Kurze Definition
Ein Forecast-based EMS nutzt Prognosen der PV-Erzeugung, des Energieverbrauchs, der Strompreise und betrieblicher Bedingungen, um Energieflüsse vorausschauend zu planen. Dadurch kann es beispielsweise BESS-Kapazität für eine erwartete Lastspitze freihalten oder günstige Zeiträume für die Ladung nutzen.
Im Gegensatz zu einer rein reaktiven Regelung berücksichtigt es nicht nur aktuelle Messwerte, sondern auch erwartete Entwicklungen.
Forecast-based EMS auf einen Blick
- Prognosen ergänzen aktuelle Messwerte um eine zeitliche Vorausschau.
- Das EMS berechnet daraus einen Betriebsplan für BESS, PV und flexible Verbraucher.
- Technische Grenzen, Kosten und betriebliche Prioritäten fließen in die Planung ein.
- Aktualisierte Messwerte und Prognosen ermöglichen eine regelmäßige Anpassung des Betriebsplans.
Funktionsweise eines Forecast-based EMS
Ein Forecast-based EMS verbindet Anlagendaten, Prognosemodelle und eine Optimierungslogik. Daraus entsteht ein zeitlicher Betriebsplan, der anschließend über Sollwerte und Freigaben umgesetzt wird.
1. Erfassung und Aufbereitung der Eingangsdaten
Die Berechnung basiert typischerweise auf:
- aktuellen und historischen PV-, Last- und Netzmesswerten
- BESS-Zuständen und technischen Betriebsgrenzen
- Wetterdaten und Wetterprognosen
- Strompreisen, Tarifen und externen Fahrplänen
- Produktionszeiten und weiteren betrieblichen Planungsdaten
Die Daten müssen zeitlich korrekt zugeordnet, plausibilisiert und in einer geeigneten Auflösung bereitgestellt werden. Fehlende oder fehlerhafte Messwerte können sowohl die Prognose als auch den daraus berechneten Betriebsplan beeinträchtigen.
2. Erstellung der Prognosen
Prognosemodelle berechnen erwartete Zeitreihen für PV-Erzeugung, Verbraucherlast, Strompreise oder andere relevante Größen.
Eine PV-Prognose kann Wettervorhersagen, historische Erzeugungsdaten, Anlagenparameter und die bisherige Anlagenleistung berücksichtigen. Eine Lastprognose kann beispielsweise auf historischen Verbrauchsprofilen, Wochentagen, Uhrzeiten und Produktionsplänen basieren.
Je nach Anwendung kommen statistische Verfahren, physikalische Modelle, Machine Learning (ML) oder Kombinationen daraus zum Einsatz. Der Prognosehorizont kann allgemein von wenigen Minuten bis zu mehreren Tagen reichen. Welche Zeitauflösung und welcher Horizont sinnvoll sind, hängt vom jeweiligen Betriebsziel ab.
3. Berechnung des Betriebsplans
Das EMS verwendet die Prognosen, um den zeitlichen Einsatz der steuerbaren Komponenten zu planen. Dabei können unter anderem berücksichtigt werden:
- Ladezustand, Kapazität sowie Lade- und Entladeleistung des BESS
- Wirkungsgrade und zulässige Betriebsgrenzen
- erforderliche Leistungs- oder Energiereserven
- Netzbezugs- und Einspeisegrenzen
- Strompreise und externe Fahrpläne
- Verbraucherprioritäten und verfügbare Flexibilität
- BESS-Alterung oder zyklusabhängige Kosten, sofern diese im Projekt modelliert werden
Die Optimierungslogik bewertet mögliche Betriebsverläufe anhand der festgelegten Ziele. Dazu können geringere Energiekosten, eine Begrenzung von Lastspitzen, ein höherer Eigenverbrauch oder die Bereitstellung von Flexibilität gehören.
Ein Forecast-based EMS ist nicht an eine bestimmte Berechnungsmethode gebunden. Möglich sind beispielsweise mathematische Optimierung, modellprädiktive Regelung oder prognosegestützte Regelwerke.
4. Umsetzung des Betriebsplans
Der berechnete Betriebsplan wird in konkrete Sollwerte oder Freigaben übersetzt. Das EMS kann beispielsweise Lade- und Entladeleistungen für das BESS vorgeben, flexible Verbraucher zeitlich verschieben oder die PV-Leistung innerhalb zulässiger Grenzen steuern.
Die tatsächliche Umsetzung hängt von den verfügbaren Schnittstellen, den Reaktionszeiten der Komponenten und der jeweiligen Projektarchitektur ab.
5. Laufende Aktualisierung
Neue Messwerte, aktualisierte Prognosen und veränderte Anlagenzustände können regelmäßig in eine Neuberechnung einfließen. Bei einer solchen rollierenden Planung wird nur der jeweils nächste Teil des Betriebsplans umgesetzt, bevor das EMS die weitere Entwicklung erneut bewertet.
Wie häufig eine Neuberechnung erfolgt, hängt unter anderem von der Dynamik des Systems, der Datenverfügbarkeit, dem Prognosehorizont und dem jeweiligen Anwendungsfall ab.
Typische Anwendungsfälle
Vorausschauende Eigenverbrauchsoptimierung
Das EMS kann BESS-Kapazität gezielt für einen erwarteten PV-Überschuss freihalten. Dadurch wird vermieden, dass das BESS bereits vor der ertragreichen Tagesphase vollständig geladen ist.
Vorbereitung auf Lastspitzen
Wird eine hohe Verbraucherlast erwartet, kann das EMS das BESS vorher auf einen geeigneten Ladezustand bringen. Während der Lastspitze stellt das BESS Leistung bereit, um den Netzbezug zu begrenzen.
Preisorientierte BESS-Bewirtschaftung
Bei zeitvariablen Strompreisen kann das EMS günstige Zeiträume für die Ladung und teure Zeiträume für die Entladung berücksichtigen. Für eine vollständige wirtschaftliche Bewertung müssen auch Wirkungsgradverluste, BESS-Alterung und vertragliche Bedingungen einbezogen werden.
Einhaltung von Einspeisegrenzen
Bei einem erwarteten PV-Überschuss kann das EMS rechtzeitig BESS-Kapazität bereitstellen oder flexible Verbraucher einplanen. Dadurch lässt sich die Wahrscheinlichkeit einer notwendigen PV-Abregelung reduzieren.
Koordination mehrerer Betriebsziele
Eigenverbrauchsoptimierung, Lastspitzenkappung, Preisoptimierung und externe Fahrpläne können gleichzeitig auf dieselben Anlagenressourcen zugreifen. Das EMS muss diese Ziele priorisieren und die verfügbare Leistung, Kapazität und Flexibilität entsprechend zuordnen.
Nutzen
Ein Forecast-based EMS kann:
- Anlagen auf erwartete Last- und Erzeugungsereignisse vorbereiten
- die verfügbare BESS-Kapazität gezielter einsetzen
- PV, BESS und flexible Verbraucher koordiniert betreiben
- zeitvariable Preise und externe Fahrpläne berücksichtigen
- mehrere technische und wirtschaftliche Betriebsziele miteinander abstimmen
Der tatsächliche Nutzen hängt von der Datenqualität, der Prognosegenauigkeit, dem Anlagenmodell und der verwendeten Optimierungslogik ab.
Grenzen und technische Voraussetzungen
Prognoseunsicherheit
Eine Prognose ist keine sichere Vorhersage. Wolken, ungeplante Produktionsänderungen, zusätzliche Verbraucher oder fehlerhafte Eingangsdaten können Abweichungen verursachen. Das EMS benötigt deshalb ausreichende Reserven und definierte Rückfallstrategien.
Datenqualität und Anlagenmodell
Die Optimierung muss den tatsächlichen Zustand und die technischen Eigenschaften des Systems ausreichend genau abbilden. Nicht berücksichtigte Verluste, Leistungsgrenzen, Reaktionszeiten oder Alterungseffekte können zu ungeeigneten Betriebsplänen führen.
Konkurrierende Betriebsziele
Mehrere Anwendungen können gleichzeitig dieselbe BESS-Kapazität beanspruchen. Deshalb müssen Prioritäten, Reserven und Regeln für den Umgang mit Zielkonflikten eindeutig definiert sein.
Wirtschaftliche Grenzen
Auch eine genaue Prognose garantiert keine wirtschaftliche Verbesserung. Entscheidend ist, ob Preise, Verluste, Alterung, Netzkosten und vertragliche Einschränkungen vollständig und korrekt berücksichtigt werden.
Lokale Regelung und Rückfallstrategien
Die vorausschauende Planung ersetzt nicht automatisch die schnelle Anlagenregelung. Sofern die Projektarchitektur dies vorsieht, überwacht eine lokale Regelung die aktuellen Messwerte, setzt technische Grenzwerte durch und korrigiert kurzfristige Abweichungen.
Bei fehlenden Prognosen, Kommunikationsstörungen oder nicht verfügbaren Komponenten muss das System auf einen sicheren Ersatzbetrieb wechseln können. Möglich sind beispielsweise eine reaktive Regelung, feste Grenzwerte oder ein vordefinierter Betriebsplan.
Abgrenzung zu einer reaktiven Regelung
Eine reaktive Regelung entscheidet hauptsächlich anhand des aktuellen Anlagenzustands. Überschreitet der Netzbezug beispielsweise einen Grenzwert, beginnt das BESS mit der Entladung.
Ein Forecast-based EMS berücksichtigt zusätzlich die erwartete Entwicklung. Es kann das BESS daher bereits vor einem prognostizierten Ereignis laden, entladen oder gezielt Kapazität freihalten.
In der Praxis können beide Ansätze zusammenarbeiten: Die prognosebasierte Optimierung erstellt den Betriebsplan, während die reaktive Regelung kurzfristige Abweichungen anhand aktueller Messwerte ausgleicht.
Umsetzung mit EcoPhi
EcoPhi kann Messwerte aus PV-Systemen, BESS, Energiezählern und flexiblen Verbrauchern zusammenführen und für eine prognosebasierte Betriebsplanung bereitstellen.
Abhängig von der jeweiligen Projektkonfiguration können wetterbasierte oder ML-gestützte PV-Prognosen sowie ML-basierte Lastprognosen erstellt oder externe Prognosen eingebunden werden. Auch die Betriebspläne können je nach Architektur durch EcoPhi oder ein angebundenes Optimierungssystem berechnet werden.
EcoPhi kann die daraus abgeleiteten Sollwerte über die verfügbaren Schnittstellen an BESS, PV-Systeme und flexible Verbraucher übertragen. Ob schnelle Regelungsfunktionen und Grenzwertprüfungen lokal ausgeführt werden, hängt von der eingesetzten Hardware und der projektspezifischen Systemarchitektur ab.
Funktionsumfang, Optimierungsziele, Prognosehorizont und Aktualisierungsintervalle werden entsprechend den technischen und wirtschaftlichen Anforderungen des jeweiligen Projekts festgelegt.
Zusammenfassung
Ein Forecast-based EMS nutzt Prognosen, um den Betrieb von PV, BESS und flexiblen Verbrauchern vorausschauend zu planen. Dadurch können Anlagen besser auf erwartete Lastspitzen, PV-Überschüsse oder Preisänderungen vorbereitet werden. Der Nutzen bleibt jedoch von der Prognosequalität, einem geeigneten Anlagenmodell und einer robusten Regelungs- und Rückfallstrategie abhängig.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen einem prognosebasierten EMS und einem reaktiven EMS?
Ein reaktives EMS reagiert in erster Linie auf aktuelle Messwerte, während ein prognosebasiertes EMS auch die erwartete zukünftige Erzeugung, den Verbrauch, die Preise und die Betriebsbedingungen berücksichtigt. In der Praxis lassen sich vorausschauende Planung und reaktive Echtzeitsteuerung kombinieren.
Welche Prognosen kann ein prognosebasiertes EMS nutzen?
Je nach Anwendungsfall kann es Prognosen zur PV-Erzeugung, zum Energieverbrauch, zu Strompreisen, zu Produktionsplänen, zu Lastspitzen und zu anderen Betriebsbedingungen nutzen. Die erforderlichen Prognosen hängen von den Systemkomponenten und den Optimierungszielen ab.
Benötigt ein prognosebasiertes EMS maschinelles Lernen?
Nein. Prognosen und Betriebspläne können mithilfe statistischer Methoden, physikalischer Modelle, Regelungsregeln, mathematischer Optimierung, maschinellem Lernen oder Kombinationen dieser Ansätze erstellt werden.
Was passiert, wenn eine Prognose ungenau ist?
Das EMS kann seinen Betriebsplan regelmäßig anhand neuer Messwerte und überarbeiteter Prognosen aktualisieren. Reaktive Regelung, Betriebsreserven, Überprüfungen technischer Grenzwerte und definierte Ausweichmodi können ebenfalls dazu beitragen, Abweichungen zu bewältigen.
Ist ein BESS für ein prognosebasiertes Energiemanagement erforderlich?
Nein. Die prognosebasierte Planung kann auch zur Steuerung flexibler Lasten oder der PV-Leistung genutzt werden. Ein BESS bietet jedoch zusätzliche Flexibilität, da Energie gespeichert und zu einem späteren Zeitpunkt genutzt werden kann.