Microgrids ermöglichen eine stabile Stromversorgung selbst bei einem hohen Anteil nicht ständig verfügbarer Energiequellen wie Wind und Sonne. Digitale Automatisierungs- und Steuerungssysteme koordinieren die dezentralen Energiequellen und -lasten und stellen so den effizienten Betrieb eines Microgrids sicher.
Rolls-Royce bietet Energiesystemlösungen der Marke mtu Onsite Energy an: Anlagen für sicherheitskritische Anwendungen, Notstrom und Dauerstrom sowie Blockheizkraftwerke und Microgrids. „Aufgrund des Wandels hin zu niedrigerem CO2-Ausstoß werden unsere Kunden nachhaltige Energielösungen einsetzen, die gleichzeitig höchste Rentabilität bieten. Dabei setzen wir vorrangig auf Microgrids, also autonome Energieversorgungssysteme, die effizient, zuverlässig und umweltfreundlich sind“, sagt Andreas Schell, Vorstandsvorsitzender von Rolls-Royce Power Systems. „Die Kombination unserer Diesel- und Gasaggregatsystem-Technologie und unserer Steuerungssysteme mit den modularen Microgrid-Lösungen von ABB, einschließlich der digitalen Dienstleistungen rund um Steuerung und Fernwartung, bietet Kunden die vereinte Stärke zweier weltweit führender Technologieanbieter.“
„ABB Ability e-mesh kann ein stabiles Stromnetz auch bei einem hohen Anteil an unterschiedlichen, erneuerbaren Energien gewährleisten, das reibungslos mit bereits installierten Gas- oder Dieselmotoren zusammenarbeitet“, sagt Massimo Danieli, Leiter des Geschäftsbereichs Netz-Automatisierung des Power-Grid-Geschäfts bei ABB. „ABB verfügt über eine große Anzahl von Microgrid-Installationen weltweit. Durch unsere Partnerschaft mit Rolls-Royce Power Systems werden wir die weltweit steigende Nachfrage nach Microgrid-Lösungen noch besser bedienen können“.
ABB Ability e-mesh bietet den Betreibern von Kraftwerken eine vertikal integrierte, einheitliche Sicht auf ihre dezentralen Energiequellen und die Erzeugung erneuerbarer Energie. Die Lösung ist schnell einsatzbereit und senkt die Betriebskosten. Cloud-Betrieb, Standort- und Flottenoptimierung, Wetter- und Lastvorhersagen sowie maschinelle Lernalgorithmen bieten umfassende Einblicke für die Entscheidungsfindung, wo beispielsweise Investitionen in die Wartung erhöht oder Anlagen profitabler genutzt werden können.
