Künstliche Intelligenz im Netzbetrieb – Smart Grids-Gespräche am 26.11.2024 (hybrid)

Prof. Dr. Gunnar Schubert: Künstliche Intelligenz: Wo stehen wir und wo wird uns die Reise hinführen?
Die Transformation des Energiesystems bedeutet für die Stromnetze besonders auf der Mittel- und Niederspannungsebene eine große Herausforderung. Zum einen findet die Einspeisung mittels Photovoltaik erzeugter erneuerbarer Energie überwiegend in dieser Netzebene statt. So waren im Jahr 2023 knapp 70% der installierten PV-Leistung von insgesamt ca. 80 GW auf Gebäuden installiert. Zum anderen ändert sich durch die Elektrifizierung des Wärme- und des Mobilitätssektors das Lastverhalten fundamental. 79% aller Ladepunkte für die E-Mobilität befinden sich derzeit im Niederspannungsnetz ebenso wie die überwiegende Anzahl an Wärmepumpen. Um den notwendigen Netzausbau zu minimieren, verfolgen wir seit 2017 den Ansatz, die bestehende Netzinfrastruktur intelligent zu nutzen, um so Überlastungen und Versorgungsengpässe zu vermeiden. Aufgrund der Vielzahl der Verbraucher, Verteiler und Transformatoren in dieser Netzebene benötigen konventionelle Netzberechnungstools zu viel Rechenzeit, um eine Betriebsführung in Echtzeit durchzuführen. Datenbasierte Algorithmen können hier die Lösung sowohl für die Prädiktion der stochastischen Last- und Erzeugungskurven sowie für die Betriebsführung sein. Ebenfalls können datenbasierte Algorithmen bei der Netzplanung unterstützen. In dem Vortrag wird darüber hinaus auf die aktuellen Aktivitäten und Bedarfe in diesem Bereich sowohl auf Forschungs- als auch auf Anwenderseite eingegangen.

Manuela Linke: Anwendung von KI zur sicheren und effizienten Energieversorgung
Die neuen Vorgaben im § 14a Energiewirtschaftsgesetz erfordern die aktive Steuerung der Verteilnetze. Die Anwendung von KI bietet sich in diesem Bereich an, da weder ausreichend Personal noch Geld zur Verfügung steht, um die Anforderungen in der Kürze der Zeit mit konventionellen Netzsteuerungsmethoden flächendeckend umzusetzen. Im Projekt AI4Grids nutzten wir KI für die Betriebsführung von Verteilnetzen sowie für die Entwicklung probabilistischer Lastprognosen, um auf fehlende Daten reagieren zu können. Im Vortrag „Anwendung von KI zur sicheren und effizienten Energieversorgung“ werden die Ergebnisse und Erkenntnisse aus dem Forschungsprojekt sowie die Transferstrategie für die Anwendung der entwickelten Algorithmen auf reale Netze präsentiert.

Karen auf der Horst: Nutzung von KI-Funktionalitäten im operativen Netzbetrieb
Wie kann Künstliche Intelligenz den Netzbetrieb effizienter und zuverlässiger gestalten? Welche konkreten Anwendungsfälle haben sich in der Praxis bewährt? Im Vortrag stellt Karen auf der Horst von der Netze BW verschiedene KI-Einsatzmöglichkeiten vor, die von der Automatisierung von Aufgaben über die Erhöhung der Netztransparenz bis hin zur Unterstützung der Mitarbeitenden reichen. Dabei wird unter anderem die Frage beleuchtet, wie digitale Assistenzsysteme Monteure bei ihrer täglichen Arbeit unterstützen und insbesondere neuen Mitarbeitenden den Einstieg erleichtern können. Zudem werden Ansätze zur vorausschauenden Wartung und zur datenbasierten Optimierung der Netzlastverteilung diskutiert.

Dr. Jann Binder: Aktivierung von Haushaltsflexibilität mittels Machine Learning zur Unterstützung resilienter Verteilnetze
Die Integration erneuerbarer Energien stellt Netzbetreiber vor neue Herausforderungen bei der Lastprognose. Sind für präzise Vorhersagen immer komplexe KI-Modelle erforderlich oder können auch einfache statistische Methoden bereits erhebliche Verbesserungen erzielen? Wie lassen sich beide Ansätze optimal kombinieren? Im Vortrag „Kombinierter Einsatz von Statistik und KI zur Netzlastprognose“ stellt Dr. Jann Binder vom Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) die Möglichkeiten eines hybriden Ansatzes vor. Dabei wird untersucht, wie probabilistische Vorhersagen insbesondere in Zeiten hoher Unsicherheit – etwa bei extremen Wetterbedingungen oder starken Schwankungen der Energieerzeugung – zur Verbesserung von Netzstabilität und Kosteneffizienz beitragen können.

Dr. Birgit Haller: Mit Statistik und KI zu probabilistischen Erzeugungs- und Lastprognosen: Anwendungen in der Netz- und Energiewirtschaft
Im Projekt GrECCo erprobt die OLI Systems GmbH zusammen mit badenovaNetze im Smart Grid Opfingen die Zukunft lokaler Energiegemeinschaften. Die intelligente Optimierung von Erzeugung und Verbrauch im Verteilnetz dient gleichzeitig einem vorausschauenden Netzbetrieb und der besseren Integration der dezentral erzeugten Energiemengen. Eine Teilnahme an der netzdienlichen Energiegemeinschaft wird durch finanzielle Anreize attraktiv. Bei der Optimierung der Haushalte gegenüber Signalen aus dem Verteilnetz setzt das Projektkonsortium KI-basierte Prognosen und einen innovativen Algorithmus des INATECH der Universität Freiburg ein.

Die Teilnahme an unseren Smart Grids-Gesprächen ist immer kostenlos. Eine Anmeldung über unsere Webseite ist jedoch erforderlich. Wir behalten uns vor, die Teilnehmeranzahl zu limitieren.

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