CN103376790A - 用于优化生产过程的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及用于优化生产过程的方法和设备。所述过程包括多个负载，用于在生产设备中、尤其在饮料工厂中生产产品，所述方法具有如下步骤：（i）与时间有关地检测所述负载在预定义的参考时间段上的能量消耗和/或介质消耗，用于分别针对所述负载的能量消耗和/或介质消耗来生成相应的消耗分布曲线；（ii）从所述步骤（i）的消耗分布曲线尤其通过所述分布曲线的加和来生成所述能量消耗和/或介质消耗在预定义的参考时间段上与时间有关的消耗分布曲线；以及（iii）分别关于所述能量消耗和/或介质消耗在考虑到减少的峰值负荷和/或较少的消耗的情况下来优化步骤（ii）的消耗分布曲线。

Description

用于优化生产过程的方法和设备
技术领域
本发明涉及一种用于优化生产过程的方法和设备，该生产过程具有多个生产步骤，用于在生产设备中，尤其是在饮料工厂中生产产品的。
背景技术
如今已在工业作业中记录特别是鉴于消耗的不同的能量数据和介质数据，以便实现消耗值的可能的优化。在此有例如对机器的单独测量。同样可以例如观察整个生产设备的能量消耗和/或介质消耗。在此问题不仅是比如鉴于机器的工作点来优化机器的消耗值，而且还要考虑到不断变化的技术数据以及市场数据来规划生产流程。然而特别是在复杂的多件式机组或者机器或者生产线的情况下并不总是立刻可以看出，如何来优化能量消耗/介质消耗，以便对机组的能量效率以及因此最终在经济上产生影响。
在生产设备中，特别是在饮料工厂中，经常按照不同的观点开始对生产的规划以及可操作的进展。所涉及的公知的特征参数是例如生产单元的利用率、库存单元（stock keeping units，SKU）的仓库容量或者库存容量、最短存储期限状况（Mindesthaltbarkeitsaspekten）以及与此相关联的可能的较小的批次、改型频率、连续作业能力、人员投入、生产步骤的顺序。
生产设备的进展规划在饮料工厂中经常手动实施。可以使用如下规划工具，该规划工具通过惩罚函数以惩罚为目的将大量生产计划进行比较或者通过人工智能来优化大量生产计划。该优化的基础是如下输入参数，这些输入参数将惩罚函数参数化以评估可能的规划。这些参数或是作为静态数值被存储在程序内或是存在于各规划人员的经验中。
生产设备自身在规划时仅由静态参数例如装调时间、效率、仓库库存等来描述。在生产任务的可操作的实施中，生产设备单元本身以标称条件下的设定没有变化地运转。
然而，作为静态参数由机组的使用者输入的静态输入参数和/或经验值鉴于外部影响因素而不再适合于在机组上运行的生产过程的增加的复杂性。生产设备当作为系统来观察时的参数，鉴于外部影响因素而实际上不断地变化。当系统不透明时，也就是说，当依赖性不是或者不是充分地公知的时，优化的生产匹配以及基于此地优化的生产规划非常困难。鉴于生产设备也就是系统的能量消耗的优化、以及介质消耗例如系统的水消耗的优化，这尤其适用。随之出现了在经济上优化的系统规划。
鉴于能量消耗，负载（即生产方）可以与供应方（即能量供应企业EVU）磋商合同。该合同可以基于负荷分布曲线来磋商。然而，生产日会带来负荷分布曲线的变化以及与此相关联的甚至惩罚支付，因为生产中鉴于能量消耗的判定结果是事后才知道的。鉴于介质消耗例如水消耗会出现类似的问题。然而，外部参数的波动越大，优化的规划就越困难。
发明内容
面对上面概述的问题，本发明的任务是，优化在生产设备上运行的生产过程的能量效率和介质效率以及同样地设置优化的生产过程规划。
该任务通过根据权利要求1的方法和根据权利要求9的相应的设备来解决。
本发明提出了一种用于优化生产过程的方法，该生产过程具有多个生产步骤，其中，该过程包括多个负载，用于在生产设备中，特别是在饮料工厂中生产产品，该方法具有以下步骤：
（i）与时间有关地检测负载在预定义的参考时间段上的能量消耗和/或介质消耗，用于分别针对负载的能量消耗和/或介质消耗来生成相应的消耗分布曲线；（ii）从步骤（i）的消耗分布曲线，特别是通过分布曲线的加和来生成在预定义的参考时间段上的能量消耗和/或介质消耗的与时间有关的消耗分布曲线；以及（iii）分别关于能量消耗和/或介质消耗鉴于减少的峰值负荷和/或较少的消耗来优化步骤（ii）的消耗分布曲线。
在根据本发明的方法中，当前参加到生产过程中的负载被确定并且为这些负载生成消耗分布曲线。例如可以在饮料工厂中将冷却单元、均匀化单元、灌装器、容器洗涤机、贴标签机等作为负载来观察。在此可以分别观察能量也就是电流的消耗和/或介质例如水、流体、油、润滑脂、清洗剂等的消耗。这些消耗分布曲线可以考虑到生产设备的运行状况、过程设置和/或方法设置。例如应确定需要何种介质流，比如水、清洗剂、干燥空气，以便可以实施容器的快速清洗。同样应确定需要何种介质流来缓慢地实施清洗。分别观察在此预定的、预定义的参考时间段。在通过确定消耗分布曲线描述了负载，其中，谈及到负载的透明性之后，可以在应用所确定的负载的消耗分布曲线的情况下，典型地通过在同样长的参考时间段上的加和以及在观察过程流程的情况下来生成针对能量和/或介质的消耗分布曲线。这样实际上可以对于每个过程步骤观察在所选择的参考时间段上的主要的或者甚至总的消耗。消耗分布曲线之和会示出一条不规则的曲线，该曲线特别是当负载基本上同时运转时才示出峰值负荷也就是峰值消耗。在此首先能量消耗是决定性的，因为能量是主要的成本系数。优化会减少峰值负荷并且特别是力求达到每参考时间段的较少消耗。
在此，优化在保证产品生产的条件下包括改变生产步骤的流程和/或改变这些步骤的时间偏移。
也就是说特别地，可以鉴于优化来改变生产步骤的顺序，其中，产品生产以及因此“正确的”生产产品的方法形成边界条件。同样可以理解的是，一定量的可至少部分同时实施的步骤可以是可行的，只要该部分同时性恰好可以降低在低负荷的消耗时间段中的消耗，同时可以降低在峰值负荷时间段中的消耗。
优化还可以考虑负载的利用率和/或总设备效率GAE。
在生产范围内的负载的利用率或者特征参数例如总设备效率GAE（英语也称为Overall Equipment Effectiveness OEE）被定义为以下三个系数的乘积：可用性系数、功率系数和质量系数。它们的值域在0至1之间或者在0％至100％之间。
优化还可以附加地包括从能量供应企业EVU和/或介质供应企业MVU调取能量价格和/或介质价格，其中，所调取的能量价格和/或介质价格在优化能量消耗和介质消耗时被考虑，以便避开高价格阶段。
典型地，存在与能量供应企业和/或介质供应企业的联网。针对所提供的能量的价格P例如从消耗V和峰值负荷S的加权和来计算：P=aV+bS，其中，峰值负荷被加权得比消耗高，例如a=0.4而b=0.6。由此特别地，在优化时可以较多地考虑较高加权的峰值负荷。类似的加权和也可以针对介质消耗例如水来观察。
在该方法中，步骤（i）和（ii）的消耗分布曲线附加地根据在预定义的参考时间段上的周围环境温度和/或周围环境压力来观察。
周围环境压力和/或周围环境温度可以附加地对消耗分布曲线产生影响。环境技术上的影响可以有利于特定的负载或者过程步骤并且对其他产生负面影响。因此该参数也可以可变地运用到优化中。
该方法还可以包括以下步骤：（iv）在优化的生产过程的基础上来生成关于能量需求和/或介质需求的预测；（v）将关于能量需求和/或介质需求的预测传送给EVU和/或MVU；以及（vi）从EVU和/或MVU调取更新的能量价格和/或介质价格，并且在考虑到跟心的能量价格和/或介质价格的情况下鉴于减少的峰值负荷和/或较少的消耗并鉴于高价格阶段的避免重新优化消耗分布曲线。
EVU企业典型地在电流交易所根据日收费标准和小时收费标准购买电流，其中，该费率可以非常动态地改变。立即传送给EVU的例如针对后续日的能量需求的预测在此对于EVU的购入是有帮助的并且因此本身是非常有效的。由此可以减少超容量或者可以使超容量的购买最小化。
该方法还可以包括将用于预测计算的函数提供给EVU和/或MVU。
由此，用于计算消耗预测的函数对于EVU企业是透明的，从而产生双方面的优点。在动态费率模型中，在不断上升的电流消耗的情况下虽然总和的电流价格上升，但是峰值负荷通过以下方式下降，即，例如不再关于峰值电流（或者峰值负荷）给出需求，而是例如关于待生产的单元给出需求,并且然后引用该需求。由此，EVU仅提供与工业要求一样的、与规划和预测相应的电流量。由误预测引起的超容量由此不必一定要消除。特别是可以减少CO2排放量。此外可以不仅对于生产方而且对于EVU或者MVU来说有利的是降低其CO2排放量，因为该CO2排放量在任何情况下都必须附加地作为成本系数被结算。对于工业来说，特别是对于饮料制造方来说优点是，可以减少或者甚至避免关于峰值负荷时间的限制，因为可以根据动态原理来进行预测和结算。例如，产品比如一定数目的所生产的瓶可以转换成与EVU磋商的在动态费率模型的范围内的费率值。在量的数目不断上升的情况下，费率值，也就是例如与每小时的瓶对应的每单位的电流，事实上可以更有利地设计。生产方可以由此在舒适区域内运动，在该舒适区域内超过峰值不一定导致电流费率的提高。可以理解的是，这种考虑也可以应用于介质消耗。费率模型可以因此动态地设计并且在费率模型的范围内可以因此通过现有的数据透明性并通过连续的或者至少经常进行的优化和规划对操作方有利地来影响模型。
本发明还包括一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括至少一个计算机可读取的介质，该介质具有在计算机上运行时可由计算机执行的用于实施上述方法的步骤的指令。
本发明还提供一种用于计算具有多个生产步骤的生产过程的优化的设备，其中，该过程包括多个负载，用于在生产设备中，特别是在饮料工厂中生产产品，该设备包括：（i）用于与时间有关地检测负载在预定义的参考时间段上的能量消耗和/或介质消耗以分别针对负载的能量消耗和/或介质消耗生成相应的消耗分布曲线的装置；（ii）用于从步骤（i）的消耗分布曲线，特别是通过分布曲线的加和来生成能量消耗和/或介质消耗在预定义的参考时间段上与时间有关的消耗分布曲线的装置；以及（iii）用于分别关于能量消耗和/或介质消耗鉴于减少的峰值负荷和/或较少的消耗来优化步骤（ii）的消耗分布曲线的控制单元。
该设备的优点已针对相应的方法作了探讨。用于与时间有关的检测的装置可以是与负载或者负载组连接的合适的电子装置、控制单元、计算机。此外，计算机或者控制单元也可以以合适的方式与负载无线连接。消耗分布曲线的检测可以自动或者半自动地进行，也就是说，由生产设备的使用者来控制。可以理解的是，此外计算机或者控制单元与合适的数据库连结。消耗分布曲线可以合适地被存储在那里并且可以被再次调取，从而特别是实际上可以随时比较、补充或者修改分布曲线。
在该设备中，优化在保证产品生产的条件下包括改变生产步骤的流程和/或改变步骤的时间偏移。
在该设备中，优化可以考虑负载的利用率和/或总设备效率GAE。
在该设备中，控制单元可以与能量供应企业EVU和/或介质供应企业MVU联网，其中，控制单元可以被构造用于调取EVU和/或MVU的能量价格和/或介质价格；以及其中，所调取的能量价格和/或介质价格在优化能量消耗和介质消耗时被考虑，以便避开高价格阶段。
负载可以相互联网。同样生产设备可以合适地与EVU和/或MVU联网，从而可以在非常短的时间内通过数据网与EVU或者MVU交换信息。
在该设备中，步骤（i）和（ii）的消耗分布曲线附加地根据在预定义的参考时间段上的周围环境温度和/或周围环境压力来观察。
在该设备中，控制单元还被构造用于：（iv）在优化的生产过程的基础上生成在预定义的时间段上关于能量需求和/或介质需求的预测；（v）将关于能量需求和/或介质需求的预测传送给EVU和/或MVU；以及（vi）从EVU和/或MVU调取更新的能量价格和/或介质价格，并且在考虑到更新的能量价格和/或介质价格的情况下鉴于减少的峰值负荷和/或较少的消耗并鉴于高价格阶段的避免重新来优化消耗分布曲线。
控制单元还可以被构造用于将预测计算的函数提供给EVU和/或MVU。
适用的是，负载以及因此生产步骤的透明性，也就是说，系统的分布曲线化替代在生产时的边界条件的公式化的静态列示。在分布曲线化时实现的透明性可以使用在生产过程的优化中以及在此基础上用于鉴于方法匹配来生成优质的预测。优点在于在生产范围内的能量节省或者介质节省、CO2排放量的减少或者其他排放量的减少，这最终也会带来经济上的整体效益。
附图说明
参照以下附图示例性说明本发明主题。在附图中：
图1示出了生产过程与时间有关的示意性流程；
图2A示出了关于负载/生产步骤A的电流消耗的消耗分布曲线的示意图；
图2B示出了关于负载/生产步骤B的电流消耗的消耗分布曲线的示意图；
图3示出了图2A和图2B的步骤A和B的合成的电流消耗的示意图；
图4示出了图2A和图2B的电流消耗A和B的可能的优化的示意图；
图5示出了根据本发明用于优化生产过程的方法。
具体实施方式
图1示出了生产过程的与时间有关的示意性流程。生产步骤A-E可以分别包括一个或多个负载。为了简便起见，假定的是，每个生产步骤配属于一个负载。生产步骤的顺序以及所表明的时间重叠在此可以理解假设性的。同样可设想的是，步骤A-E中的若干步骤具有强烈的时间上的重叠或者甚至同时进行。同样，步骤A-E的持续时间应理解为可变的。在该情况下应假定的是，在步骤E后存在产品或者至少部分产品（Teilprodukt）。
以下从图1中示例性取两个步骤即步骤A和B并观察。在图2A中假定了在测量时间段Δt=t2–t1上的虚拟的电流消耗。在纵坐标上仅以缩写形式用“电流（Strom）”表示的电流消耗应例如以kWh为单位来测量。还同样可以给出标准化的电流消耗。可以理解的是，相应的观察同样可以针对介质消耗例如针对水消耗来进行。
图2B示出了另一用于过程步骤以及因此用于图1的负载B的虚拟的电流消耗。电流消耗与图2A一样重新以kWh给出。重新对在测量时间段Δt=t2–t1上的电流消耗进行观察。在此为了所观察的时间段，也就是参考时间段的可比较性，应在图2A和图2B中相同地选择Δt。图2B中的消耗分布曲线明显地比图2A中的消耗分布曲线宽。
考虑到两个过程步骤A和B的电流消耗在图3中给出。这里示出图2A和图2B的消耗分布曲线之和，其中，首先观察如下假设的情况，即，两个过程应基本上同时进行。在该情况下，以消耗分布曲线的相加大致得出图3所示的曲线，该曲线表明至少针对时间段Δt的一部分的峰值负荷，也就是峰值电流消耗的倍增。
电流消耗的可能的优化以及特别是峰值负荷的减少在图4中概示出。这里时间偏移地表明过程步骤A和B。合成的峰值负荷明显低于为了比较所示的图3中的峰值负荷。过程步骤B的开始在此假定为时刻t1’，该时刻t1’比时刻t1晚。此外，过程步骤B的结束用时刻t3标出，该时刻t3在该例子中在时刻t2之后。针对步骤B的优化的过程持续时间则通过Δt’=t3–t1’给出。在此可以适用Δt’≥Δt。
可以理解的是，上述例子仅是明显的简化，并且生产过程可以由多个步骤构成，这些步骤相互之间的时间比例可以在本发明的范围内优化。
例如在饮料工厂中用于酿造啤酒的生产可以包括以下步骤：制成麦芽浆、澄清、熬煮麦芽汁、滤清、冷却麦芽汁。这些步骤中的若干步骤被划分成高能量消耗的子步骤，例如加热到特定的温度、附加麦芽、水，加啤酒花、泵送、泵出、冷却等。比如在应用多个生产部段或者鉴于后续的啤酒的罐装，出现针对能量/电流以及例如水的若干明显不同的消耗分布曲线。步骤的优化可以在这里所提出的根据本发明的方法的范围内进行。
该方法只要当不会超过针对介质的量或者体积的特定的上限时就可以使用。
这可能例如当罐装技术和包装技术以及过程技术同时需要受限地供使用的介质时才发生。当在一定范围内多个单元同时需要又仅受限地供使用的介质时会出现类似的情况。
在使用蒸汽的加热过程中，可以例如在同时清洗多个填充器时和/或在加热多个容器和机器时超过能量（预定的）最大量。
在该情况下，加热不必长时间持续。同时性可以经由规划通过该方法来避免。
在酿造厂中，针对开始或者半成品的转交的定时如下这样来规划，即，介质预算（Medienhaushalt）[CU1]（这里例如也是酿造过程的不同阶段中的蒸汽）可以协调地形成。
在罐装技术和包装技术的范围内同样可以通过规划以如下方式形成蒸汽预算，即，不同时出现需求峰值。例如出于这种原因可以以混合技术方式拓展生产批次，从而使得清洗过程较晚才进行并且不与其他过程同时发生。由此每生产单位的成本间接地同样比占用的较长的非生产时间少。
该方法还附加地导致工厂中的介质产生器可以被设计得较小。
图5示出一种用于优化具有多个生产步骤的生产过程的方法，其中，该过程包括多个负载，用于在生产设备中生产产品。在该图中，在步骤S105中确定并输入参考时间段。在此应考虑到生产设备的寿命和运行状况。在图5的步骤S110中进行对负载在预定义的参考时间段上的能量消耗和/或介质消耗的与时间有关的检测，用于分别针对负载的能量消耗和/或介质消耗生成相应的消耗分布曲线。这里也就是针对负载绘制能量消耗和/或介质消耗的分布曲线并因此进行第一步骤直到使负载透明。在步骤S115中生成针对所观察的负载的与时间有关的消耗分布曲线。该分布曲线可以类似于在图2A和图2B中所表明的分布曲线。
在步骤S120中从步骤S115的消耗分布曲线生成在预定义的参考时间段上的能量消耗和/或介质消耗的与时间有关的消耗分布曲线。在此可以生成过程步骤的总的时间顺序并通过分布曲线的加和来生成总消耗分布曲线。可以理解的是，也可以观察部分分布曲线，也就是说，考虑针对负载的仅一部分的分布曲线。
在步骤S125中，在步骤S120的消耗分布曲线的基础上开始分别关于能量消耗和/或介质消耗的一条消耗分布曲线/多条消耗分布曲线的优化。这鉴于减少的峰值负荷和/或较少的消耗来进行。力求达到的峰值负荷的减少可以比如与在图4中示出的例子进行比较，其中，在图3中示出的分布曲线可以用作参考值。步骤S130和S135表明，在优化时还可以附加地从能量供应企业EVU和/或介质供应企业MVU调取并引入关于能量价格和/或介质价格的参数，其中，所调取的能量价格和/或介质价格在优化能量消耗和介质消耗时被考虑，以便避开高价格阶段。在此特别是针对峰值负荷的价格可以包含另一加权系数作为针对消耗的价格。此外在步骤S135中其他参数，比如负载的利用率和/或总设备效率GAE也可以一起参与到优化中。
在步骤S140中，在步骤S120-S136的优化的生产过程的基础上生成如下消耗预测，该消耗预测包括未来对能量和/或介质的需求。在此可以例如在数天的时间段上来预测需求/消耗。在步骤S145中，该需求被传送给EVU和/或MVU。在该预测的基础上，从能量供给企业EVU和/或介质供给企业MVU调取关于能量价格和/或介质价格的更新的参数。在此可以特别是已改变了针对峰值负荷和电流消耗的加权系数。在步骤S155中于是在考虑到更新的参数的情况下重新执行优化。在此，步骤S155可以与步骤S120基本上相同。也可以有规则地再次返回到步骤S120，以便可以有规则地或者也可以在改型之后获得生产过程的分别更新且优化的步骤。
可以理解的是，在前面描述的实施例中提到的特征并不受限于专门在附图中示出的组合，而是在任何其他组合中也可以是可行。

Claims (15)

1.一种用于优化具有多个生产步骤的生产过程的方法，其中，所述过程包括多个负载，用于在生产设备中、尤其在饮料工厂中生产产品，所述方法具有如下步骤：
（i）与时间有关地检测所述负载在预定义的参考时间段上的能量消耗和/或介质消耗，用于分别针对所述负载的能量消耗和/或介质消耗来生成相应的消耗分布曲线；
（ii）从所述步骤（i）的消耗分布曲线尤其通过所述分布曲线的加和来生成所述能量消耗和/或介质消耗在预定义的参考时间段上与时间有关的消耗分布曲线；以及
（iii）分别关于所述能量消耗和/或介质消耗在考虑到减少的峰值负荷和/或较少的消耗的情况下来优化步骤（ii）的消耗分布曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述优化在保证产品生产的条件下包括改变所述生产步骤的流程和/或改变所述步骤的时间偏移。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述优化考虑所述负载的利用率和/或总设备效率GAE。
4.根据权利要求1至3中至少一项所述的方法，其中，所述优化附加地包括从能量供应企业EVU和/或介质供应企业MVU调取能量价格和/或介质价格，其中，所调取的能量价格和/或介质价格在优化所述能量消耗和介质消耗时被考虑，以便避开高价格阶段。
5.根据权利要求1至4中至少一项所述的方法，其中，所述步骤（i）和（ii）的消耗分布曲线附加地根据在预定义的参考时间段上的周围环境温度和/或周围环境压力来观察。
6.根据权利要求1至5中至少一项所述的方法，所述方法还包括：
（iv）基于所述优化的生产过程来生成关于能量需求和/或介质需求的预测；
（v）将所述关于能量需求和/或介质需求的预测传送给所述EVU和/或MVU；以及
（vi）从所述EVU和/或MVU调取更新的能量价格和/或介质价格，并且在考虑到所述更新的能量价格和/或介质价格的情况下鉴于减少的峰值负荷和/或较少的消耗并鉴于高价格阶段的避开而重新来优化所述消耗分布曲线。
7.根据权利要求6所述的方法，所述方法还包括将用于预测计算的函数提供给所述EVU和/或MVU。
8.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括至少一个计算机能读取的介质，所述介质具有在计算机上运行时能由计算机执行的用于执行根据权利要求1至7中至少一项所述的方法的步骤的指令。
9.用于计算具有多个生产步骤的生产过程的优化的设备，其中，所述过程包括多个负载，用于在生产设备中、尤其在饮料工厂中生产产品，
（i）用于与时间有关地检测所述负载在预定义的参考时间段上的能量消耗和/或介质消耗以分别针对所述负载的能量消耗和/或介质消耗来生成相应的消耗分布曲线的装置；
（ii）用于从步骤（i）的消耗分布曲线尤其通过所述分布曲线的加和来生成所述能量消耗和/或所述介质消耗在预定义的参考时间段上与时间有关的消耗分布曲线的装置；以及
（iii）用于分别关于所述能量消耗和/或所述介质消耗鉴于减少的峰值负荷和/或较少的消耗来优化步骤（ii）的消耗分布曲线的控制单元。
10.根据权利要求9所述的设备，其中，所述优化在保证产品生产的条件下包括改变所述生产步骤的流程和/或改变所述步骤的时间偏移。
11.根据权利要求9或10所述的设备，其中，所述优化考虑所述负载的利用率和/或总设备效率GAE。
12.根据权利要求9至11中至少一项所述的设备，其中，所述控制单元与能量供应企业EVU和/或介质供应企业MVU联网，其中，所述控制单元被构造用于从所述EVU和/或MVU调取能量价格和/或介质价格；以及其中，所述所调取的能量价格和/或介质价格在优化所述能量消耗和介质消耗时被考虑，以便避开高价格阶段。
13.根据权利要求9至12中至少一项所述的设备，其中，所述步骤（i）和（ii）的消耗分布曲线附加地根据在预定义的参考时间段上的周围环境温度和/或周围环境压力来观察。
14.根据权利要求9至13中至少一项所述的设备，其中，所述控制单元还被构造为：
（iv）基于所述优化的生产过程来生成用于预定义的时间段的关于能量需求和/或介质需求的预测；
（v）将关于所述能量需求和/或介质需求的预测传送给所述EVU和/或MVU；以及
（vi）从所述EVU和/或MVU调取更新的能量价格和/或介质价格，并且在考虑到所述更新的能量价格和/或介质价格的情况下鉴于减少的峰值负荷和/或较少的消耗并鉴于高价格阶段的避免重新来优化所述消耗分布曲线。
15.根据权利要求14所述的设备，其中，所述控制单元被被构造为将用于预测计算的函数提供给所述EVU和/或MVU。
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