KI-basierte Systemanalyse von Stromverteilnetzen im Normal- und Kurzschlussbetrieb
GridAnalysis
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Im September 2020 startete das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des 7. Energieforschungsprogrammes der Bundesregierung geförderte Projekt “GridAnalysis – KI-basierte Systemanalyse von Stromverteilnetzen im Normal- und Kurzschlussbetrieb”.
Ziele des Forschungsvorhabens GridAnalysis sind die Entwicklung neuer Modelle und Methoden zur quasistationären und zeitreihenbasierten Simulation von Stromverteilnetzen in Kombination klassischer Netzberechnung mit Verfahren des maschinellen Lernens. Es wird ein Leitfaden, der einen (teil)automatisierten Betrieb von Stromverteilnetzen auch mit der Möglichkeit einer Topologieänderung bei Sicherstellung einer hohen Versorgungsqualität unter Wahrung der Selektivität des Netzschutzkonzeptes ermöglicht, erarbeitet.
Pressemitteilung vom 28.09.2020
Unter dem Namen „GridAnalysis – KI-basierte Netzsimulation“ ist ein neues Forschungsprojekt im Bereich der Elektro- und Informationstechnik im September 2020 unter der Führung der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes (htw saar) an den Start gegangen. Das Besondere: Das Projekt unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Michael Igel kombiniert klassische Stromnetzberechnung der Elektroingenieure mit Verfahren des maschinellen Lernens der Informatiker. Dabei wird auch die auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende Netzsimulation angewandt.
„Das Forschungsprojekt GridAnalysis wird einen wichtigen Beitrag zur Sicherstellung des Stromerzeugungsanteils mit erneuerbaren Energien leisten sowie den Weg für die Integration eines steigenden Anteils zeitvariabler erneuerbarer Energien und Bezugsanlagen wie z.B. Elektromobile in den Stromnetzen bahnen“, erklärt Prof. Dr.-Ing. Michael Igel, Leiter des Instituts für Elektrische Energiesysteme an der htw saar. Hintergrund der Projektidee ist, dass in Folge der Energiewende der Anteil elektrisch erzeugter Energie durch Photovoltaik- und Windkraftanlagen stetig ansteigt. Damit zeichnet sich ein Stromversorgungssystem ab, das flexibel auf Anforderungen wie eine fluktuierende Stromeinspeisung reagieren, aber auch den individuellen Bedarf z.B. für Elektromobilität im Blick haben muss.
„Mit einer Zunahme an leistungsmäßig schwankenden Energieerzeugungsanlagen, wie Solar und Wind, wird es immer wichtiger, dass die Erzeugung intelligent auf den Verbrauch reagiert und umgekehrt. Mit der Einbindung von Elektrofahrzeugen, Batteriestromspeichern und Smart-Home-Lösungen steigen die technischen Herausforderungen an die Stromverteilernetze zudem stetig an. Um den Zustand von Stromverteilernetzen zu analysieren und zu überwachen, will das Projekt GridAnalysis all diese komplexen Daten zusammenführen und auswerten. Wir werden Elektrotechnik und Informatik noch stärker kombinieren um dieses Ziel zu erreichen.“, so der Elektroingenieur und Spezialist für Stromnetze. GridAnalysis entwickelt hierzu Modelle und Methoden zur Simulation von Stromverteilernetzen, die auf klassischer Netzberechnung sowie Verfahren des maschinellen Lernens beruhen.
KI kann schließlich dabei helfen die Daten der verschiedenen im Stromnetz miteinander verknüpften Teilnehmer auszuwerten, zu analysieren und zu steuern sowie das Stromnetz im Gleichgewicht zu halten. Aus den Projektergebnissen soll dann gemeinsam mit den Netzbetreibern ein Leitfaden erstellt werden, der einen automatisierten, intelligenten Betrieb von Stromverteilernetzen mit Hilfe von KI ermöglicht.
Das mit einer Gesamtsumme von rund 1,8 Mio. Euro vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des 7. Energieforschungsprogramms der Bundesregierung geförderte Projekt erfolgt in enger Zusammenarbeit zwischen KI-Forscherinnen und Forschern vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) und Elektroingenieuren/-innen für Stromnetze der htw saar, der VSE Verteilnetz GmbH sowie der Stadtwerke Saarlouis GmbH.
