Das KI-gestützte Energiemanagement der etalytics GmbH (Darmstadt) optimiert industrielle Energiesysteme im Betrieb und erzielt dabei Energieeinsparungen von bis zu 40 %. Durch die Kombination lernender Verfahren mit physikalischem Domänenwissen wird ein sehr breites Spektrum von Anwendungsfällen abgedeckt.

Etalytics ist Softwareanbieter für Energy Intelligence Lösungen zur Steigerung der Energieeffizienz und -flexibilität durch datengestützte und energietechnische Verfahren. Die etaONE^® Plattform von etalytics ermöglicht es Kunden, ihre Energiesysteme zu strukturieren, visualisieren, analysieren und zu optimieren, um CO2-Emissionen und Energiekosten zu reduzieren. Etalytics bringt damit als Ausgründung aus der TU Darmstadt innovative Data Analytics und Machine Learning Technologien aus der Forschung in die Anwendung - für Rechenzentren, Produktionsbetriebe, Smarte Quartiere/Cities, Energieversorger und Gebäudekomplexe. Mit etalytics finden und erschließen Unternehmen neue Energieeffizienzpotenziale und unterstützen Ihr Energiemanagement Team nachhaltig.

Mit dem Komplexitätsgrad industrieller Energiesysteme wachsen die Herausforderungen, die Anlagen und Systeme hinsichtlich ökonomischer sowie ökologischer Zielgrößen zu betreiben. Trotz der Komplexität und einer Vielzahl von schwankenden Einflussfaktoren werden Energiesysteme wie Kälte-, Wärme- oder Lüftungsanwendungen sowohl im Brown- als auch Greenfield heute immer noch fast ausschließlich durch konventionelle Regelungs- und Automationssysteme betrieben. Dies ermöglicht immense Potenziale für intelligentere, energieeffiziente Betriebsoptimierung der Systeme, die bisher kaum erschlossen sind.
Etalytics bietet mit der etaONE^® Plattform und dem etaEDGE^® IIoT Gateway ein Portfolio von Energy Intelligence Softwarelösungen zur daten- und KI-gestützten Analyse und automatisierten Optimierung. Sie ermöglichen es, die vielfältigen dynamischen und häufig stochastischen Störgrößen wie interne Lasten, Wetterbedingungen, Energiemärkte zu antizipieren und das Systemverhalten inklusive der Speicherpotenziale prädiktiv darauf anzupassen. Gleichzeitig werden die verfügbaren Regelparameter aller an der Energieübertragung beteiligten Komponenten von der Quelle bis zur Senke auf den maximal möglichen Wirkungsgrad abgestimmt. Auf diese Weise können für die betrachteten Versorgungssysteme Einsparungen im Bereich 25 – 40 % der Energiekosten erzielt werden. Der Einsatz der Software amortisiert sich nicht nur in der Regel innerhalb eines Jahres, sondern spart auch tonnenweise CO2 Emissionen.

Um Energiesysteme automatisiert analysieren und optimieren zu können, nutzt die etalytics Software digitale Zwillinge der Energiesysteme, die das energetische Verhalten charakterisieren. Mittels vorgefertigter Anlagentemplates für verschiedene Querschnittstechnologien kann der Kunde die Topologie seines spezifischen Energiesystems über eine grafische Nutzeroberfläche der etaONE Plattform aufsetzen. Über Verfahren der Systemidentifikation lassen sich die den Anlagen hinterlegten mathematischen Optimierungsmodelle über Messdaten automatisiert anlernen. Über die Plattformen können damit auch komplexe Modelle versorgungstechnischer Systeme automatisiert modelliert werden. Zusätzlich werden relevante Zeitserien wie zum Beispiel die zu deckenden Wärme- oder Kältebedarfe über ein eigens entwickeltes automatisiertes Machine Learning Verfahren prognostiziert und die Prognosen den Optimierungsmodellen zugeführt.
Nutzer können darüber hinaus ihre Anlagen und Systeme mit weiteren Informationen wie Bildern, Kennzahlen, Handbüchern oder anderen Dateien anreichern. Dabei können Templating und Vererbungsmechanismen genutzt werden, um wiederkehrende Anlagenklassen mit minimalem Aufwand zu verwalten. Zusammen mit den live erfassten Messwerten- und Zustandsdaten sind auf diese Weise alle relevanten Daten der Energieanlagen an einem Ort archiviert.

Ob Asset Monitoring, Energiemonitoring oder Gebäude- und Komfortmonitoring, ob in der Inbetriebnahme- oder Betriebsphase, ob in der Cloud oder On-Premises – mit etaONE^® können Anlagen, Messsysteme und Automatisierungssysteme über weit verbreitete Industrieprotokolle wie OPC-UA, Modbus TCP oder BacNET angebunden werden. Mit wenigen Klicks und in nahezu Echtzeit können damit alle relevanten Telemetriedaten wie Betriebszustände, Volumenströme, Temperaturen oder Drücke, Energie- und Medienverbräuche erfasst und archiviert werden.
Die Daten können anschließend für die Berechnung z.B. von Energie- oder Umweltkennzahlen, eine automatisierte Alarmierung bei Überschreiten von Grenzwerten und die Visualisierung in aussagekräftigen Dashboards verwendet werden – durch Templates in nur wenigen Klicks. In Kürze werden auch Anomalien erkannt und gemeldet, dass etwaige Probleme und Ineffizienzen frühzeitig beseitigt werden können.