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Das Delfine-Projekt das sich der Entwicklung fortschrittlicher Lösungen zur energetischen Flexibilisierung in der Industrie widmete, feierte kürzlich seinen erfolgreichen Abschluss mit einem Abschlusstreffen. Das Projekt, das sich über einen Zeitraum von dreieinhalb Jahren erstreckte, wurde von den Stadtwerken Trier geleitet und umfasste Partner aus verschiedenen wissenschaftlichen Institutionen und Industrieunternehmen.

Das Abschlusstreffen bot eine Gelegenheit für die Partner, die Ergebnisse und Erfolge des Projekts zu reflektieren sowie zukünftige Schritte zu diskutieren. Die Ergebnisse aller Arbeitspakete des Projekts wurden präsentiert, wobei jedes seine eigenen Herausforderungen, Erkenntnisse und Lösungen mit sich brachte. Es begann mit einem Rückblick auf die organisatorischen Aspekte des Projekts und die erreichten Meilensteine. Anschließend präsentierten die Partner das Architekturkonzept der technischen Projektlösung und hoben die wichtigsten Erkenntnisse und Anforderungen hervor, die in einem umfassenden Ergebnisbericht festgehalten werden. Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der Konkretisierung der praktischen Anwendungsfälle sowie der Entwicklung einer Ontologie, die die Grundlage für das Wissens- und Datenmanagement bildete.

Die neuesten Ergebnisse der Forecasting-Module wurden vorgestellt, einschließlich der Verwendung von probabilistischen sowie tiefen neuronalen Vorhersage- und Trendanalysemodellen. Des Weiteren wurden Ansätze wie Transfer Learning und die Möglichkeiten zur Einbindung entsprechender Lösungen diskutiert. Darüber hinaus wurden Ergebnisse der Lastprognose und der Produktionsplanung basierend auf verschiedenen Methoden vorgestellt.

Eine wichtige Erkenntnis war die bessere Anwendbarkeit der Delfine-Lösung in der Einzelfertigung im Vergleich zur Serienfertigung. Praxisbeispiele verdeutlichten zudem das Potenzial der Lösung für besonders energieintensive Prozesse. Es wurden Updates zu möglichen Geschäftsmodellen präsentiert, die auf den Ergebnissen des Projekts basieren. Abschließend wurde auf Verbreitungsaktivitäten während der gesamten Projektlaufzeit zurückgeblickt.

Für die erfolgreiche Entwicklung innovativer Lösungen zur Hebung von Flexibilitätspotenzialen war die enge Zusammenarbeit zwischen Industrie und Wissenschaft von entscheidender Wichtigkeit. Die erzielten Ergebnisse bieten so praxiserprobte vielversprechende Ansätze für zukünftige Forschungs- und Entwicklungsprojekte auf diesem Gebiet.

Details zum Projekt sind unter https://delfine.fzi.de zu finden.

Das sechste Konsortialtreffen im Projekt Delfine fand am 13. und 14. Juni 2023 statt. Es brachte die Projektpartner vor Ort bei den Stadtwerken Trier zusammen, um ihre Fortschritte und Ergebnisse zu präsentieren.

Ein wichtiger Punkt auf der Tagesordnung war der Fortschritt hinsichtlich der semantischen Middleware. Tina Boroukhian von der Constructor University (CU) stellte die Fortschritte bei der Ontologie-Konstruktion vor. Sie holte alle hinsichtlich der Methodik zur Erstellung zusammengesetzter Ontologien ab und präsentierte eine entsprechende Nutzeroberfläche in einer Live-Demo. Diese vereinfacht die Beherrschbarkeit der Lösung, indem sie transparent darstellt, wie bestehende Ontologien automatisiert verknüpft werden und wie der Nutzer korrigierend dabei einwirken kann. Ebenso stellte sie die weiterhin geplanten Forschungsaktivitäten zum automatisierten Strukturieren von Datenströmen entsprechend zusammengesetzter Ontologien in Aussicht.

Ein weiterer wichtiger Punkt auf der Agenda war der Fortschritt zur 3D-Demand-Response(DR)-Simulation. Atit Bashyal (CU) präsentierte die neuesten Ergebnisse zur Energieerzeugungsprognose. Die Methodik wurde anhand neuer Energieerzeugungsdaten evaluiert, und zusätzliche Merkmale für die Erzeugungsprognose von Solar- und Windenergie wurden hinzugefügt. Es wurden auch Pläne für die Arbeit in der Projektverlängerung vorgestellt, darunter die Erprobung neuer Architekturansätze wie rekurrente und Auto-Encoding-Modelle.

Dr. Victor Häfner vom KIT präsentierte die Visualisierungsapplikation zur 3D-DR-Simulation. Eine Benutzeroberfläche für die Parametereingabe wurde entwickelt, und die Manipulation von energieflexiblen Produktionsplänen mittels Drag & Drop wurde ermöglicht. Eine Live-Demo der Anwendung wurde gezeigt, gefolgt von einer Diskussion und Fragerunde. Die Integration verschiedener Teillösungen in die Gesamtlösungsarchitektur schreitet wie geplant voran.

Das Konsortialtreffen am zweiten Tag, dem 14. Juni, begann mit einer Zusammenfassung und einem Rückblick auf den vorherigen Tag. Es wurden verschiedene Fragen sowie mögliche Ansätze für aktuelle Aufgaben geklärt. Im weiteren Verlauf des Treffens wurden noch weitere Themen diskutiert, wie zum Beispiel der Zeitplan für zukünftige Meilensteine und die Planung des nächsten und voraussichtlich letzten Konsortialtreffens. Es wurden auch organisatorische Angelegenheiten besprochen, wie die Budgetverwaltung und die Zusammenarbeit mit externen Stakeholdern. Es wurde betont, dass die Zusammenarbeit und der Wissensaustausch zwischen den Projektpartnern entscheidend für den Erfolg des Projekts sind.

Das sechste Konsortialtreffen im Projekt Delfine war damit erneut eine produktive Veranstaltung, bei der wichtige Fortschritte zur Endphase des Projekts präsentiert wurden. Die Projektpartner zeigten ihr Engagement und ihre Expertise, und das Treffen legte den Grundstein für den erfolgreichen Abschluss des Projekts und die weitere Zusammenarbeit.

Auf der diesjährigen Hannover Messe stellte das FZI Forschungszentrum Informatik die nächste Iteration einer Virtual-Reality-Anwendung vor, die einen spielerischen Zugang zur Wirkungsweise eines komplexen Algorithmus bietet. Die Vision ist, dass Algorithmen, die in dieser Anwendung zum Einsatz kommen, produzierenden Unternehmen dabei helfen sollen, den Herausforderungen der Energiewende erfolgreich zu begegnen. Hierzu können sie ihre Produktionspläne auf die zeitliche Verfügbarkeit der fluktuierenden erneuerbaren Energieerzeugung anpassen, um zu der effektiven Nutzung und dem weiteren Ausbau erneuerbarer Energien beizutragen. Durch die Nutzung eines zeitvariablen Stromtarifs, welcher bei einem hohen Anteil erneuerbar erzeugter Energie in den Stromnetzen besonders günstig ist, können die Unternehmen hierdurch gleichzeitig ihre Energiekosten senken.

Die Virtual-Reality-Anwendung zeigt ein vereinfachtes Umfeld eines Metallverarbeitungsbetriebes. Das Vorgehen ist einfach: Die Nutzer*innen erhalten verschiedene, zeitlich verschiebbare Produktionsaufträge sowie ein Energiepreisprofil für einen Tag und werden aufgefordert, eine kostengünstige Produktionsplanung zu erstellen. Anschließend werden die aus der Produktionsplanung der Nutzer*in resultierenden Energiekosten und die gesamte Dauer der Bearbeitung aller Aufträge mit den Resultaten der Produktionsplanung eines intelligenten KI-Agenten verglichen. Durch diesen spielerischen Ansatz soll das Verständnis für energieflexibles Produktionsmanagement gefördert werden.

Im zugehörigen Forschungsprojekt Delfine arbeiten sie eng mit Industriepartnern zusammen, um Kernelemente der Anwendung zukünftig in realen Produktionsumgebungen einzusetzen. Das Projekt widmet sich dem langfristigen Ziel, industrielle Endkunden zur Teilnahme an preis- und anreizbasierten Demand-Response-Programmen zu befähigen. Der Einfluss solcher Programme auf das Stromnetz und die Stromkosten in der produzierenden Industrie soll dabei analysiert sowie die verstärkte Integration erneuerbarer Energien ermöglicht werden. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK) gefördert und in Zusammenarbeit mit den Stadtwerken Trier und einem fachübergreifenden Konsortium mit komplementären Kompetenzen umgesetzt. Es trägt somit maßgeblich zur Digitalisierung der Energiewende bei und unterstützt den Übergang zu einer nachhaltigen und flexiblen Fertigung in der produzierenden Industrie.

Vom 13. bis zum 14.03.2023 traf sich das Konsortium des Delfine Projektes zum fünften Konsortialtreffen vor Ort bei dem Konsortialpartner devolo AG in Aachen. Das wesentliche Thema der Veranstaltung war die die ontologiebasierte Semantic Middleware sowie die Implementierung des Delfine-Grünstrom-Indexes (DSI).   

Am ersten Tag wurde das Treffen von Nadir Pieper von den Stadtwerken Trier (SWT) mit einem Rückblick und dem aktuellen Projektstand sowie mit einem Ausblick zu den nächsten Schritten eröffnet. Nach einer Übersicht über den zeitlichen Ablauf der Veranstaltung gab es eine Übersicht zum zeitlichen Projektablauf und einem Rückblick auf abgeschlossene Arbeitspakete und Meilensteine. Zusätzlich wurden einige organisatorische Themen im Hinblick auf die verbleibende Projektlaufzeit besprochen.

Nachfolgend stellte das Team um Professor Hendro Wicaksono von der Constructor University (CU) den aktuellen Sachstand Ihrer Arbeiten vor. Es begann mit einem Vortrag von Tina Boroukhian (CU) zu der Integration der Ontologie in die Delfine Semantic Middleware. Dabei wurden die Neuerungen der Datenstruktur und Plattformlösung vorgestellt. Weiterführend stellten Atit Bashyal und Kritkorn Supyen (CU) ihre Ergebnisse zu den jeweiligen Arbeitspaketen vor. Kritkorn Supyen begann mit einer Live-Demonstration des erstellten Cypher Query Tool, welches als Natürliche-Sprache-Schnittstelle zur Semantic Middleware genutzt wird, um historische und prognostizierte Energiedaten abzufragen.

Darauf basierend präsentierte Atit Bashyal den aktuellen Stand der Vorhersage-API für die Prognosedaten sowie die dahinterliegende Struktur der Anwendungen. Zur Veranschaulichung wurde die Django-Web-Anwendung zur Abfrage der Prognosedaten und historischen Daten demonstriert. Im Anschluss wurde ein aktuelles Paper der Constructor University zum Thema künstlicher Intelligenz für Demand Response Anwendungen vorgestellt.

Im nächsten Vortrag stellte Daniel Diewald von den Stadtwerken Trier eine Studienarbeit der Fachhochschule Trier vor, die im Rahmen des Forschungsprojektes zum Thema dynamische Strompreise für Unternehmen und dem Delfine-Grünstrom-Index (DSI) erstellt wurde. Darin wurden aktuelle Strompreismodelle für Unternehmen mit der Delfine-Lösung verglichen und auf das Projektszenario transferiert. Die Ergebnisse zeigten unter anderem auf, dass die Tarif-Modelle mit Anreizsignalen, wie der DSI, großes Potenzial für die Anwendungspartner bieten. Ein großes Hindernis ist der fehlende Roll-Out der intelligenten Messinfrastruktur in Deutschland.

Nach einer kurzen Pause ging es mit einem interaktiven Teil weiter. Es gab einen regen Austausch zu den verschiedenen Anwendungen und Schnittstellen, welche im Delfine Projekt zur Verfügung gestellt und genutzt werden. Dabei wurden Änderungswünsche, Verbesserungsvorschläge und Fragestellungen unter den Partnern diskutiert und festgehalten.

An Tag 2 wurde die Veranstaltung von Martin Trat vom Forschungszentrum Informatik (FZI) mit einem Rückblick auf Tag 1 eröffnet. Das Konsortium konnte währenddessen offene Fragen vom Vortrag besprechen.

Im Anschluss wurde eine Live-Demonstration zum Stand der Visualisierungsapplikation, die von Victor Häfner vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) für die Anwender entwickelt wurde, vorgestellt. Dabei konnten die Anwender Fragen zur Anwendung stellen und Verbesserungswünsche äußern. Beispielsweise wurde die Darstellung der Kennzahlen im Zusammenhang zur Produktionsoptimierung diskutiert.

Der nächste Vortrag wurde von Mischa Ahrens (FZI) zur Lastprognose und der MILP(Mixed Integer Linear Programming)-basierten Produktionsoptimierung gehalten. Zu den vorgestellten Neuerungen gehören unter anderem eine Verbesserung der Vorhersagegenauigkeiten im Produktionsprozess durch die Verwendung neuer Trainingsdaten der Anwender.

Darauf basierend stellte seine Kollegin Mine Felder (FZI) den aktuellen Stand zum Reinforcement-Learning (RL) vor. In diesem Kontext wurde dargestellt wie Heuristiken als Vergleichsmethode angewendet wurden und wie die synthetische Erweiterung der Produktionsdaten im RL-Ansatz angewendet werden kann.

Manuel de Melo von Pumacy stellte den Sachstand für die Demonstration und Validierung der Prozessdaten vor. Er präsentierte eine Zusammenfassung von Empfehlungen für die Anwendungspartner sowie die Webanwendung mit Erfassungsmaske, die zur Validierung der Daten dient. In diesem Zusammenhang wurde festgehalten, dass eine Produktionsoptimierung durch Intervalle im Sekundenbereich verbessert werden kann.

Nachfolgend präsentierte Christoph Dorus von StromDAO die Geschäftsmodellentwicklung, die für eine mögliche Nutzung des DSI in Betracht kommen könnte. Hierzu wurden von Christoph Dorus und Thorsten Zörner (StromDAO) beispielhaft aktuelle Projekte von StromDAO im Bereich dynamischer Stromtarife und deren Geschäftsmodellen vorgestellt.

Im letzten Vortrag der Veranstaltung wurden die durchgeführten und anstehenden Verbreitungsaktivitäten und Workshops von Martin Trat (FZI) vorgestellt. Zum Abschluss stimmte sich das Konsortium zu den kommenden Aufgaben ab.

Das nächste Konsortialtreffen des Delfine Projektes wird voraussichtlich im Juni 2023 stattfinden.

Am 16.02.2023 fand das FZI Open House vor Ort im House of Living Labs statt. Dem Umstand geschuldet, musste es in beiden vergangenen Jahren online stattfinden. Diese Veranstaltung ist jedes Jahr die bedeutendste Gelegenheit für das FZI, der Öffentlichkeit die Türen zu öffnen. Dieses Mal bot es über 250 Besucher*innen aus Gesellschaft, Industrie, Bildung und Politik die Möglichkeit, mehr über das FZI und dessen Forschung zu erfahren.

Das Projekt Delfine war dabei gleich mehrfach vertreten. Eines der Transferforen des Open House beispielsweise widmete sich dem Thema „Mehr geht immer oder lieber nicht? IT-Anwendungen für mehr Klimaschutz und Ressourceneffizienz“. Der zugehörige Vortrag mit dem Titel „Volatilität am Strommarkt? Energetische Flexibilisierung der Produktion“ beschäftigte sich hierbei schwerpunktmäßig damit, wie das Projekt Delfine das produzierende Gewerbe dabei unterstützt, trotz oder vielleicht auch gerade wegen der Energiewende effizient und zugleich nachhaltig zu agieren.

Darüber hinaus war das Projekt Delfine auch mit einem Ausstellungsstand im Living Lab Industrial Intelligence vertreten, wo Besucher*innen gleich zwei Aspekte des Projekts erleben konnten. Zum einen wurde die Weiterentwicklung einer interaktiven Virtual-Reality-Demonstration zum ersten Mal der Öffentlichkeit als Vorschau vorgestellt. Verglichen mit dem Vorgängermodell zeigt die erweiterte Demonstration eine industrielle Szene mit mehr Maschinen, wodurch sich mehr Möglichkeiten, Planungsaufgaben zu bestreiten sowie mit einem Reinforcement-Learning-Agenten zu interagieren, ergeben. Ein Reinforcement-Learning-Agent ist dabei, vereinfacht ausgedrückt, ein künstlich erzeugtes Programmkonstrukt, das, ähnlich wie ein Mensch in jungen Jahren, durch positive sowie auch negative Erfahrungen bestimmte Verhaltensweisen einlernt. Diese Demonstration konnte von Interessierten direkt vor Ort ausprobiert werden und war eines der Highlights des Auftritts des Projekts Delfine auf dem Open House. Die Vision, dass diese Anwendung in Zukunft zur Unterstützung von Produktionsplanungsaktivitäten angewendet werden kann, traf vor allem auf die Begeisterung industrienaher Besucher*innen. Ebenso konnten alle Interessierten dabei mehr über im Projekt identifizierte praktische Ansatzpunkte erfahren, wie Produktionskosten durch eine flexiblere Nutzung von Energie reduziert werden können und dabei gleichzeitig verstärkt auch auf nachhaltig erzeugte Energie gesetzt werden kann.

Zum anderen konnten Besucher*innen noch eine weitere leichtgewichtige Demonstration betrachten. Diese zeigte auf nachvollziehbare Weise, wie einem Reinforcement-Learning-Agenten die energieflexible Produktionsoptimierung antrainiert werden kann, sowie auch damit zusammenhängende Metriken. Aufkommende Fragen konnten dabei jederzeit durch die anwesenden Mitarbeiter*innen des Projekts beantwortet werden.

Die Ausstellung des Projekts Delfine beim FZI Open House war ein voller Erfolg: Es entstanden über den Verlauf der Veranstaltung viele interessante Diskussionen und es konnten zahlreiche Kontakte zu Interessierten geknüpft werden.

Prof. Hendro Wicaksono von der Jacobs University Bremen stellte das Konzept und aktuelle Ergebnisse des Delfine-Projekts in seiner Keynote auf der 8th International Conference on Data and Software Engineering (ICoDSE) am 2. November 2022 vor. Die Konferenz fand in Bali, Indonesien statt und wurde von der TU Wien, dem Institut Teknologi Bandung, eine der führenden indonesischen technischen Universitäten, und der Udayana University aus Bali, organisiert. An der Konferenz nahmen Wissenschaftler und Praktiker aus rund acht Ländern teil. Herr Wicaksono und drei weitere Referenten von der TU Wien, dem Institut Teknologi Bandung und einem internationalen Unternehmen für Mining-Softwarelösungen wurden eingeladen, Keynote-Vorträge zu halten.

In seinem Vortrag stellte Herr Wicaksono die Herausforderungen bei der Einführung von Ökostrom in der Fertigung vor. Er zeigte, wie semantische Middleware in Verbindung mit Smart Metering- und Fertigungsdaten sowie maschinelles Lernen angewendet werden kann, um ein Demand-Response-System zu implementieren, das Verbrauchern in der Fertigung ermöglicht, ihren Verbrauch an Ökostrom zu optimieren. Er zeigte die Zwischenergebnisse bei der Stromerzeugungs- und Verbrauchsprognose,  zur Berechnung der dynamischen Strompreise. Die Präsentation lockte das Publikum dazu, Fragen zur Übernahme der Konzepte an anderen Orten, insbesondere in Entwicklungsländern, zu stellen.

Eine Woche zuvor, am 27. Oktober 2022, teilte Herr Wicaksono die Delfine-Zwischenergebnisse im Rahmen seiner Grundsatzrede über Post-COVID-Forschung und -Innovation in Nachhaltigkeit und Fertigung auf der „Asia Pacific Conference on Manufacturing Systems and International Manufacturing Engineering Conference“ in Surakarta, Indonesien. In diesem Jahr konzentrierte sich die Konferenz auf das Thema „Post Pandemic Recovery: Industrial Engineering Perspective“ und wurde von der Sebelas Maret University Indonesia in Zusammenarbeit mit zwei malaysischen Universitäten, nämlich der Universitität Malaysia Pahang und der Universität Teknikal Malaysia Melaka, organisiert. Der Keynote-Vortrag zeigte das Konzept, dynamische Preissignale anhand von Stromerzeugungs- und Verbrauchsprognosen zu ermitteln. Rund 150 Wissenschaftler aus 10 Ländern nahmen an der Konferenz teil.

Reduzierung der Stromkosten, Erhöhung der Verwendung regenerativer Energieträger, Reduzierung des Stromanteils aus fossilen Energieträgern und damit Reduzierung der CO₂-Emissionen. Diese Vorteile zählen zu den größten Anreizen für die produzierende Industrie Demand-Response Lösungen anzuwenden, wie sie beispielsweise im Projekt Delfine entwickelt werden.

Im Rahmen des Energieeffizienz-Netzwerks Trier (EEN) informierte Raphael Stott, Stabstellenleiter Grüne Erzeugung bei den Stadtwerken Trier, interessierte Industrieunternehmen in der Region Trier über die Aktivitäten im Projekt Delfine und diskutierte mit den Teilnehmern mögliche Umsetzungsszenarien.

Das EEN besteht aus elf Unternehmen aus Trier und der Region, die sich regelmäßig über die wachsenden Anforderungen im Energiemarkt auszutauschen. Das Programm setzt sich aus aktuellen Themen oder Projekten zusammen. Bei dem letzten Treffen stand die Bedeutung des Lastmanagements in Form einer Demand-Response Anwendung, wie sie im Projekt Delfine entwickelt wird im Mittelpunkt.

In diesem Zuge berichtete Raphael Stott über das Gesamtprojekt und die Projektziele. Er erläuterte den Industrieunternehmen, dass sie planbare Prozessschritte in Zeiten eines EE-Überschusses verlagern können, um so ihre Energiekosten zu senken und einen maximalen Anteil an EE-Strom zu nutzen. Die Informationen, wann wieviel EE-Strom verfügbar ist sollen durch den Delfine Strom Index (DSI) übermittelt werden, welcher als Anreizsignal für die Verlagerung der Prozesse dienen soll. Mithilfe des DSI wird dann der dynamische Strompreis gebildet. Je höher der Wert, desto niedriger der Strompreis.

Im Anschluss an die Vorstellung des Projekts diskutierte er mit den Teilnehmern der Industrieunternehmen über mögliche Anwendungen in deren Betrieben. Die Anwendung soll später mit der Einführung eines Energiemanagementsystems für die produzierende Industrie inkl. eines Kommunikationskonzepts für das Demand-Response System möglich sein.

Abschließend erläuterte Raphael Stott, dass das Projekt Delfine einen wichtigen Baustein zum SWT-Stufenmodell für einen regionalen Energieabgleich liefert und so die regionale Wertschöpfung innerhalb der Region gehalten werden kann.

Wir befinden uns in einer Zeit, in der Energie aus fossilen Trägern begrenzt ist. Umso wichtiger ist es, dass günstige erneuerbare Energien voll ausgeschöpft werden. Damit wächst der Fokus auf ein System, welches genau dies bewirkt: Demand-Response.

Demand-Response hat das Ziel den Spitzenbedarf von Unternehmen auf die intensiven Energieproduktionszeiten anzugleichen. Diese Vorgehensweise erlaubt es, den Nachteil der erneuerbaren Energien auszumerzen, da sich produzierende Unternehmen an die Volatilität der erneuerbaren Energien anpassen und so wirtschaftlicher sowie nachhaltiger arbeiten können.

Auszug aus dem Whitepaper “Markttransformation zum Hybridstrommarkt” zum Projekt Delfine über Marktanalysen und Geschäftsmodelle.

Eine dahingehend optimierte Vorgehensweise wird im Projekt Delfine (Dynamisches Demand-Response-System für eine nachhaltige Fertigung durch informationstechnische Vernetzung zur effizienten Energienutzung, -vermarktung und -erzeugung) für die industrielle Verwendung erforscht. Doch damit sehen die Konsortialpartner ihre Arbeit noch nicht als erledigt an. Sie sind von dem Prinzip und der Zukunftsfähigkeit überzeugt und verwerten ihre erarbeiteten Kenntnisse auch außerhalb des Projektes. So zum Beispiel die STROMDAO GmbH.

Im Rahmen der IAA Mobilitython 2022 ENPULSE Challenge belegte die STROMDAO GmbH den zweiten Platz mit einer Idee Demand-Response und eMobility zusammenzubringen.

If we would know the goals the driver has by time of connecting to our charging point, we could optimize the charging session, for the driver, for us and for the environment.

Thorsten Zoerner,
Geschäftsführer der STROMDAO GmbH bei der Pitch-Präsentation für Corrently Charge

Unter diesem Motto wurde im Rahmen der Challenge an einer Lösung gearbeitet, um die lokalen erneuerbaren Energien und den Energiebedarf von eMobilisten in Form von verschiedenen Ladetarifen abzudecken. Kunden sollen auswählen können, in welchem Zeitraum sie ihr Fahrzeug vollständig geladen haben möchten. Dabei gilt: je mehr Zeit zur Verfügung steht, desto intensiver kann die Ladung auf die Erzeugung lokaler erneuerbarer Energien zurückgreifen. Entsprechend preiswert kann also auch die Ladung erfolgen.

Bei dem Tarif „The Sustainabilist“ wird eine Ladedauer von berechneten 10,75 Stunden angesetzt, in welcher jedoch garantiert wird, dass die Energie rein lokal erneuerbarer Natur ist. Eben hier greift wie im Projekt Delfine auch, das Demand-Response Prinzip in vollem Ausmaß. Anstatt das Fahrzeug zeiteffizient und ohne Rücksicht auf die Energieträger zu laden, wird das Fahrzeug nur zu Zeiten geladen, in denen die lokalen erneuerbaren Energien zur Verfügung stehen. Der Bedarf wird also dem Angebot untergeordnet, also effizient nachhaltig geladen.

Damit dies passieren kann, bedarf es eines dynamischen Stromtarifs, welcher auch in Delfine Gegenstand der Geschäftsmodellentwicklung ist. Bestimmend für die Preisbildung ist für STROMDAO der GrünstromIndex, welcher bereits als Grundlage für den Delfine-Stromindex dient. Dieser stellt die benötigten Informationen bereit, sodass abhängig von den Wetterdaten und den lokalen Erzeugungsanlagen die Verfügbarkeit der erneuerbaren Energien bestimmt und somit der Verbrauch gesteuert werden kann. Dem unterliegt ein komplexes Datenmodell, welches die Verfügbarkeit von lokalen erneuerbaren Energien anhand der Wettervorhersage und der Verfügbarkeit von Energieerzeugungsanlagen abzüglich der infrastrukturellen Nachfrage darstellt. Weiterhin sind der aktuelle Ladestand und der gewünschte Ladestand Variablen, die dort einspielen. Mithilfe der Berechnungen im Datenmodell lassen sich daraus die aus Netzleitungsverlusten entstandenen CO2-Emisisonen berechnen. Dies ist der Dreh- und Angelpunkt, zum Treffen einer validen Aussage zur Nachhaltigkeit des Ladevorgangs, um die Energiewende mittels Elektromobilität transparent umzusetzen.

Jetzt sucht das Unternehmen nach Partnern, um die Eigenentwicklung zu integrieren und Corrently Charge in den Markt einzuführen.

Weitere Informationen stehen im öffentlichen Repository der STROMDAO GmbH zur Verfügung:
https://github.com/energychain/corrently-charge

Das Gesamtkonsortium traf sich erstmalig von Angesicht zu Angesicht vom 26. bis zum 27.09.2022 in den Räumlichkeiten der konsortialführenden Stadtwerke Trier (SWT). Das Treffen stand unter dem Leitthema der Planung der Integration der verschiedenen parallel entstehenden Teilapplikationen in einem Forschungsdemonstrator. 

Der erste Tag begann mit einer Übersicht über den zeitlichen Rahmen des Treffens und einem Rückblick auf abgeschlossene Arbeiten und Meilensteine und beleuchtete einige organisatorische Punkte. Inhaltlich stiegen anschließend Vertreter der Jacobs University (JU) mit Details zum ontologischen Rückgrat der Delfine-Systemlösung ein. Neuartige Ansätze erlauben hierbei die intelligente Verschaltung bestehender verfügbarer Ontologien zu einer umfassenden [siehe auch zugehöriges Paper] und zusätzlich erweiterten Ontologie zur Abbildung von Daten, die im Projekt ausgetauscht werden müssen. Um aus der dabei entstehenden Datenbank intuitiv Wissen zu extrahieren, konzipierte die JU ein Verfahren, das natürliche Sprache interpretiert (Stichwort: Natural Language Processing) und daraus Graphdatenbankabfragen generiert.

Die Modelle zur Erzeugungsprognose erneuerbarer Energien wurden zudem von der JU weiterentwickelt und weisen deutlich verringerte Vorhersagefehler auf. Hierbei wird im Prinzip auf Convolutional Neural Networks und Bayesian Additive Models gesetzt. Durch den Einbezug weiterer Wettermerkmale, die zusammen mit Mitarbeitern der SWT integriert werden, versprechen sich die Beteiligten eine weitere Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit. Ansätze des Online Learning sollen zudem im Produktivbetrieb dauerhaft die Performanz eingesetzter Modelle stabilisieren und ggf. verbessern.

Weiter beschäftigte sich das Konsortium in gemeinsamer Kreativarbeit mit dem Zusammenführen der durch die einzelnen Partner entwickelten Teillösungen. So betrachteten die Partnervertreter jene Lösungen von unterschiedlichen Gesichtspunkten, definierten mögliche Schnittstellen sowie Verbesserungspotenziale und prüften die semantische Abdeckung der Datenflüsse durch o.g. umfassende Delfine-Ontologie. Da sich mehrere Teillösungen innovative Ansätze zu Nutze machen, signalisierten mehrere Partner Interesse an der Durchführung möglicher Anschlussprojekte nach dem Abschluss von Delfine. Charakteristisch für ein Forschungsprojekt konnten hierbei zudem wertvolle Erkenntnisse und Lessons Learned abgeleitet werden.

Forscher des KIT stellten den Stand einer Visualisierungsapplikation der Delfine-Lösung vor. Diese integriert nun Daten von Herstellungsprozessen bei den Anwendungspartnern und macht damit Energiebedarfe maschinenspezifisch begreifbar.

Die Vertreter von STROMDAO lenkten die Perspektive Aller anschließend auf Ansätze zur Integration der Delfine-Lösung in das reale Energiemarktgeschehen. Als Prämisse steht hierbei voran: Je nachhaltiger der bezogene Strom, desto geringer die Bezugskosten. Anhand mehrerer Modellrechnungen und Szenarioanalysen werden nicht nur der Netzbezug von Strom betrachtet, sondern ebenso die Potenziale einer lokalen Eigenerzeugung beleuchtet.

Vertreter des FZI Forschungszentrum Informatik gaben Fortschritte zur Prognose von Maschinenlastgängen und Produktionsoptimierungsansätzen bekannt. Für Erstere sind, mit Prognosezielen Wirkleistung und Bearbeitungsprozesszeit, mehrere Clustering-, Regressions- und Entscheidungsbaum-basierte Methoden getestet und miteinander verglichen worden. Für die Produktionsoptimierung wurden Ansätze basierend auf linearer Programmierung sowie auf Reinforcement Learning, die bereits vielversprechende Performanzen aufweisen, vorgestellt.

Nachdem bisher der Fokus auf der Verfügbarmachung von Datenbeständen und die automatische Anbindung von fortlaufend datengenerierenden Quellen lag, konnten diese nun, mit startender Ergebnisvalidierung, durch die Kollegen von Pumacy gezielt auf Plausibilität geprüft werden. Mit künftiger anwendungsfallbasierter Evaluierung der Komponenten der Delfine-Lösung wird in Zukunft vermehrt ein Augenmerk auf den Erfolg bei der Realisierung von Energieflexibilität bei den Anwendungspartnern gelegt.

Die Versammlung wurde mit der Planung der nächsten Schritte und weiterer Treffen geschlossen.

Im Februar 2022 fand das dritte Konsortialtreffen statt. In diesem Treffen, welches zum wiederholten Male online stattfinden musste, wurde der aktuelle Projektstand sowie die nächsten Schritte unter dem Konsortium abgestimmt. Als Projektleiter eröffnete Raphael Stott von den Stadtwerken Trier das Konsortialtreffen. Anschließend übernahm Martin Trat vom FZI Forschungszentrum Informatik die Moderation und präsentierte einen Rückblick und den aktuellen Status des Projektes. Er stellte die bisherigen Outputs und Meilensteine vor.  Der Projektträger Jülich konnte nicht am Konsortialtreffen teilnehmen.

Professor Hendro Wicaksono von der Jacobs Universität (JU) begann die Präsentationen der Projektpartner mit dem Stand zur semantischen Middleware und Ontologieentwicklung hinter der Delfine-Lösung. An seiner Seite präsentierten nachfolgend die wissenschaftlichen Mitarbeiter Tina Boroukhian und Atit Bashyal von der JU die Architektur und Schnittstellen der Datenverarbeitung.  Zudem stellten sie ihren wissenschaftlichen Artikel vor, welcher die Methoden und mögliche Verbindungen von Ontologie in der semantischen Middleware für Demand-Response Systeme erläutert.

Im weiteren Vortrag zu den dazugehörigen Arbeitspaketen wurde das Thema 3D-Modellierung der Demand-Response-Simulation präsentiert. Die Mitarbeiter der JU stellten hierzu ihr Paper vor, auf dessen Grundlage die Datenintegration von Erneuerbaren Energien für industrielle Demand-Response-Lösungen erfolgen soll. Es wurde dargestellt welche Optionen für die Nutzung und Visualisierung von Energie-Erzeugungsprognosen sowie Klimadaten genutzt bzw. umgesetzt wurden. Während der Diskussion über die Datengrundlage wurden Schnittstellen anderer Teilnehmer zur Nutzung vorhandener Daten gefunden. Zudem wurden das Dashboard und die API-Schnittstelle der Datenverarbeitung vorgestellt.

Weiterführend übernahm Daniel Diewald von den Stadtwerken Trier und stellte ein Beispielszenario für eine Demand-Response-Simulation vor, indem ein dynamischer Delfine-Strom-Index (Preisgrundlage) für den Anwendungspartner Kautenburger erzeugt und angeboten wird. Dieses Beispiel basierte auf einem Herstellungsprozess und veranschaulichte wie der dynamische Strompreis generiert und an die Anwendungspartner übermittelt werden könnte. Nachfolgend wurde gemeinsam abgestimmt, welche Kriterien aus Anwendersicht sowie aus Sicht des Energieversorgers abgebildet werden sollten und wie diese KPIs dargestellt werden können.

Auf Grundlage des vorgestellten Beispielszenarios wurde der Stand der Entwicklung der 3D-Simulationsumgebung von Dr. Victor Häfner, welcher im Bereich der Virtual Reality am KIT forscht, vorgeführt. In einer intuitiven Visualisierung wurden die Simulationsdaten in eine 3D-Umgebung integriert, welche eine nützliche Interaktion für die Anwendungspartner ermöglicht. Diese Simulationsumgebung wird auf die finalen Demand-Response-Simulationen angepasst.

Darauffolgend erklärte Dr. Christoph July von der Devolo AG den derzeitigen Stand der Energiemessungen in den Produktionen der Anwender, welche zur Grundlage der Produktionsoptimierung ermittelt werden. Die Hardware zur Verbrauchsmessung ist größtenteils installiert und die Daten werden bereits über die OpenEMS-Schnittstelle als Energieplattform übertragen. Diese Daten werden über eine Rest-API von StromDAO abgerufen.

In diesem Kontext stellte Mischa Ahrens vom FZI die Produktionsoptimierung unter der Anwendung des DSI vor und zeigte dabei auf worauf es bei der Datenqualität ankommt. Zusätzlich gab er einen Einblick in die erstellte Lösungsarchitektur und Datenmodellierung die zur Optimierung dienen sollen.

Mine Tuncinan vom FZI vertiefe die Produktionsoptimierung indem Sie einen Einblick in Ihre Arbeit zum Machine Learning im Bereich der Produktionsoptimierung präsentierte. Dabei zeigte sie auf wie ein iterativer Lernprozess in der Produktion durch Q-Learning entstehen kann, indem bestimmte Algorithmen zum Erfassen von Ist-Zuständen genutzt werden. 

Anschließend präsentierte Fabian Schwarzbeck von StromDAO die Ergebnisse zur Strommarktanalyse in Deutschland und die Analyse neuer Geschäftsmodelle. Er stellte dar, wie sich der Einflussfaktor CO₂, welcher ebenfalls ein Indikator der Delfine-Lösung ist, auf den deutschen Strommarkt auswirkt und wie sich die CO₂-Bepreisung abbildet.

Abschließend wurden die durchgeführten und geplanten Dissemination-Aktivitäten vorgestellt sowie die Termine zu anstehenden Workshops der Konsortialpartner abgestimmt.

Das nächste Konsortialtreffen ist vorläufig für September 2022 geplant.