Data Science

Daten. Analyse. Energiekompetenz.

Das Data Science Center von ECO STOR unterstützt und ergänzt die weiteren Teams und Unternehmenspartner entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Um hochperformante Produkte zu garantieren, baut es auf seiner langjährigen Expertise im Bereich der Energiespeichertechnik auf und arbeitet kontinuierlich an der Leistungssteigerung der Produkte. Die Erhebung, Analyse und Validierung von technischen und kaufmännischen Daten, sowie der Einsatz von Optimierungsalgorithmen zur Bestimmung der attraktivsten Speicherlösungen gehört zu den täglichen Aufgaben des Data Science Center. Unter Berücksichtigung technischer, wirtschaftlicher und regulatorischer Rahmenbedingungen evaluieren wir laufend Märkte und Anwendungen, um mit den daraus resultierenden Szenarien unsere Lösungen zu optimieren.
 

NetzPartner – Netzdatenbasiert zu netzdienlichen Betriebsstrategien

Gemeinsam mit Netzbetreibern entwickeln wir Betriebsstrategien für Batteriespeicher, die sich an den tatsächlichen lokalen Netzbedingungen orientieren. Dazu analysieren wir historische Netzdaten am Netzanschlusspunkt und stimmen daraus resultierende Betriebsgrenzen transparent mit den Netzbetreibern ab. Das Ergebnis: ein netzdienlicher Speicherbetrieb, der Engpässe vermeidet und zugleich wirtschaftlich bleibt.


So gehen wir vor

  1. Netzdaten aufnehmen: Wir analysieren historische Last- und Spannungsverläufe, Schaltzustände und bekannte Engpass-Zeiten (sofern vom Netzbetreiber bereitgestellt).
  2. Umfeld verstehen: Wir integrieren Prognosen für Wind- und PV-Einspeisung sowie relevante Last- und Wetterdaten.
  3. Strategie gemeinsam festlegen: Gemeinsam mit dem Netzbetreiber definieren wir zulässige Betriebsfenster (z. B. Leistungsbereiche, Rampen, Vorgaben zur Spannungshaltung).
  4. Umsetzung & Monitoring: Als Speicherbetreiber setzen wir diese Strategien direkt um und überwachen ihre Wirkung kontinuierlich.

Digitaler Zwilling – unser Prognosetool

Der Digitale Zwilling bildet den Netzanschlusspunkt digital ab. Er kombiniert

  • historische Netzdaten (z. B. Last, Spannung, Engpass-Zeitfenster)
  • Einspeiseprognosen für Wind und PV in der Umgebung
  • sowie weitere Prognosegrößen wie Last und Wetter.

Damit erkennen wir Engpässe vorausschauend und passen die Speicherleistung dynamisch an, noch bevor kritische Zustände entstehen.

Beitrag zur Netzintegration

  • Engpässe werden durch prognosebasierte Leistungsbegrenzung vermieden
  • Transparente Zusammenarbeit mit Netzbetreibern für einen netzdienlichen Betrieb
  • Erleichterte Integration von Wind- und PV-Strom