Spotlights beleuchten Wege zu intelligenten Energiesystemen

Spotlights
2021-05-27T08:10:45+00:00

Deep Energy Trade – Automatisierter Stromhandel für alle

Handel mit Energie ist bisher eine Liga für Profis. Mit maschineller Unterstützung kann sich das ändern. Dann könnte auch für andere Akteure das Interesse an der Börse steigen. Im Projekt Deep Energy Trade zeigt ein Demonstrator wie ein intelligenter automatisierter Stromhandel funktionieren kann. Der selbstlernende Agent ist in der Lage, effiziente Handelsstrategien zu entwickeln [...]

2021-09-30T12:50:48+00:00

NeuRaSat – Sonne oder Wolken: Einstrahlprognosen mit Satellitendaten

Wie wird das Wetter? Für Betreiber von Photovoltaikanlagen ist das kein Smalltalk sondern Produktionsplanung. Denn eine exakte Prognose von Sonneneinstrahlung und Wolkenverhalten ist zentral für die zu erwartende Stromerzeugung, den Energiehandel und den sicheren Betrieb von Stromnetzen. Das Projekt NeuRaSat verbessert die Genauigkeit von Einstrahlungsprognosen durch hoch aufgelöste Satellitendaten. Dabei fließen insbesondere Wolkenposition und [...]

2021-09-09T15:35:56+00:00

Probabilistische Netzzustandsprognosen: Entscheidung vereinfacht

Ist noch was frei? Diese Frage stellt sich im Stromnetz immer häufiger, wenn mehr Solar- und Windanlagen bei guten Wetterbedingungen einspeisen wollen. Der Netzbetreiber braucht zur Steuerung daher möglichst sichere Prognosen, um die Situation im Netz richtig einschätzen zu können. Bisher konzentrieren sich die Annahmen über die Auslastung vor allem auf den rechnerischen Erwartungswert. [...]

2021-09-30T13:35:35+00:00

ARCANA – Windräder kennen ihren Zustand

Fehler können passieren – wichtig ist nur, dass man sie erkennt. Das gilt auch für den Betrieb von Windenergieanlagen. Größere Schäden und Ausfälle können für die Betreiber solcher Anlagen fatal sein. Die von Überwachungssystemen erkannten Anomalien zeigen oft nur an, dass ein möglicher Fehler anliegt oder auftreten könnte. Künftig könnten Überwachungssysteme zusätzlich Einschätzungen zur [...]

2021-05-25T08:58:43+00:00

Vertikale Lastprognose: Alles im Fluss

Unterm Strich muss es Null sein – das gilt für die Einspeisung und den Verbrauch von Strom zu jeder Zeit. Um dieses Gleichgewicht sicherzustellen, berechnen Stromnetzbetreiber Lastflüsse im Voraus für die nächsten Stunden. Besonders herausfordernd ist dabei die Auslastung der Übergangspunkte zwischen verschiedenen elektrischen Netzen. Ein neuartiger Ansatz könnte hier nun für mehr Automatisierung [...]

2021-10-04T12:11:52+00:00

GRAF-KoWi – Kombination von Windleistungsprognosen

Eine der größten Herausforderungen bei der Leistungsprognose von nahezu vollständig wetterabhängigen erneuerbaren Energiequellen wie Wind und PV ist die Ungenauigkeit der verwendeten Wetterprognosen (Numerical Weather Prediction - NWP). Für den Energiemarkt sind diese Prognosen – insbesondere die Prognosehorizonte 0-4h – essentiell. Unsicherheiten und Prognosefehler reduzieren bei Direktvermarktern die Gewinne oder führen zu Verlusten und [...]

2021-10-05T10:42:01+00:00

HeatCast – CO2 Reduktion durch effiziente Prognosen

Die deutsche Industrie muss ihren CO2 Ausstoß verringern – da sind sich fast alle einig. Aber wie?  Vor dieser Frage stehen unter anderem die Werke von Bosch. Sie reduzieren bereits ihren CO2 Ausstoß, wollen diesen aber noch weiter verringern.   Ein Baustein in der Reduktion der CO2 Emissionen ist die Optimierung der Nutzung von [...]

2021-05-25T08:26:37+00:00

Cognition2H2Force – Effiziente Wasserstoffproduktion

Wasserstoff ist ein Multitalent und gilt als Missing Link der Energiewende. Seine Herstellung benötigt allerdings zunächst einmal sehr viel Energie. Daher besteht der Anspruch für die Elektrolyse vorwiegend überschüssigen Strom aus Solar- und Windenergieanlagen zu nutzen. Dazu werden Power-to-Gas-Anlagen zur Erzeugung von Wasserstoff mit Photovoltaik- und Windenergieanlagen sowie Speichern kombiniert. Für die industrielle Nutzung [...]

2021-05-25T08:55:41+00:00

KI OPF – Das Netzsystem als komplexe Rechenaufgabe

Vom Akteur zum System: Um eine Vielzahl von Stromerzeugern und flexiblen Nachfragern unter einen Hut zu bringen, brauchen Netzbetreiber komplexe Rechenmodelle. Derzeit verwendete mathematische Modelle für Netzoptimierung, die ein stabiles und kosten-effizientes Stromnetz gewährleisten, stoßen immer mehr an ihre Grenzen. Das Projekt KI OPF untersucht, ob die KI-Methode Deep Reinforcement Learning (DRL) für die [...]

2021-05-25T08:52:45+00:00

InvEx – Expertentool zur Entwicklung von Stromrichtern

Die Bedeutung von Stromrichtern in der Energieversorgung nimmt stetig zu. Für lukrative als auch umweltschonende Aspekte hat die Erhöhung des Wirkungsgrades bei gleichzeitiger Senkung der Investitionskosten und entsprechender Lebensdauer für diese Systeme die höchste Priorität. Die Neuentwicklung von Stromrichtern für verschiedene Anwendungen beträgt durchschnittlich 1-3 Jahre und benötigt jahrelange Erfahrung sowie Expertenwissen. Das Ziel [...]

2021-09-21T09:37:59+00:00

KESL2RPN – Stromnetz managt selbstständig Herausforderungen

Selbstfahrende Staubsauger sind keine Überraschung mehr. Aber ein autonomes Stromnetz ist noch nicht ganz so selbstverständlich. Im Rahmen des internationalen Wettbewerbs "L2RPN Challenge“ („Learn to Run a Power Network") wurde eine automatisierte Fahrweise simuliert. Auf Initiative des französischen Übertragungsnetzbetreibers RTE sollte in der Challenge ein selbstlernender Agent den Betrieb eines landesweiten Übertragungsnetzes übernehmen. Zu [...]

2021-09-30T13:59:51+00:00

CTRL – Entwicklungskette für intelligente Anlagenregelungen

Kann Reinforcement Learning die Regelungstechnik revolutionieren? Das Projekt Cognitive Train/Test System for Reinforcement Learning using Labs (CTRL) baut eine Infrastruktur für eine selbständige Regelung im Verteilnetz auf. Das Projekt bietet eine Infrastruktur zum Trainieren von Regelungskonzepten für dezentrale Anlagen. Vom simulativen Pretraining über realistische Hardware-in-the-Loop Methoden bis hin zu Feldtests werden Agenten schrittweise auf [...]

2021-09-30T13:38:49+00:00

Alsland – Inselnetze mit künstlicher Intelligenz erkennen

Inselnetze im Verbundnetz sind eine echte Herausforderung. Denn das gesamte Verbundnetz funktioniert grundsätzlich als Einheit. In Folge von Netzfehlern können sich jedoch einzelne Abschnitte abtrennen. Wenn darüber hinaus ein lokales Leistungsgleichgewicht vorliegt, kann es zur Bildung von ungewollten Inselnetzen kommen. Zur Vorbeugung von Personen- und Anlagenschäden müssen die ungewollten Inselnetze lokal detektiert und anschließend [...]

2021-10-05T07:22:21+00:00

Temporal Fusion Transformers – Verbesserte Windprognose

Der Wind weht, wo er will. Diese Erfahrung machen auch Betreiber von Windparks. Um die Erzeugungsleistung der Anlagen genau einschätzen zu können, reicht es nicht, auf lokale Leistungsmesswerte und Parameter aus Wettermodellen zu vertrauen. KI könnte diese Vorhersagen verbessern und genaue Prognosen für die nächsten acht Stunden bereitstellen. Ziel des Projekts Temporal Fusion Transformers [...]

“Künstliche Intelligenz ist eine Schlüsseltechnologie für die weitere Entwicklung der Energiewende.”

Angela Dorn, Hessische Ministerin für Wissenschaft und Kunst

„Künstliche Intelligenz ist ein zentrales Element der Wirtschaft von morgen – und ein wichtiger Baustein für den nachhaltigen Umbau unseres Energiesystems.“

Kerstin Andreae, Hauptgeschäftsführerin, Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft