Schlussbericht zum Verbundprojekt Toolset zur niederschwelligen Partizipation der mittelständischen Industrie am Energiemarkt der Zukunft im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms "Digitalisierung der Energiewende"

Abstract

Der aktuelle wissenschaftlich-technische Stand beschreibt industrielle Energieflexibilität als die Fähigkeit, Produktionsprozesse schnell und kosteneffizient an volatile Energiemärkte anzupassen, um etwa Lastspitzen zu reduzieren oder Preisvorteile zu nutzen. Ziel der Untersuchung im Projekt FlexGUIde war die Entwicklung und Validierung datenbasierter Tools, die KMU befähigen, Flexibilitätspotenziale zu identifizieren, wirtschaftlich zu bewerten und praktisch zu nutzen. Methodisch kombinierte das Projekt reale Betriebsdaten mit KI-gestützten Prognoseverfahren, modellprädiktiver Steuerung und ökonomischen Analysen, die in mehreren Reallaboren aus der mittelständischen Industrie getestet wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass sich Lastspitzen signifikant reduzieren und Energiekosteneinsparungen zwischen 5 % und 15 % im Zielsegment von Kunden mit einem Jahresverbrauch > 10 GWh erzielen lassen, sofern Flexibilitätsmaßnahmen niedrigschwellig integriert werden. Daraus folgt, dass datenbasierte, interoperable Systeme ein entscheidender Hebel für Effizienzsteigerung und Kostenreduktion in der Industrie sind und künftig eine zentrale Rolle bei der Integration von Energiemanagement und Marktpartizipation spielen können. The current state of scientific and technical knowledge defines industrial energy flexibility as the ability to rapidly and cost-effectively adapt production processes to volatile energy markets — for example, to reduce peak loads or take advantage of price fluctuations. The objective of the FlexGUIde project was to develop and validate data-driven tools that enable SMEs to identify, economically evaluate, and practically exploit their flexibility potentials. Methodologically, the project combined real operational data with AI-based forecasting methods, model-predictive control, and economic analyses, all of which were tested in several real-world industrial laboratories. The results show that peak loads can be significantly reduced and energy cost savings of between 5 % and 15 % can be achieved in the target segment of customers with an annual consumption above 10 GWh — provided flexibility measures are integrated with low implementation barriers. Consequently, data-driven, interoperable systems represent a key lever for improving efficiency and reducing costs in industry and are expected to play a central role in the future integration of energy management and market participation.