Startseite ﹥ Projektfälle ﹥ Deutsches Energietechnologie-Startup – Dynamische Tarif-BMS / EMS Algorithmus-Anpassung
Eine Energiespeicheranlage in eine softwaregesteuerte Handelsanlage verwandeln — in Echtzeit auf Preissignale des europäischen Spotmarkts reagieren.
Ein deutsches Energietechnologie-Startup mit eigener Cloud-Plattform und Verbraucher-App. Ihr Geschäftsmodell: Zugriff auf den EPEX Spot Strommarkt und Arbitrage für Endnutzer durch dynamische Preisspreads generieren.
Die Anforderung: den BMS- und EMS-Algorithmus des Speichersystems tiefgreifend an ihre proprietäre Preisprognose-Engine anpassen — damit die Batterie nicht nur Energie speichert, sondern aktiv handelt.
Volatilität ist Chance — aber nur, wenn das System in Echtzeit reagieren kann. Der Kunde benötigte:
Wir behandelten die Batterie nicht nur als Hardware-Box, sondern als softwaredefiniertes Energieasset. Jede Schicht des Systems wurde neu gestaltet, um auf den Markt zu reagieren.
Wir haben den Kommunikationsstapel vollständig an die Schnittstellenspezifikationen des Kunden angepasst, um Telemetrie, Fernsignalisierung, Fernanpassung und Fernsteuerung zu ermöglichen. Entscheidend ist, dass wir die vollständige Konformität mit VDE‑AR‑E 2510‑2 — dem deutschen Netzstandard — erreicht haben.
Die LiFePO₄ (LFP) Chemie weist eine notorisch flache offene‑Schaltkreis-Spannungs‑(OCV) Plateau auf — das nur 3,20 V bis 3,30 V umfasst, aber mehr als 80 % des nutzbaren Kapazitätsbereichs abdeckt. Unter solchen Bedingungen liefern herkömmliche Spannungs‑Lookup-Methoden eine äquivalente SOC-Auflösung, die sich dramatisch verschlechtert, wobei rohe spannungsbasierte Fehler oft 15 % übersteigen — was sie für den praktischen Einsatz in Energiespeicherbetrieben praktisch unbrauchbar macht.
Um dies zu überwinden, haben wir eine mehrschichtige hybride Schätzarchitektur:
In Validierungstests unter verschiedenen Betriebsbedingungen (0,5 C bis 2 C dynamische Lade-/Entladeraten, Umgebungstemperaturen von –10 °C bis +45 °C) erreicht das System einen Stabil‑Zustand SOC-Schätzfehler von ≤ ±2 %, mit einer dynamischen Reaktionsverzögerung von weniger als 1 Sekunde. Darüber hinaus hat die Algorithmus-Suite alle relevanten Tests bestanden, die für die VDE‑AR‑E 2510‑2 Standard für Messgenauigkeit und funktionale Sicherheit in stationären Speichersystemen, die die Konformitätsanforderungen für netzgekoppelte Betrieb (einschließlich SIL‑2-Integritätsstufe) erfüllen.
Dies ist nicht nur eine Genauigkeitsangabe — es ist die fundamentale Datenbasis die den Umsatz bei Peak-Shaving, Arbitrage und Frequenzregelungsanwendungen maximiert und präzises SOC-Bewusstsein in greifbaren kommerziellen Vorteil verwandelt.
Tage bis zur ersten Charge
Märkte live (DE · NL · IT)
Jährliche Einsparungen pro Nutzer
“Die Fähigkeit von TURSAN, BMS- und EMS-Algorithmen tiefgehend an unsere Preisprognose-Engine anzupassen, war ein entscheidender Differenzierungsfaktor. Sie verstanden, dass für uns die Batterie nicht nur Hardware ist — sie ist ein softwaregesteuertes Handelsgut. Die VDE-Konformität und die Multi-Markt-Bereitschaft gaben uns das Vertrauen, gleichzeitig in drei Ländern zu starten.”
Ob Sie einen maßgeschneiderten BMS/EMS-Algorithmus benötigen, der auf dynamische Tarife reagiert, einen Protokollstack, der an VDE‑AR‑E 2510‑2 angepasst ist, oder ein System, das nahtlos mit Ihrer Cloud-Plattform integriert — wir entwerfen und bauen es für Sie.
Von Algorithmus-Prototyping bis hin zur OEM/ODM-Produktion liefern wir Speichersysteme, die für den Handel entwickelt wurden, nicht nur zum Speichern.
VDE-konform · Mehrmarktfähig · GDPR-konforme Architektur