Das Energiemanagement System von Lynus (EMS) ist unter anderem eines der umfangreichsten Tools aus unserer Library.
Damit ist es möglich verschiede elektrische Verbraucher und Erzeuger im Gebäude auf eine Steuerungsebene zu bekommen.
Das EMS arbeitet dabei mit folgenden Daten:
Somit weiss das EMS von Lynus genau, wie sich in Zukunft der Verbrauch und die Erzeugung der Geräte im Gebäude verhalten wird und kann dank dieser Erkenntnis diverse Fahrpläne und Regelungen zurück in das Echtzeitsystem vor Ort einfliessen lassen.
Diese historischen sowie auch die Zukunftsdaten, die sogenannten Predictions, sind auf verschiedenste Arten und Weisen für den Kunden sichtbar und jederzeit abrufbar.
Dies sind unter anderem:
Somit lassen sich Autarkiegrade bis nahezu 100% erreichen. Der Eigenverbrauch im Gebäude wird somit gesteigert und der Ausstoss von CO2 verringert.
Ins Lynus EMS können diverse Geräte auf Seite der Erzeugung oder des Verbrauchs eingebunden und dadurch auch gesteuert oder geregelt werden.
Die gängigsten sind:
Beim Thema E-Patronen (Heizeinsätze) in Warmwasserspeichern kommt auch das Thema Legionellen auf. Die meisten herkömmlichen Legionellen Schutzschaltungen schalten einfach irgendwann im Laufe des Tages ein, um den Speicher auf die Nötige Temperatur aufzuheizen. Dabei wird dann meist der teure Netzstrom verwendet.
Bei der Steuerung des Heizeinsatzes durch Lynus und dessen EMS wird diese Aufheizphase in die Zeit verschoben, wo man Überschuss Energie im Gebäude vorfindet. Dadurch spart man sich den Betrieb mit teurem Netzstrom und hat gleichzeitig das Thema Legionellen mit der eigens erzeugten Energie erledigt. Sollte trotzdem einmal nicht genügend Überschussenergie zur Verfügung stehen, wird die Legionellen Schaltung 1 mal Wöchentlich ausgeführt.
Jeder Verbraucher kann im EMS mit einer Priorisierung verknüpft werden.
Somit werden z.B. Geräte mit hoher Priorisierung zuerst mit überschüssiger Energie versorgt. Verbraucher mit niedriger Priorisierung dadurch erst später. Zusätzlich zur Priorisierung können noch weitere Kriterien und Einstellungsmöglichkeiten an den Verbrauchern angegeben werden.
Diese umfassen:
Um die Verbraucher generell zu steuern, bietet das EMS diverse Arbeitsweisen an:
Eigenschaften im Betrieb Eigenverbrauchsoptimierung:
Eigenschaften im Betrieb Spitzenlastkappung:
Eigenschaften im Betrieb Lastmanagement:
Der Einfluss von Machine Learning kann ebenfalls projektspezifisch angepasst und reguliert werden. Somit ist es z.B. möglich, Batteriekapazitäten anders einzuteilen, oder Wärmepumpen bei optimaleren Zeiten einzuschalten.
Der Machine Learning Teil kann in folgenden Modi betrieben werden:
Genereller Hinweis:
Bestimmte systemrelevante Befehle werden generell auf dem Echtzeitsystem ausgeführt.
Ein klassisches EMS reagiert ohne Machine Learning nur auf den Istzustand der Anlage.
Der Ablauf auf der Grafik bei «Heute» kann wie folgt kurz beschrieben werden:
Der Ablauf auf der Grafik bei «Morgen» kann wie folgt kurz beschrieben werden:
Der Ablauf auf der Grafik bei «Übermorgen» kann wie folgt kurz beschrieben werden:
Das Lynus Energiemanagement reagiert sowohl auf den Istzustand der Anlage, sowie auch auf die Zukunftsdaten und nutzt dazu intern verschiedene Machine Learning Algorithmen.
Der Ablauf auf der Grafik bei «Heute» kann wie folgt kurz beschrieben werden:
Der Ablauf auf der Grafik bei «Morgen» kann wie folgt kurz beschrieben werden:
Der Ablauf auf der Grafik bei «Übermorgen» kann wie folgt kurz beschrieben werden:
-20%
weniger Energieverbrauch-25%
weniger CO2 Ausstoss+30%
mehr Eigenstromverbrauch