Greenflash optimiert Energiekosten mit Echtzeitsteuerung Greencore AI

Mit zunehmender Komplexität des Energiesystems steigt die Zahl der Entscheidungen, die in Echtzeit getroffen werden müssen. Greencore AI übernimmt die intelligente Vernetzung und Steuerung von PV, Speichern, Produktionsanlagen, Wärmeerzeugern, Ladeinfrastruktur und dem Strommarkt. Im Bild das Energiesystem der Schüring Landtechnik und Maschinenbau GmbH in Beesten.
Bild: Greenflash

Angesichts schwankender Strompreise und schwer vorhersehbarer Erzeugungs- und Verbrauchszyklen stoßen statische Energiesysteme zunehmend an ihre wirtschaftlichen Grenzen. Um dieses ungenutzte Einsparpotenzial zu erschließen, hat der End-zu-End-Anbieter Greenflash die Echtzeitsteuerung Greencore AI vorgestellt. Die KI-basierte Software vernetzt alle Komponenten eines Energiesystems – von der Photovoltaikanlage über Batteriespeicher bis hin zur Ladeinfrastruktur – und steuert diese dynamisch. Anstatt nach einem starren Fahrplan zu arbeiten, reagiert das System automatisch auf Wetterdaten, aktuelle Strompreise und den lokalen Energiebedarf.

Durch diese intelligente Orchestrierung entscheidet die Software fortlaufend über die profitabelste Nutzung der Anlagen. So kann ein Speicher zeitgleich für die Eigenverbrauchsoptimierung, den aktiven Stromhandel und das Lastspitzenmanagement (Peak Shaving) eingesetzt werden. In Kombination mit den Hardware-Lösungen von Greenflash können die Reststromkosten im Optimalfall auf unter 9 Cent pro Kilowattstunde gesenkt und ein Autarkiegrad von über 70 Prozent erreicht werden. Das System profitiert dabei aktiv von negativen Strompreisen und sorgt für einen netzdienlichen Betrieb.

Um die Betriebssicherheit zu gewährleisten, arbeitet Greencore AI mit einem hybriden Ansatz: Während die Künstliche Intelligenz auf Basis von historischen Daten, Wetter- und Marktdaten Prognosen erstellt, erfolgt die eigentliche Anlagensteuerung über fest definierte Algorithmen innerhalb strikter Leitplanken. Dies verhindert unkontrollierte Eingriffe und macht alle Entscheidungen über das integrierte Dashboard transparent nachvollziehbar. Zudem fungiert die Software als prädiktives Wartungstool, das Performancedefizite und Anomalien in Echtzeit erkennt, Betriebszustände proaktiv ausgleicht und so eine langfristig hohe Anlagenrendite sichert.

Zusätzlicher Kontext
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in gewerbliche Energiemanagementsysteme (EMS) markiert einen grundlegenden Paradigmenwechsel. Historisch arbeiteten Batteriespeicher nach einer simplen "Überschuss-Logik": Sie luden auf, wenn die PV-Anlage mehr produzierte als verbraucht wurde, und entluden, sobald der Bezug aus dem Netz nötig wurde. Dieses statische Modell ignoriert jedoch die hochvolatilen Preisschwankungen an Strombörsen wie der EPEX SPOT.

Ein KI-gesteuertes System wie Greencore AI nutzt sogenannte Multi-Use-Strategien. Dabei wird ein einzelner Hardware-Speicher gleichzeitig für verschiedene lukrative Zwecke eingesetzt. Wenn beispielsweise für den Nachmittag negative Strompreise prognostiziert werden, "weiß" die KI, dass es profitabler ist, den Speicher günstig aus dem Netz zu beladen, anstatt den eigenen PV-Strom zu nutzen (der stattdessen eingespeist oder abgeregelt wird). Gleichzeitig hält das System kontinuierlich eine Kapazitätsreserve vor, um teure Lastspitzen im industriellen Betrieb zu kappen (Peak Shaving). Die Kombination aus prädiktiver Wartung und hart codierten Regel-Leitplanken verhindert dabei, dass die KI den Speicher durch zu viele Ladezyklen vorzeitig degradiert oder kritische Betriebsprozesse gefährdet.

Bearbeitet vom Industriefachjournalisten Lekshman Ramdas, mit KI-Unterstützung.

www.greenflash.com