VORTEILE
Bis zu 20.000-mal schneller: Der neue GPU-basierte Solver beschleunigt Leistungsflussberechnungen gegenüber herkömmlichen Branchen-Tools erheblich
Transparenz und Zuverlässigkeit: Physikbasierte Ergebnisse statt KI-„Black Box”-Ansatz
Entscheidender Faktor, um mehr Netzkapazität zu erschließen: Die zum Patent angemeldete Lösung ist der Schlüssel zu flexibleren Netzen und rascheren Netzanschlüssen für dezentrale Erzeuger und Verbraucher
envelio ist ein technologischer Durchbruch gelungen: Das Smart-Grid-Softwareunternehmen hat einen GPU-basierten Power-Flow-Solver entwickelt, der die für jährliche Zeitreihensimulationen benötigte Zeit von Tagen oder Wochen auf weniger als 30 Sekunden verkürzt. Damit ist er bis zu 20.000-mal schneller als branchenübliche Prozesse, die auf Desktop-Tools für Netzberechnungen basieren. Verteilnetzbetreiber können damit erstmals kontinuierliche, groß angelegte Netzsimulationen im täglichen Betrieb durchführen. Dadurch verändert sich grundlegend, wie Netzkapazität bewertet, erschlossen und gemanagt wird.
Der Zeitpunkt könnte nicht kritischer sein: Weltweit warten derzeit mehr als 2.500 Gigawatt (GW) an Erzeugungs-, Speicher- und großen Industrieprojekten auf einen Netzanschluss. Diese Zahl umfasst lediglich Großprojekte im Megawattbereich. Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge, Wärmepumpen und Anlagen zur Erzeugung erneuerbarer Energien stecken im selben Engpass fest.
Genau dieses Problem adressiert der neue GPU-basierte Power-Flow-Solver von envelio: „Flexibles und transparentes Netzmanagement hängt von komplexen Zeitreihensimulationen ab. Dieser Prozess hat mit herkömmlichen Desktop-Tools für Netzberechnungen und fragilen Skripten rund um den Solver-Kern traditionell Tage oder sogar Wochen in Anspruch genommen“, sagt Dr. Simon Koopmann, CEO von envelio. „Unser neuer Solver reduziert jährliche Zeitreihensimulationen auf weniger als 30 Sekunden und erreicht damit eine bis zu 20.000-mal höhere Performance als konventionelle Desktop-Solver.“
Mit dieser leistungsstarken Lösung können Verteilnetzbetreiber in Echtzeit simulieren, wie sich das Netz verhält, wenn neue Verbraucher wie Ladestationen für Elektrofahrzeuge und Wärmepumpen oder Erzeuger wie Solaranlagen, Windparks und Batteriespeichersysteme angeschlossen werden sollen. In Kombination mit dem digitalen Netzzwilling innerhalb von envelios Intelligent Grid Platform (IGP) ermöglicht der Solver neue Anwendungsfälle, die bisher nicht realisierbar waren.
Anders als Black-Box-Ansätze auf Basis künstlicher Intelligenz bildet die neue Technologie die reale Physik des Netzes auf einem digitalen Netzmodell ab. Dadurch erhalten Netzbetreiber Ergebnisse, auf die sich ihre Ingenieure verlassen können. Gleichzeitig werden groß angelegte Szenariensimulationen, schnellere Netzanschlussprüfungen, ein flexiblerer Netzbetrieb und fundiertere Investitionsentscheidungen für das Netz im täglichen Betrieb nutzbar.
Verteilnetzbetreiber stehen unter wachsendem Druck, deutlich mehr Anschlussanfragen, Szenarien und Flexibilitätsoptionen innerhalb kurzer Fristen zu bewerten.
„Netzbetreiber stehen unter wachsendem Druck, deutlich mehr Anschlussanfragen, Szenarien und Flexibilitätsoptionen innerhalb kurzer Fristen zu bewerten“, sagt Koopmann. „Unser GPU-basierter Solver verändert grundlegend, wie Verteilnetzbetreiber an die Netzplanung herangehen. Er ersetzt periodische Worst-Case-Analysen durch eine kontinuierliche, zeitreihenbasierte Entscheidungsfindung. Dadurch können Verteilnetzbetreiber vorhandene Netzkapazität besser nutzen, Investitionen gezielter priorisieren und dazu beitragen, die Energiewende bezahlbar zu halten.“
Einige Anbieter haben auf den Bedarf nach schnelleren Simulationen mit KI-basierten Abschätzungen reagiert und dabei Genauigkeit gegen Geschwindigkeit eingetauscht. envelio hat bewusst einen grundlegend anderen Ansatz gewählt.
„Der Bedarf an schnelleren Simulationen ist so groß, dass in der Branche Lösungen entstanden sind, die auf KI-basierte Abschätzungen setzen, nur um den Prozess zu beschleunigen. Wir haben uns entschieden, die reale Physik im Netz weiterhin exakt zu berechnen, allerdings mit einer neuen Technologie, die mindestens genauso schnell ist wie die gängigen KI-basierten Abschätzungsverfahren, wenn nicht sogar schneller“, erklärt Dr. Fabian Potratz, CTO von envelio GmbH.
envelios Solver basiert auf deterministischen, physikbasierten Modellen, die auf etablierten Prinzipien der Elektrotechnik beruhen, nicht auf statistischen Annäherungen, die mit synthetischen Daten trainiert wurden. Für verlässliche Netzentscheidungen nutzt envelio ein echtes AC-Leistungsflussmodell, das komplexe Spannungsverläufe und Blindleistungseffekte in Verteilnetzen erfasst.
Die Ergebnisse sind vollständig transparent und überprüfbar. Der Solver liefert Netzingenieuren Ergebnisse, die sie verifizieren, denen sie vertrauen und hinter denen sie stehen können.
Die GPU-Architektur ermöglicht diese technische Verlässlichkeit durch massive Parallelisierung: Szenarien, Zeitschritte und Netzsegmente werden gleichzeitig berechnet. Schnelligkeit ohne Verlässlichkeit ist keine Lösung.
ANSATZVERGLEICH
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KI-BASIERTE ABSCHÄTZUNG |
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ENVELIO GPU-SOLVER Physikbasiert, parallelisiert |
| Schnell Geschwindigkeit durch Abschätzung |
Genauso schnell Bis zu 20.000-mal schneller durch GPU-Parallelisierung |
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| Black Box Ergebnisse schwer zu verifizieren oder zu überprüfen |
Vollständig transparent Überprüfbare Ergebnisse, denen Ingenieure vertrauen können |
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| Approximiert Mit synthetischen Daten trainiert, nicht auf realer Physik basierend |
Deterministisch Echtes AC-Leistungsflussmodell, reale elektrotechnische Prinzipien |
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| Übersieht Grenzfälle Spannungs- und Blindleistungseffekte werden nicht vollständig erfasst |
Massiv parallel Gleichzeitige Berechnung von Szenarien, Zeitschritten und Netzsegmenten |
Schnelligkeit ohne Verlässlichkeit ist keine Lösung.
envelio liefert beides: physikbasierte Genauigkeit bei GPU-Geschwindigkeit.
Der leistungsstarke Solver bietet konkrete Vorteile in zentralen Bereichen der Stromnetzplanung und des Netzbetriebs:
Schnellere Netzanschlussstudien: Neue Verbraucher und dezentrale Energieressourcen können deutlich schneller bewertet werden. Dadurch verkürzen sich Wartezeiten und es lassen sich komplexere Anschlusslösungen auf Basis flexibler Anschlussvereinbarungen analysieren. Das hilft Projektentwicklern, Projektlaufzeiten zu verkürzen, und reduziert zugleich den technischen Arbeitsaufwand für Verteilnetzbetreiber.
Präzisere Analyse des Integrationspotenzials in Netzen: Verteilnetzbetreiber erhalten ein detailliertes, zeitreihenbasiertes Verständnis dafür, wie viel zusätzliche Last oder Erzeugung einzelne Netzabschnitte aufnehmen können, bevor Grenzwerte erreicht werden. Sie sind damit nicht mehr ausschließlich auf Worst-Case-Bewertungen angewiesen. Das reduziert Unsicherheit für Entwickler dezentraler Energieressourcen, Rechenzentren und Batteriespeicher und ermöglicht eine zuverlässigere Standortauswahl ohne unerwartete Kosten.
Bessere Nutzung vorhandener Infrastruktur: Umfassendere Simulationen ermöglichen es Verteilnetzbetreibern, verfügbare Netzkapazität optimal auszuschöpfen, bevor sie in den Netzausbau investieren.
Bessere Investitionsentscheidungen: Statt sich auf wenige Standardszenarien zu verlassen, können Netzbetreiber nun Millionen von Szenarien durchspielen, um die zielgerichtetsten Netzinvestitionen zu identifizieren und Milliarden an unnötigen Ausbaukosten einzusparen.
Flexibilität in Netzprozessen von der Planung bis zum Betrieb: Die gesteigerte Rechenleistung ermöglicht ein flexibleres Netzmanagement entlang der zentralen Netzprozesse, von der Planung bis zum Betrieb.
Der GPU-basierte Solver erweitert die bestehende Grid-Hub-Funktionalität der IGP. Er wurde bereits in ausgewählte Workflows für Zeitreihen und Integrationspotenzialanalysen integriert und ist ab sofort verfügbar. Die Erweiterung auf weitere Anwendungsfälle ist im Laufe des Jahres geplant.
| KI-basiert | Physikbasiert | envelio GPU-basierter Power-Flow-Solver | |
|---|---|---|---|
| Geschwindigkeit | Hoch | Begrenzt | Hoch |
| Skalierbarkeit | Hoch | Begrenzt | Hoch |
| Berücksichtigung von Netzrestriktionen | Nein | Ja |
Hoch |
| Validierung | Begrenzt | Hoch | Hoch |
„Wir sehen den GPU-basierten Solver als wichtigen Durchbruch für die Branche. Er ermöglicht völlig neue Ansätze in der Netzplanung, bei Anschlussstudien und im Netzbetrieb, darunter groß angelegte Szenarioanalysen und intelligentere Netzanschlussprüfungen, die bisher nicht realisierbar waren. Wir werden diese Technologie über die gesamte Intelligent Grid Platform hinweg nutzen, um Verteilnetzbetreiber bei der Modernisierung von Netzplanung und Netzbetrieb zu unterstützen und zugleich den steigenden Strombedarf durch Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge, Wärmepumpen, industrielle Elektrifizierung und neue Großverbraucher wie Rechenzentren zu adressieren“, so Koopmann abschließend.
envelios Intelligent Grid Platform (IGP) ist eine umfassende Softwarelösung für die effiziente Planung und das Betriebsmanagement von Stromnetzen. Sie stellt einen digitalen Zwilling bereit, der vorhandene Daten verarbeitet, korrigiert und visualisiert. Da der Bedarf an Netzinvestitionen und die Komplexität angesichts eines hohen Volumens an Netzanschlüssen steigen, stellt der ganzheitliche Ansatz der Plattform sicher, dass Netzdaten und Netzplanung wirksame Investitionen unterstützen, die Netzzuverlässigkeit erhöhen und skalierbare Prozesse ermöglichen. Dank der modularen Architektur der preisgekrönten Software lässt sie sich an Verteilnetzbetreiber unterschiedlicher Größe anpassen. Damit bietet sie eine einzigartige Lösung für die Herausforderungen der dezentralen Energieversorgung und des Verteilnetzausbaus. envelios IGP ermöglicht es Netzbetreibern, Prozesse zu optimieren und zu automatisieren, und legt damit den Grundstein für eine schnelle und dezentrale globale Energiewende.
envelio wurde 2017 als Spin-off der RWTH Aachen gegründet und entwickelt Software für Netzbetreiber. Mit der eigens entwickelten Intelligent Grid Platform (IGP) ermöglicht das Unternehmen seinen Kunden einen transparenten Einblick in die tatsächlichen Vorgänge im Netz. Der digitale Zwilling unterstützt Netzbetreiber dabei, Prozesse zu automatisieren und zu digitalisieren, Schwachstellen im Netz zu identifizieren, Netzanschlüsse effizienter abzuwickeln und Verteilnetze bedarfsgerecht auszubauen. Damit schafft das in Köln ansässige Unternehmen die Grundlage für flexible Smart Grids und eine schnelle, dezentrale Energiewende.