Vom Anforderungskatalog zur Softwarelösung

Abbildung von webbasierte Visualisierung

Die webbasierte Visualisierung wurde mit logiccloud HMI erstellt und zeigt übersichtlich alle Ladestationen. (Quelle: Logiccloud AG)

Abbildung von virtuelle SPS wie gewohnt in IEC 61131-3

Programmiert wird die virtuelle SPS wie gewohnt in IEC 61131-3. (Quelle: Logiccloud AG)

Abbildung von Ladeleistung

Hat es ein Mitarbeiter eilig, weil er zum Kunden muss, kann er die Ladeleistung einfach selbst am PC erhöhen. (Quelle: Planungsbüro Jansen GmbH)

Abbildung von Logiccloud EnergyOS

Logiccloud EnergyOS bietet eine Plattform für umfassende Analyse und Optimierung von individuellen
und komplexen Energie systemen. (Quelle: Logiccloud AG)

Abbildung von Umstellung der Fahrzeugflotte

Für die Umstellung der Fahrzeugflotte wurden 23 neue Ladesäulen auf dem Firmengelände installiert. (Quelle: Planungsbüro Jansen GmbH)

Eine große Stärke zeigte die Lösung bereits im Entwicklungsprozess mit dem Logiccloud-Portal. Die komplette Entwicklung von SPS-Logik, Visualisierung und Tests finden dabei in der Cloud statt. Dabei wird die virtuelle SPS wie gewohnt in IEC 61131-3 programmiert. Auch das HMI ist natürlich kein physisches Panel, sondern eine webbasierte Visualisierung. Dafür steht ein intuitives grafisches Tool zur Verfügung, mit dem responsive Lay outs erstellt werden können, die sich im Betrieb der Bildschirmgröße von Handy, Tablet oder PC automatisch anpassen.

Praktisch war in dieser Anwendung die Möglichkeit, eigene Templates für die Ladesäulen zu erstellen. Das ersparte dem Entwickler eine Menge Arbeit und macht es einfach, nach trägliche Änderungen einzubringen, wenn beispielsweise aktuelle Zusatzinformationen an jeder Säule angezeigt werden sollen. Nach erfolgreichen Simulationen und Tests wird die virtuelle Steuerung per Knopfdruck auf der Hardware bereit gestellt (deployed). Das macht auch nachträgliche Hardwareänderungen oder Austausch bei Defekt sehr einfach. Funfact: Der Entwickler selbst durfte nie an den Oberrhein reisen und hat die Anlage vor Ort nie gesehen.

Das System ist seit Februar im Einsatz und N. Jansen ist begeistert. Standardmäßig sind jetzt alle Ladepunkte auf 7 A gedrosselt. Das reicht für die Ladung während eines Arbeitstags in der Regel aus. Hat es ein Mitarbeiter eilig, weil er zum Kunden muss, kann er die Leistung einfach selbst am PC erhöhen. Dabei behält das System automatisch aber auch immer Lastspitzen im Auge und sorgt für einen kostenoptimierten Betrieb des Firmenladeparks. Erste Datenanalysen bestätigen, dass alles zuverlässig funktioniert und kostspielige Lastspitzen vermieden werden. Die Elektroplaner freuen sich, einen kleinen Teil zu einer nachhaltigen und umweltfreundlichen Zukunft beigetragen zu haben und, nicht zuletzt bietet das Unternehmen auch seinen Kunden maßgeschneiderte Konzepte in Sachen Elektromobilität an.

Erst ein Anfang

Die Anwendung zeigt, wie einfach Automatisierungsprojekte mit Software Defined Automation umgesetzt werden können. In Sachen Energiemanagement ist die Lösung aber erst der Anfang, auch wenn sie dem Anwender schon jetzt bares Geld spart. Aktuell entsteht mit dem logiccloud EnergyOS eine Plattform für die Analyse und Optimierung von individuellen und komplexen Energie-Systemen. In der beschriebenen Anwendung spielte bei spielsweise PV-Überschussladen keine Rolle, da der Strom der 30-kW-Peak-Anlage an Arbeitstagen ohnehin verbraucht wird.

Bei großen PV-Anlagen ist das jedoch anders, hier kann der erzeugte Strom genutzt werden zum Laden von E-Autos oder als Puffer in Batteriespeichern zur Lastspitzenverschiebung. Dabei ist das Optimum nicht immer sofort ersichtlich. Hierbei fließen auch Prognosen über Sonnenstunden für den PV-Ertrag oder Temperaturen für die Planung des Energiebedarfs von Wärmepumpen ein. Ein weiteres Thema sind dynamische Strompreise, die in die Wirtschaftlichkeitsrechnung einbezogen werden können. Im Logiccloud-System lassen sich solche Daten über Connectoren mit einem Klick sehr einfach einbinden, ganz anders als bei den starren Strukturen einer klassischen SPS im Schaltschrank.

Denkt man diesen Verbund zu Ende, erkennt man schnell, dass sehr komplexe Szenarien entstehen werden, aus denen ein langfristiges Optimum eingestellt wird. Energieverbrauch, Lastverschiebungen und letztendlich die Stromkosten zu optimieren, hängt nicht nur von aktu ellen Daten ab, sondern auch von Prognosen und nicht zuletzt dem individuellen Verhalten. EnergyOS wird daher auch KI nutzen, um dazuzulernen und die bes ten Entscheidungen zu treffen.

www.logiccloud.com
www.plb-jansen.de

Bernhard Böhrer, Sebastian Negomireanu
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