Im Bereich der Intralogistik ist es oftmals die Umstellung von Flurförderzeugen mit Diesel- oder Treibgasantrieb bzw. Blei-Säure-Batterie auf Fahrzeuge mit Lithium-Ionen-Batterie, die den ersten Anstoß gibt, sich mit dem Thema Energieoptimierung zu beschäftigen. Denn das Schnell- und Zwischenladen erfolgt mit hohen Energieströmen und braucht – abhängig vom jeweiligen Ladegerät – unter Umständen sehr viel Strom. Dazu kommt, dass gerade zu Pausenzeiten viele Mitarbeitende ihre Fahrzeuge an die Ladestationen hängen und der Strombedarf sprunghaft steigt. Diese Lastspitzen können mit deutlichen Kostensteigerungen einhergehen, denn bei der Berechnung des gültigen Tarifs berücksichtigen die Energieversorger neben der Strommenge auch die zu einem bestimmten Zeitpunkt höchste bezogene Leistung.
Transparenz über den Energieverbrauch verschaffen
Änderungen in der Struktur der Flurförderzeugflotte sind aber nur ein Grund, sich intensiver mit der Steuerung des Energiebedarfs zu beschäftigen. Generell gilt, dass das Optimierungspotenzial umso größer ist, je energieintensiver ein Unternehmen produziert. Doch auch kleine und mittelständische Unternehmen können nachhaltig profitieren, wenn Entscheidungen auf Basis einer fundierten Datenlage getroffen werden. Vor dem Hintergrund eines immer höheren Anteils regenerativer Energiequellen am Strommix ist es nicht zuletzt ein Stück Zukunftsvorsorge, denn die Energiepreise könnten stärker als bisher schwanken.
Doch wie gelingt der Einstieg in ein umfassendes betriebliches Energiemanagement? Ein sinnvoller Startpunkt ist die Ermittlung des Gesamtenergieverbrauchs im Unternehmen und damit eine Abschätzung des Potentials. Dazu schauen sich Unternehmensverantwortliche und Linde-Experten den Lastgang an. Diesen stellen die Energieversorger in der Regel allen Unternehmen zur Verfügung, die am Mittelspannungsnetz hängen. Der Lastgang veranschaulicht über den Zeitraum von einem Jahr im Viertelstundentakt die Energieverbräuche eines Unternehmens und hat meist das Aussehen einer „Sägezahn“-Kurve. Zeiten mit hohem Energiebedarf wechseln sich ab mit geringem Strombezug. Neben der absoluten Höhe geben die Daten erste Hinweise auf vorhandene Lastspitzen und liefern damit Ansatzpunkte für Glättungsalgorithmen und damit mögliche Hebel, die Energiekosten zu senken.
Nachdem sich der Betrieb mit Hilfe der Energieexperten von Linde einen ersten Überblick verschafft hat, geht es in einem weiteren Schritt darum, detaillierte Verbrauchsdaten von Maschinen und Anlagen zu integrieren und die Datenbasis zu verbreitern. Es gilt, alle großen Energieverbraucher, aber auch Energieerzeuger, wie PV-Anlagen oder Blockheizkraftwerke, zu identifizieren und zu prüfen, ob sie mit separaten Zählern ausgestattet sind. Auch hier stehen die Berater und Beraterinnen zur Verfügung, um gemeinsam mit den Projektverantwortlichen im Betrieb zu überlegen, ob und an welchen Stellen zusätzliche Daten erfasst und ins lokale IT-Netzwerk eingespeist werden sollten. Weiter angereichert wird die Datenbasis durch Informationen aus Produktions-, Wartungs- und Schichtplänen etc., um am Ende ein möglichst umfassendes Bild aller wichtigen Energieverbraucher und -erzeuger zu bekommen. Diese Daten wertet der Linde Energy Manager kontinuierlich aus und überwacht das Netz, um bei Bedarf Vorschläge für die Steuerung einzelner Verbraucher zu machen. Drohen Lastspitzen, weil zu einem Zeitpunkt viele Verbraucher große Mengen an Strom abrufen, kann der Energy Manager eine Leistungsreduktion empfehlen. Beispielsweise lässt sich Leistung drosseln, mit der die an der Ladestation hängenden Flurförderzeuge geladen werden, ohne dass deren Verfügbarkeit darunter leidet. Entscheidend für die Kunden ist, dass der Linde Energy Manager nicht direkt eingreift, sondern den Unternehmensverantwortlichen immer nur ein Signal gibt. Die Entscheidung, ob und welche Verbraucher im Bedarfsfall gedrosselt werden, liegt in der Verantwortung des Kundenbetriebs.
Energieverbrauch und -erzeugung harmonisieren und Kosten sparen
Zur vorhandenen Datenbasis kommen die mittels Künstlicher Intelligenz ermittelten Prognosedaten des Linde Energy Managers hinzu. Die selbstlernenden Algorithmen prognostizieren Wetter- und Temperaturdaten, kombinieren diese mit geplanten Produktions- und Auslastungsdaten des Betriebs und berechnet daraus den benötigten Energiebedarf für die nächsten Wochen und Monate. Auf diese Weise gelingt es dem Unternehmen, seinen Energiebedarf viel exakter zu ermitteln und „intelligenter“ einzukaufen. Und da der Energy Manager mittels Big-Data-Analysen kontinuierlich dazulernt, wird er mit zunehmender Einsatzdauer immer präziser in seinen Prognosen und Handlungsempfehlungen. Der Strom kann dadurch flexibler und zum Teil viel günstiger eingekauft werden. Durch die genauen Prognosen ist es beispielsweise möglich, einen bestimmten Anteil des Gesamtenergiebedarfs mittelfristig über Beteiligungen an Windparks oder PV-Anlagen in Form sog. „Power Purchase Agreements“ zu decken. Die restliche Energiemenge kann auf Tagesbasis über einen Dienstleister an der Leipziger Strombörse eingekauft werden. Verfügt das Unternehmen neben eigenen Energieerzeugern über Stromspeicher, wozu auch Staplerbatterien zählen, wird der Spielraum für den Linde Energy Manager noch größer. Erzeugen PV-Anlagen am Wochenende Strom, weil die Sonne scheint, lässt er sich in den Fahrzeugbatterien zwischenspeichern und braucht nicht aus dem Netz entnommen zu werden. Erzeugt das Unternehmen mehr Strom als für den Eigenbedarf benötigt wird, kann diese Menge am Strommarkt verkauft werden.
Fazit: Mit dem Energie Management gewinnen Unternehmen vor allem Transparenz über ihre Energiesituation. Darüber hinaus lässt sich ein betriebsinterner Lastenausgleich herstellen sowie in die Zukunft gerichtete Energiebedarfe KI-basiert prognostizieren und kosteneffizient beschaffen.
