Wie wäre es, wenn Sie heute schon sehen könnten, wie Ihr Energieverbrauch morgen aussehen wird? Oder wie sich eine Batterie, Ladestationen oder zusätzliche Installationen auswirken würden, ohne dass sie tatsächlich installiert werden? Mit dem Digital Twin von Embion wird das Realität. Wir sind gerade dabei, die ersten Partner auszuwählen, mit denen wir die Ergebnisse der ersten Version analysieren werden. Eine marktweite Einführung wird voraussichtlich im dritten Quartal dieses Jahres erfolgen.
Ein Digital Twin ist eine digitale Kopie Ihres Energiesystems. Innerhalb des Embion EMS erstellen wir dieses Modell auf der Grundlage historischer Daten, kombiniert mit intelligenten Eingaben.
Zum Beispiel:
Das System lernt, wie Ihr Standort funktioniert und erkennt Muster bei Verbrauch und Erzeugung. Auf dieser Grundlage wird ein Modell erstellt, das Ihre Anlage realistisch simuliert.
Während traditionelle Systeme hauptsächlich zeigen, was bereits passiert ist, blickt der Digital Twin in die Zukunft. Basierend auf den von Ihrem Embion EMS gesammelten Daten simuliert das Modell, wie sich Ihr Energieverbrauch und Ihre Energieerzeugung anhand von Faktoren wie Wetter und Wochentag entwickeln.
Das macht das Energiemanagement nicht nur aufschlussreich, sondern auch berechenbar.
Der Embion Digital Twin ermöglicht es, Szenarien zu analysieren, bevor Entscheidungen getroffen werden. Beispiele für Fragestellungen sind: ‘Welchen Einfluss hat eine Batterie auf meine Lastspitzen?’ ‘Kann mein Netzanschluss zusätzliche Ladepunkte verkraften?’ ‘Welche Auswirkungen haben neue Anlagen auf meine Energiekosten?’ und ‘Wie groß muss meine Batterie sein, um Lastspitzen abzufangen und gleichzeitig wirtschaftlich rentabel zu sein?’
Der Embion Digital Twin berechnet diese Szenarien auf der Grundlage Ihrer spezifischen Situation. Dabei werden nicht nur die technischen Auswirkungen, sondern auch die finanziellen Folgen wie Kosten, Einsparungen und Amortisationszeit aufgezeigt.
Sie brauchen keine jahrelangen Daten, um einen Nutzen aus dem Digital Twin zu ziehen. Bereits mit Messdaten aus einem Monat kann das Modell aussagekräftige Vorhersagen treffen. Durch die Kombination mit externen Daten, wie z.B. Wetterinformationen, entsteht ein vollständiges Bild.