton, International Journal of Forecasting, vol. 30, pp , 2014.

34 Konklusion Die Energieinformatik ist die Schlüsseldisziplin für die Energiewende. Das Internet der Dinge und 5GTechnologien sind die Grundlage für intelligente Polynetze zur Energieversorgung. Nur durch neue Voraussagealgorithmen kann der notwendige Lastausgleich in Smart Grids erreicht werden.

35 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Design by R.O.