Lastmanagement für industrielle Stromverbraucher

Die Kosten eines großen industriellen Stromverbrauchers hängen von der Gesamtmenge des bezogenen Stroms und der zeitlichen Verteilung des Stromverbrauchs ab. Lastmanagement durch zeitlich flexiblen Einsatz von Maschinen und Geräten verspricht große Einsparpotenziale. Das an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) entwickelte Verfahren basiert auf mathematischer Optimierung und ermöglicht wesentliche Einsparungen bei den lastabhängigen Stromkosten und im Gesamtstromverbrauch im elektrisch betriebenen Schienenverkehr. Durch das Vermeiden zu vieler gleichzeitiger Zugabfahrten kann die im Bahnstromnetz entstehende Last gleichmäßiger über die Zeit verteilt werden. Zusätzlich senkt eine möglichst energiesparende Fahrweise der Züge den Energieverbrauch deutlich. Entscheidend ist, Fahrzeitpuffer optimal zu nutzen, um den Zügen möglichst lange Ausrollphasen zu ermöglichen – dies abgestimmt für alle im Netz verkehrenden Züge. Das entwickelte KI-Verfahren berechnet die optimalen Abfahrtszeitpunkte und Geschwindigkeitsprofile der Züge auf der Strecke und minimiert so Spitzenlast und Energieverbrauch für das Gesamtsystem. Die im Projekt entwickelte Planungssoftware ist übertragbar auf Industrieunternehmen und kann auch dort für die Optimierung des Lastmanagements genutzt werden.