Weltweit steigt der Anteil erneuerbarer Energien im Stromnetz stark an. Die Erzeugung erneuerbarer Energien schwankt, da sie vom Wetter abhängig ist. Der industrielle Sektor hat einen großen Anteil am gesamten elektrischen Energieverbrauch und aktuelle Forschung zeigt, dass es möglich ist, diesen Energieverbrauch mittels Demand Response (DR) an die schwankende erneuerbare Energieerzeugung anzupassen. Vor allem wässrige Bauteilreinigungsanlagen besitzen ein hohes DR Potential, da ihr Reinigungstank als Energiespeicher genutzt und der Reinigungsprozess unterbrochen werden kann. Allerdings existieren nur wenige Ansätze, die zeigen, wie DR Maßnahmen an realen Produktionsanlagen implementiert werden können.

In dieser Arbeit wird eine Methode entwickelt, die die Ausführung von DR Maßnahmen auf wässrigen Bauteilreinigungsanlagen ermöglicht. Die sogenannten Demand Response Automationsarchitektur Design (DRAAD) Methode umfasst eine DR Potentialanalyse, eine DR Automationsarchitektur, bestehend aus einem DR Automationsprogramm und einem DR Datenmodell, sowie einen DR Regelungsalgorithmus.

In der DR Potentialanalyse wird das technische DR Potential der Maschinenkomponenten für die DR Maßnahme Energie inhärent speichern sowie des Reinigungsprozesses für die DR Maßnahme Prozess unterbrechen ermittelt. Die DR Potentialanalyse nutzt nur die Maschinendokumentation und einfache Rechnungen, sodass eine Durchführung durch Mitarbeitende des Maschinenbauunternehmens ermöglicht wird.

Der Rahmen für die DR Automationsarchitektur ist ein cyber-physisches Produktionssystem, bestehend aus der physischen wässrigen Bauteilreinigungsanlage, ihrem digitalen Zwilling, der einen digitalen Master, digitalen Schatten und digitale Services umfasst, externen Elementen wie dem Energiemarkt sowie einem cyber-physischen Interface, dass die Kommunikation im cyber-physischen Produktionssystem repräsentiert. Der Digitale Master beinhaltet das DR Automationsprogramm, das DR Datenmodell sowie das DR Optimierungsmodell, welches durch den DR Regelungsalgorithmus genutzt wird.

Das objekt-orientierte DR Automationsprogramm enthält Sensor-, Aktor-, und Systemobjekte sowie Funktionen, die die Speicherung der Energie in Maschinenkomponenten mit einem hohen DR Potential sowie das Unterbrechen des Reinigungsprozesses ermöglichen. Neben DR Funktionen sind Funktionen für funktionale Sicherheit integriert.

Die Kommunikation zwischen DR Automationsprogramm und DR Regelungsalgorithmus wird im DR Datenmodell modelliert. Dies beinhaltet alle Datenpunkte, die für die Berechnung (beobachtend) und Ausführung (steuernd) beider DR Maßnahmen benötigt werden. Der DR Regelungsalgorithmus, ein Model Predictive Control Algorithmus, minimiert die Energiekosten der wässrigen Bauteilreinigungsanlage basierend auf variierenden Energiepreisen.

Die DRAAD Methode wird auf die wässrige Bauteilreinigungsanlage MAFAC KEA in der ETA-Fabrik angewandt und validiert. Die DR Potentialanalyse resultiert in einem Potential zur Leistungsänderung von 87 % der Anschlussleistung und einem Potential zur Verschiebung des Energieverbrauchs von 99 %. Im Feldversuch kann eine Leistungsänderung von 49 % und eine Energieverschiebung von 82 % abgerufen werden.