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IoT Hotspot: Smart Grid – der nächste Schritt

Fortsetzung des Artikels von Teil 2.

Die Zukunft ist dezentral und offen

Aus technischer Sicht ist zukünftig davon auszugehen, dass die zentrale Fernsteuerung dezentraler Energieanlagen mit Hilfe überholter Fernwirkprotokolle an Bedeutung verliert. Hierzu wird neben der Verbreitung des IoT besonders der Bedarf an offenen, intelligenten und autonomen Lösungen beitragen. Letztendlich werden auch die cyberphysischen Systeme der Industrie-4.0-Welt nicht mehr von einer zentralen Leitwarten-Instanz aus ferngesteuert. Sie benötigen darüber hinaus ebenfalls eine lokale künstliche Intelligenz, die sie zu autonomen Entscheidungen befähigt. Insofern werden sich solche Konzepte relativ einfach auf vernetzte dezentrale Energieanlagen übertragen lassen, um neue Anwendungen und Geschäftsmodelle zu ermöglichen. Im Umfeld des Energiemanagements und der Energieeffizienz-Applikationen findet man bereits Pilotanwendungen, die allerdings überwiegend auf regelbasierten Systemen und geschlossenen Architekturen basieren.

Gegenwärtig sind bei VHPready 4.0 die Datenpunkte der einzelnen Energieanlagen direkt in das Protokoll eingebettet. Offene Geräteschnittstellen benötigen jedoch datenagnostische Protokolle. Darüber hinaus sind beispielsweise XML-basierte Informationsmodelle mit semantischen Beschreibungen erforderlich, um Verbundsys-teme ohne ein Geräte-individuelles Engineering einfach zusammenzuschalten. Durch den Einsatz moderner Algorithmen aus dem KI-Umfeld, wie beispielsweise das überwachte maschinelle Lernen (Supervised Machine Learning), und neuronaler Netze lässt sich automatisch ein Fahrplan für einen Anlagenverbund aus Blockheizkraftwerk und Batteriespeicher realisieren, um mit lokaler Entscheidungsfindung den bestmöglichen Gesamtbetrieb zu ermöglichen. Der dafür genutzte Fahrplan ist ein mathematisches Modell, in dem lokale und externe Einflussgrößen (zum Beispiel individueller Anlagenzustand, lokaler Energiebedarf auf Basis von Historiendaten, Wetterbericht und Wetterprognosen oder Betriebsparameter externer Energienetze) sowie Verhaltensmuster der Nutzer berücksichtigt werden.

Autor:
Klaus-Dieter Walter ist Mitglied der Geschäftsführung bei SSV Software Systems.