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Artikel und Hintergründe zum Thema

Software-Lösung

Annina Schopen,

Ganzheitliches Energiemanagement

Die Software Linde Energy Manager von Linde Material Handling (MH) stellt Transparenz über die gesamte energetische Versorgungssituation im Unternehmen her und ermöglicht mithilfe von KI Prognosen für die Zukunft.

Mit der KI-basierten Steuerung des unternehmensweiten Energiebedarfs lässt sich eine erhebliche Ersparnis erreichen. © Linde MH

Stromlastspitzen vermeiden, Energiekosten sparen und CO2-Emissionen reduzieren – das ist das Ziel der Anwendung von Linde Energy Manager. Mit der Software erhalten Nutzer die Chance, aktiv am Energiemarkt teilzunehmen und den Energieeinkauf systematisch und strukturiert zu gestalten. Damit geht Linde MH über das bisherige Leistungsspektrum hinaus und tritt nun als ganzheitlicher Energiespezialist auf. Das Beratungs- und Projekt-Know-how wird zunächst in Deutschland angeboten und soll schrittweise in weitere Länder ausgerollt werden.

Energie ist ein herausforderndes Thema. Es beginnt bei der dauerhaften Aufrechterhaltung der betrieblichen Energieversorgung, geht weiter über das Vermeiden von Lastspitzen und das Einsparen von Stromkosten und reicht bis hin zur Reduzierung von CO2-Emissionen. Viele Betriebe suchen nach adäquaten Strategien, um den Energiebedarf zu planen und Optimierungspotenziale konsequent auszuschöpfen. Der Linde Energy Manager nutzt die Schnittstellen zu vorhandenen Energiemanagementsystemen der großen Versorger, übernimmt die gesammelten Daten und ergänzt sie um weitere Informationen, um daraus ein umfassendes Bild des Energieverbrauchs zu zeichnen. Das stellt Transparenz her und hilft dabei, den Energieverbrauch zu optimieren.

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Energy Screening über sechs Wochen

Das sogenannte Energy-Screening, das Linde MH anbietet, erfolgt über einen Zeitraum von sechs Wochen und dokumentiert die individuellen Energieverbräuche sowie Einspeisungen durch Abwärme oder PV-Anlagen im Kundenunternehmen. Anschließend lassen sich Einsparpotenziale und Möglichkeiten zur CO2-Senkung identifizieren, etwa durch Reduzierung von Stromlastspitzen mittels Lastmanagement oder dem abgestimmten Einsatz von Energieverbrauchern und eigenen Energiequellen.

Die KI-gestützte Software ergänzt vorhandene Zahlenreihen um weitere Informationen wie Wetterdaten und wertet Muster in den historischen Lastgangdaten aus. So lassen sich Prognosen für die Zukunft errechnen und sukzessive weiter verfeinern. Der Energy Manager nutzt die errechneten Prognosen, um über den Energiedienstleister eine entsprechende Nachfrage an den Energiebörsen zu platzieren oder selbst erzeugten, überschüssigen Strom anzubieten oder zwischenzuspeichern. Die Software hat sich bereits in mehreren Linde-Werken bewährt und dort zu Kostenersparnissen geführt – nach Unternehmensangaben ergeben sich durchschnittliche Einsparungen von 20 Prozent.

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