Adaptive Speichersteuerung für stabile und flexible Stromnetze

Adaptive Regelung und Flexibilitätsvermarktung von Batteriespeichern

ACES entwickelte und validierte Energiespeicher-Hardware, hochauflösende Mess- und Überwachungstechnik einschließlich NPS-Sensorik sowie KI-basierte Optimierungsalgorithmen. Durch die integrierte Analyse von Lastprofilen, Netzqualität (Power Quality), Batteriezustand (SoC/SoH), Marktpreisen sowie Prognosen und Trendmodellen entstand ein adaptives Energiemanagementsystem. Dieses ermöglichte den netz- und marktoptimierten Einsatz von Batteriespeichern an geeigneten Netzanschlusspunkten.

Ziel war die signifikante Verbesserung der Investitionsbedingungen für Speichersysteme durch die wirtschaftliche Kombination von Mehrfachnutzungen (Netzdienstleistungen und Energiehandel). Auf dieser Grundlage wurde ein wesentlicher Beitrag zu einer kostenstabilen Integration erneuerbarer Energien geleistet.

Das Fraunhofer IFF entwickelte und integrierte die Batteriespeicher-Hardware, implementierte die Power-Quality-Messtechnik sowie die Einbindung von AMS- und IKT-Komponenten in eine durchgängige Systemarchitektur. Der Schwerpunkt lag auf der Entwicklung der übergeordneten Steuerungs- und Optimierungsalgorithmen einschließlich deren Implementierung und Validierung im Demonstrationsumfeld. Darüber hinaus wurde die Integration der Mess-, Speicher- und Kommunikationsinfrastruktur in das Adaptive Management System realisiert und die Kopplung an die jeweiligen Demonstrationsumgebungen sichergestellt.

Projektziele:

• Entwicklung und Validierung adaptiver Steuerungs- und Optimierungsalgorithmen (Mustererkennung, Support Vector Machines, Prognoseverfahren) für Batteriespeichersysteme (BESS)
• Erweiterte Online-Überwachung von SoC/SoH durch innovative NPS-Sensorik und hochauflösende PQ-Messtechnik
• Systemintegration von BMS, EMS und IKT-Infrastruktur einschließlich Datenpipelining (Publish/Subscribe, OData) und sicherer Kommunikationsschnittstellen (u. a. Modbus TCP, CAN)
• Bereitstellung netzrelevanter Dienste: Peak-Shaving und -Shaping, Spannungs- und Frequenzstützung, Blindleistungsbereitstellung sowie Power-Quality-Verbesserung
• Reduktion der Batteriealterung durch zellschonende Fahrpläne auf Basis von Zyklenzählung und Rainflow-Gewichtung
• Entwicklung von Geschäftsmodellen, ROI-Analysewerkzeugen und einer prototypischen „Storage-to-Cash“-Abrechnung für Mehrparteien-Szenarien
• Validierung der Konzepte in Labor- und Feldtests (Microgrids, EV-Flottenladen, DSO-Peak-Shaving)

Projektergebnisse:

• Adaptives Management- und Steuerungssystem (ACS/AMS) mit validierten Erkennungs-, Prognose- und Fahrplanalgorithmen
• Integrierte Mess- und Datenarchitektur zur Zusammenführung von Batterie-, Netz- und Marktdaten mit Live- und Historienzugriff
• Bewertete Zyklen- und Alterungsmodelle als Grundlage betriebswirtschaftlich optimierter Einsatzstrategien
• Prototypische, Odoo-basierte Billing-Software mit Funktionen für Angebot, Abrechnung und Gutschriften sowie Leitfäden für Mehrparteien-Abrechnungsmodelle

Fachlich und redaktionell verantwortlich:

Dr. Christoph Wenge – Experte für elektrische Infrastrukturen, Vehicle-to-Grid- und Net-zero-Energiesysteme | Zum Expertenprofil

Seite zuletzt fachlich geprüft: 04.2026