Energiemanagement für Energieversorger, Netzbetreiber und Energiedienstleister

Herausforderungen

  • Individuelle Energieportfolien erfordern individuelle Lösungen (Energiemanagement zur Bedienung unterschiedlicher Geschäftsmodelle erforderlich)
  • Exzellente Qualität von EMS Funktionen sind Grundlage tragfähiger datenbasierter Dienstleistungen und Geschäftsmodelle

Unsere Lösung und Forschungsarbeit

  • Integration/Entwicklung von Lösungen zur Modellierung und Optimierung für Kraftwerks- und Ressourceneinsatzplanung, Beschaffung, Direktvermarktung, Speicherbewirtschaftung, Virtuelle Kraftwerke und Betriebsführung
  • Integration/Entwicklung von Lösungen zur Modellierung und Prognose für Verbrauch und Einspeisung
  • Lineare und nichtlineare Modellansätze für die Prognose und Optimierung
    • Prognose: automatische Datenanalyse, Wissensbasierte Modelle, Probabilistische Prognose, aktuelle KI-Ansätze und selbstlernende Methoden (z.B. LSTM, Deep Learning, Reinforcement Learning, Federated Learning usw.), Assistenzfunktionen
    • Optimierung: lineare und gemischt-ganzzahlig-lineare Optimierung, stochastische und robuste Optimierung, agentenbasierte Optimierung, Fundamentalmodelle, automatisierte Modellerstellung 
  • Einsatz von KI zur Automatisierung und Skalierung bei Inbetriebnahme/Initialisierung und beim Betrieb
  • Resilienz in der Betriebsführung