德国科隆国际食品及饮料展览会：AI驱动电池储能助食品业削峰降电费

冷却、加热、清洁或包装等食品生产环节经常出现昂贵的高峰电力需求。AI驱动的电池储能旨在平衡这些波动并优化电力消耗。智能管理会考虑负荷曲线、电价和市场电价。食品行业的初步项目展示了这种方案在实践中的运作方式。

高峰负荷为何推高电费。例如，制冷设备和生产线同时需要大量电力时就会产生高峰负荷。这种短期高电网需求可能显著增加食品制造企业的电费。电池储能系统可在高需求时段释放储存的能量，缓冲这些高峰，从而减少对电网的依赖。这种所谓的削峰可以降低需量电费。非典型电网使用也能带来节省，关键是将高负荷转移到特定的离峰时段，智能电池储能系统有助于在这些时段选择性地限制电网消耗。

AI如何优化电池储能。电池应在何时充电，又应在何时供电？在食品生产中，基于AI的技术可以作出这一决策。它们分析负荷数据、电价和预测，并根据当前情况调整工业电池储能系统的部署。总部位于柏林的Fion Energy公司开发的AI驱动电池储能系统就是一个例子。这项智能技术会根据当时哪种应用具有经济可行性来安排优先顺序。智能储能单元可以在电价低时吸收电能，在电价高时提供电能，这一原则被称为套利。空闲容量还可以在能源市场上出售。

AI驱动电池储能何时划算。它对食品制造设施是否值得，主要取决于个体电力负荷曲线。决定性因素包括高峰负荷出现的时间、有多高以及持续多久。这些数据也决定系统规模：规模过大增加投资成本，规模过小则无法充分处理显著高峰。电价、电网费用、现有现场发电、电网连接以及整合到现有能源基础设施的情况，也在规划中发挥作用。因此，仅凭年度用电量高并不能说明实际节省潜力。

实践检查显示能节省多少。奥尔登堡的制造企业Bernard Matthews提供了一个实例。Fion Energy安装了一套AI控制的电池储能系统，用于吸收生产和冷却过程中的高峰负荷。据该公司称，这些高峰负荷下降了27%。年节省金额约为3.43万欧元，其中最高2.79万欧元来自电网费用降低。Fion给出的投资回收期少于三年半。

数据情况具有决定性。制造企业主要需要负荷曲线数据、电力合同和电网费用，才能进行可靠的成本效益分析。基于这些信息，可以确定昂贵高峰何时出现以及存在多大节省潜力。在确定系统规模之前，可以模拟各种情景，例如削峰、电价优化或与光伏系统结合。不过，AI驱动电池储能并不是自动降低成本的工具。一致的负荷曲线、较低的需量电费或不利的技术条件，都可能限制节省潜力。电价和能源市场上的潜在收入也长期难以预测。AI优化的是持续进行的储能部署，但它不能替代有充分依据的投资前分析。

AI驱动电池储能可作为潜在的成本杠杆。它特别适合具有明显高峰负荷或现场发电的食品制造企业。经济可行性取决于具体地点。熟悉负荷曲线、电力成本和技术前提，有助于评估哪种储能解决方案合适，以及现实中的节省潜力有多大。

在Anuga 2027上，食品行业专业人士将汇聚一堂，讨论食品生产的重要趋势和最佳实践。届时，围绕智能能源管理和成本优化的交流，预计将成为行业关注的话题之一。

下届展会时间：2027年10月09号~10月13号

展会地点：德国 科隆

展会行业：食品

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