Optimale Energieversorgung – Energiewende leicht gemacht

Mit Einleitung der Energiewende begann in Deutschland eines der größten Modernisierungs- und Innovationsprojekte, welches die Gesellschaft noch über Jahrzehnte beschäftigen wird. LAVA ENERGY ist Experte in der medienübergreifenden und zukunftsweisenden Energieversorgung von einzelnen Gebäuden oder ganzen Quartieren.

Zur erfolgreichen Begleitung und Umsetzung der Energiewende sind smarte Lösungen gefordert, welche die situative Einbindung der unterschiedlichsten Energiemedien intelligent bündeln und einen sicheren, wie effizienten Betrieb gewährleisten. LAVA ENERGY meistert diese Herausforderung, indem ihr Ingenieurteam die jeweilige Aufgabenstellung im Detail erfasst, genau analysiert und hieraus maßgeschneiderte Versorgungskonzepte für Bestands- und Neubauten entwickelt.

Marcus Lehmann, Geschäftsführer

Bei der Umsetzung vertrauen die Energieexperten auf modernste Technik und vernetzen diese mit digitalen Anwendungen und Datenmodellen inner- und außerhalb der Liegenschaft.

Die Wärme-, Kühlungs- oder Elektrizitätsversorgungsanlagen von LAVA werden in der Betriebsphase permanent online überwacht. Darüber hinaus kann bei Bedarf auf diese zentral steuernd und regelnd zugegriffen werden.

In der Regel werden die Projekte als Contractinglösung realisiert, bei welcher LAVA die komplette Verantwortung für Anlagenmanagement, Finanzierung, Abrechnung sowie Instandhaltung und Effizienz trägt.

Alternativ können beispielsweise Bestandsanlagen vom Eigentümer gepachtet und in einen professionellen Betrieb überführt werden. Der Kunde kann sich hierdurch auf seine Kernkompetenzen konzentrieren und spart dabei noch bares Geld.

In Quartierslösungen geht LAVA ENERGY einen Schritt weiter: Schließlich wird nicht nur die medienübergreifende Versorgung mehrerer umliegender Gebäude zukunftsweisend erfasst, sondern auch die Elektromobilität und deren Ladeinfrastruktur in das Energiemanagement eingebunden. Schon heute integrieren die Versorgungsexperten von LAVA SmartHome-Anwendungen, um durch bedarfsprognosebasierte Algorithmen zusätzliche Einspareffekte erzielen zu können.

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