Die Anforderungen an das Lastmanagement sind von Branche zu Branche unterschiedlich, denn auch die angeschlossenen Geräte variieren. Deswegen haben sich in der Praxis bereits unterschiedliche Arten von Lastmanagement durchgesetzt, die Sie auch miteinander kombinieren können. Hier ist ein Überblick:
Statisches Lastmanagement: Hierbei definieren Sie eine Obergrenze für den gesamten Energieverbrauch eines Standorts oder eines bestimmten Bereichs. Wird dieser Wert überschritten, schaltet das System automatisch weniger kritische Verbraucher ab oder reduziert deren Leistung – etwa Klimaanlagen in bestimmten Zonen oder einzelne Ladepunkte von Elektroautos.
Dynamisches Lastmanagement: Hierbei misst das System die verfügbare Leistung kontinuierlich und verteilt sie auf die verschiedenen Verbraucher. Das System passt die Leistung einzelner Anlagen oder Maschinen dynamisch an die verfügbare Kapazität an. Wenn beispielsweise viele Büros gleichzeitig die Klimaanlage auf voller Leistung laufen lassen und gleichzeitig eine große Maschine anspringt, kann das System die Klimaanlagenleistung leicht drosseln, um die Gesamtlast unter dem Limit zu halten.
Symmetrisches Lastmanagement: Die verfügbare Leistung wird gleichmäßig auf alle aktiv angeschlossenen Verbraucher verteilt, die derselben Kategorie angehören. Bei einer begrenzten Gesamtleistung werden alle Anschlüsse anteilig gedrosselt, wenn der Gesamtverbrauch steigt.
Asymmetrisches (Prioritäten-basiertes) Lastmanagement: Im Gegensatz zum symmetrischen Ansatz werden hier Verbraucher nach vorher definierten Prioritäten versorgt. Wichtige oder kritische Prozesse wie z.B. Produktionsmaschinen oder Serverräume erhalten zuerst die benötigte Energie. Weniger wichtige Verbraucher, etwa Werbebeleuchtung oder bestimmte Heizungen, werden bei Bedarf gedrosselt oder abgeschaltet.
Intelligentes Lastmanagement (KI-basiert): Hierbei handelt es sich um eine Weiterentwicklung des dynamischen Lastmanagements, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt. Das System lernt aus historischen Verbrauchsdaten und prognostiziert Bedarfsspitzen basierend auf Schichtplänen, Produktionszyklen und sogar externen Faktoren wie Strompreisen. Dabei optimiert es den Energiefluss proaktiv, um Kosten zu minimieren. Es kann beispielsweise vorschlagen, energieintensive Prozesse in Zeiten günstigerer Strompreise zu verlagern.