Im Forschungsprojekt KI4ETA „Künstliche Intelligenz für Energietechnologien und Anwendungen in der Produktion“ forscht das IMS gemeinsam mit dem PTW der TU Darmstadt und elf weiteren Partnern an der Anwendung von künstlicher Intelligenz zur Steigerung von Energieeffizienz und -flexibilität im industriellen Kontext. Dazu werden unter anderem am Reallabor ETA-Fabrik Untersuchungen durchgeführt, wobei die Sektorenkopplung in der Forschung des IMS einen hohen Stellenwert einnimmt. Um zu zeigen, dass durch die Schaffung von intelligenten Schnittstellen zwischen industriellen Energienetzen und der Elektromobilität Energie effizient und flexibel genutzt werden kann, wurde ein bidirektional ladbares Fahrzeug beschafft, welches auch Energie in das Stromnetz zurückspeisen kann. Bei dem beschafften Fahrzeug handelt es sich um einen Nissan Leaf, eines der wenigen Fahrzeuge, die bidirektionales Laden standardmäßig unterstützen.
Durch die bidirektionale Einbindung in die ETA-Fabrik wird das Elektrofahrzeug mit einer Batteriekapazität von 59 kWh zu einem Pufferspeicher, der energetisch in das Fabriksystem integriert ist und somit in die Betriebsstrategie der Gesamtfabrik eingebunden werden kann. Anhand von intelligenten Algorithmen soll im weiteren Verlauf des Projekts gezeigt werden, dass durch die gemischte Nutzung des Fahrzeugs als Speicher und Fortbewegungsmittel sowohl energetische Gesamtziele als auch mobilitätsbezogene Randbedingungen erfüllt werden können.