Versuchsfeld intelligente Energiesysteme (VINES)

Grüne Daten, smarte Energie

Versuchsfeld intelligente Energiesysteme (VINES)

VINES– Versuchsfeld für intelligente Energiesysteme an der DHBW Mosbach verbindet praxisnahe Forschung und Lehre im Bereich nachhaltiger Energieversorgung. Ziel ist es, intelligente Energielösungen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zu entwickeln und gleichzeitig qualifizierte Fachkräfte auszubilden.

Das Versuchsfeld umfasst eine Photovoltaikanlage auf dem Dach, eine reale Windkraftanlage, modellierte Energiespeicher sowie die Möglichkeit, industrielle Prozesse in dieser Umgebung realitätsnah abzubilden.

Ein zentraler Fokus liegt auf Gleichstromnetzen (DC-Netzen), die eine effizientere und ressourcenschonendere Energieverteilung ermöglichen. Sie reduzieren Energieverluste, senken den Materialeinsatz und erlauben die direkte Nutzung rückgewonnener Energie aus industriellen Prozessen. Damit bilden sie das Rückgrat einer modernen, nachhaltigen Energieinfrastruktur.

Ergänzend wird ein intelligentes Energiemanagementsystem entwickelt, das mithilfe von Methoden aus der Künstlichen Intelligenz (KI) und Data Science die Energieflüsse optimiert – basierend auf Wetterdaten, Strommarktinformationen und betrieblichen Prozessen. Die flexible Netzarchitektur mit einer Schaltermatrix ermöglicht reale Testszenarien sowie interdisziplinäre Lehrformate.

Studierende profitieren von der engen Verzahnung mit der bestehenden Digitalen Fabrik und gestalten deren Weiterentwicklung hin zu einer “Nachhaltigen Digitalen Fabrik” aktiv mit. Darüber hinaus bringt sich das Projekt in Fachgremien zur Weiterentwicklung von DC-Technologien und Energiemanagementsystemen ein.

Motivation und Forschungsfrage

Die Energieversorgung steht vor einem Wendepunkt: Sie muss sicher, nachhaltig und wirtschaftlich sein. Diese Herausforderung betrifft die gesamte Gesellschaft, besonders Unternehmen, die für ihre Wettbewerbsfähigkeit auf stabile, kosteneffiziente Energie angewiesen sind und zugleich wachsende regulatorische Anforderungen erfüllen müssen.
Die schwankende Verfügbarkeit erneuerbarer Energie führt zu volatilen Börsenpreisen und teuren Netzstabilisierungsmaßnahmen. 2024 betrug der durchschnittliche Strompreis für Haushalte in Deutschland 40,92ct/kWh, wobei über die Hälfte auf Steuern, Umlagen und Netzentgelte entfiel.
Elektrische Energie wird künftig dominieren, da sie effizient umwandelbar, leicht transportierbar und beim Einsatz umweltfreundlich ist. Die Kernherausforderung: Stromerzeugung und -verbrauch müssen jederzeit und überall im Gleichgewicht sein. Dezentrale Energiesysteme sind dabei entscheidend für Stabilität und Wirtschaftlichkeit der Gesamtversorgung.

Das Versuchsfeld

Ein intelligentes dezentrales Energiesystem für Unternehmen kombiniert verschiedene Komponenten:

Lokale Energieerzeuger: PV-Anlagen, Windkraftanlagen, Brennstoffzellen, Biomasse, Wärmepumpen, Blockheizkraftwerke
Lokale Energiespeicher: Akkus, Wärme- und Kältespeicher, mechanische Speicher, bidirektionale Elektrofahrzeuge
Lokale Verbraucher: alle Fabrikverbraucher mit unterschiedlicher Flexibilität
Dezentrales DC-Netz als Verbindung zum öffentlichen Stromnetz

Das geplante Versuchsfeld ist in der rechts dargestellten Abbildung skizziert. Vorgesehen ist, das DC-Netz innerhalb der Gebäude der DHBW Mosbach im Lohrtalweg zu realisieren und Einspeiseeinrichtungen auf den Gebäudedächern zu installieren.

Angewandte Forschung und Lehre

Das VINES-Projekt an der DHBW Mosbach bietet eine praxisnahe Plattform für angewandte Forschung rund um intelligente und nachhaltige Energiesysteme. Im Fokus stehen Gleichstromnetze (DC-Grid), modernes Energiemanagement und die Optimierung industrieller Prozesse. Dabei werden folgende Schwerpunkte adressiert:

Komponenten und Anlagen: Entwicklung und Erprobung von leistungselektronischen Systemen, Energiespeichern, PV- und Windkraftanlagen sowie bidirektionalen Prosumer-Lösungen im realen Netzbetrieb.
Leistungselektronik und EMV: Untersuchung netzverträglicher Lösungen, unter anderem durch prototypische DC/DC-Wandler, MPP-Tracker und Batteriemanagementsysteme.
Testumgebung für DC-Netze: Flexible Netzarchitektur mit Schaltermatrix ermöglicht simulationsnahe Analysen industrieller Szenarien und verschiedener Netztopologien.
Intelligentes Energiemanagement: Energieflüsse werden mithilfe von Data Science und KI unter Berücksichtigung von Strommarktpreisen, Wetterdaten und Produktionsplänen dynamisch optimiert – mit dem Ziel einer energieeffizienten und wirtschaftlichen Betriebsführung.
KI in der Prozessoptimierung: Adaptive Systeme zur Lastverteilung, Verbrauchsprognose und Entscheidungsunterstützung helfen bei der Effizienzsteigerung industrieller Prozesse.

Das Versuchsfeld wird auch für die Ausbildung zukünftiger Fachkräfte genutzt. Durch gezielte Integration in Lehrveranstaltungen und studentische Projekte entsteht ein praxisnahes Umfeld, das Theorie und Anwendung auf einzigartige Weise verbindet.