Ein wichtiger Meilenstein im Projekt FAST-Energy-Design ist erreicht: Die Entwicklerteams haben erfolgreich eine Simulationsumgebung mit stündlicher Auflösung über ein ganzes Jahr integriert – und diese mit Methoden des maschinellen Lernens verknüpft. Damit lassen sich erstmals auch sehr komplexe Energieversorgungssysteme in wenigen Minuten analysieren und optimieren.
Das Kernprinzip: Statt alle Varianten vollständig durchzurechnen, wird ein „digitales Abbild“ des Systemverhaltens erstellt, mit dem anschließend schnell auf das Optimum zugegriffen werden kann. Die Ergebnisse werden anschaulich als Pareto-Diagramm dargestellt, in dem ökologische und ökonomische Zielgrößen miteinander in Beziehung gesetzt werden. So kann der Nutzer leicht erkennen, welche Systemkonfiguration den besten Kompromiss zwischen Kosten und Nachhaltigkeit bietet.
Das Tool bleibt trotz seiner Leistungsfähigkeit einfach zu bedienen – ein entscheidender Schritt in Richtung praktische Anwendbarkeit für Kommunen, Energieversorger und Industrie.