Intelligentes Lastmanagement für ein nachhaltiges, innovatives und zukunftsfähiges Netz
Das Lastmanagement in intelligenten Wärmenetzen steuert die Energienachfrage und -verteilung aktiv. Der Verbrauch wird so teilweise verlagert, denn die Software kennt die Netzeigenschaften und den exakten Wärmebedarf der Verbraucher.
Unsere Software erstellt digitale Zwillinge in Echtzeit. Sie überwacht und steuert aktiv die thermischen Eigenschaften der Verteilnetze und der angeschlossenen Gebäude.
Dadurch können Lastspitzen geglättet, Wärmequellen ausgenutzt, träge Gebäude als Energiespeicher verwendet und lokale Wasserspeicher im Netz bewusst bewirtschaftet werden.
Intelligentes Lastmanagment
Intelligentes Lastmanagement setzt eine umfassende Netzbetrachtung voraus. Sie besteht aus einer Kombination von Einzelmassnahmen und Anknüpfungspunkten. Bereits die Umsetzung einer Massnahme ermöglicht effizienteres und ökologischeres Wirtschaften.
Unsere Software erstellt digitale Zwillinge in Echtzeit und ermöglicht die aktive Überwachung sowie Steuerung der thermischen Eigenschaften der Verteilnetze sowie der angeschlossenen Gebäude.
Dadurch können Lastspitzen geglättet, Wärmequellen optimal ausgenutzt, träge Gebäude als Energiespeicher verwendet und lokale Wasserspeicher im Netz aktiv bewirtschaftet werden.
Vorher
Nachher
Diese Hebel führen zum Erfolg
Mehr Effizienz dank moderner Technologie
Model Predictive Control
(MPC)
Unsere Software prognostiziert die benötigte Heizleistung in Echtzeit und steuert sie. Die optimale Wärmeverteilung wird durch das Miteinbeziehen von Wettervorhersagen und Verbrauchsdaten möglich.
Digitaler Zwilling
Wir erstellen von jedem Gebäude und dem gesamten Netz einen digitalen Zwilling und kennen die thermischen Eigenschaften. Diese präzise Überwachung in Echtzeit ermöglicht die umfassende und optimierte Steuerung des Netzes.
Künstliche Intelligenz (KI)
Durch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wird das Gebäudemodell kontinuierlich und automatisch weiterentwickelt. Unsere KI-gesteuerten Algorithmen erkennen Muster und treffen Vorhersagen für eine präzise Steuerung des Wärmeverbrauchs.