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Enerige & Management > IT - Dezentrale KI für die Steuerung der Netze
Quelle: Pixabay / geralt
IT:
Dezentrale KI für die Steuerung der Netze
KI für die Steuerung smarter Netze ist nicht Neues. Durch einen dezentralen Einsatz soll die Künstliche Intelligenz Netze in Zukunft aber noch effektiver und sicherer regeln.
 
Immer mehr PV-Anlagen auf Hausdächern, immer mehr E-Autos an Steckdosen: Das belastet das Stromnetz durch Schwankungen in Erzeugung und Verbrauch. Das von der FH Bielefeld initiierte internationale Forschungsprojekt „AI4DG“ untersucht jetzt, wie sich diese Schwankungen lokal ausgleichen lassen. Die Idee: Mit verteilter KI soll die Stromversorgung zuverlässig und autonom gesteuert werden.

„Das Netz sicher zu steuern, wird zu einer komplexen und immer schwieriger werdenden Aufgabe“, beschreibt Katrin Schulte, Spezialistin für Stromnetze von der Fachhochschule (FH) Bielefeld, das Problem. Deshalb hat die 26-Jährige ein internationales Forschungsprojekt mit auf den Weg gebracht, in dem ein Ansatz zur Lösung ausgearbeitet werden soll: verteilte, also dezentral arbeitende, Künstliche Intelligenz (KI) zur Steuerung des Stromnetzes. Oder wie es im Projekttitel heißt: „Artificial Intelligence on the edge for a secure and autonomous distribution grid control with a high share of renewable energies“ (AI4DG).

KI wird heute zwar schon in Ansätzen zur Steuerung der Stromversorgung erforscht. Aber das Bielefelder Team und seine französischen Kolleginnen und Kollegen vom Industriepartner Atos Worldgrid gehen noch weiter und verknüpfen die KI mit Edge Computing. „Edge Computing bedeutet, dass die Daten nicht zentral in der Cloud verarbeitet werden, sondern dezentral genau dort, wo sie erzeugt werden“, erklärt Timon Jungh. Der Biomechatroniker forscht in der Arbeitsgruppe von Prof. Ulrich Rückert am CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) und promoviert ebenfalls im Projekt.

„Das ist eine echte Innovation“, betont Katrin Schulte. „Wir erhöhen damit die Sicherheit und den Datenschutz, denn Stromversorgung gehört zur kritischen Infrastruktur und muss gewährleistet sein.“ Wenn eine dezentrale KI-Einheit ausfällt, kann eine andere sofort die Kontrolle übernehmen. Und wenn die Daten nicht verschickt werden müssen, können sie unterwegs nicht verloren gehen oder gehackt werden. Und es gibt noch einen Vorteil der dezentralen Herangehensweise: „Die Daten können vor Ort mit geringerer Verzögerung verarbeitet werden“, so Timon Jungh.
 
Katrin Schulte (FH Bielefeld) und Timon Jungh (Universität Bielefeld) vor einer Photovoltaikanlage. Mit Künstlicher Intelligenz wollen die beiden die Einspeisung in das Stromnetz besser steuern
Quelle: Patrick Pollmeier / FH Bielefeld

Vor Ort – das ist beispielsweise in Herford in einer Ortsnetzstation. Marco Sawatzki schließt darin seinen Laptop an. „Jetzt kann man sehen, wie viel Strom aktuell von den Haushalten verbraucht wird. Eingespeist wird momentan offenbar nichts“, erläutert der Mitarbeiter der Westfalen Weser Netz, dem Industriepartner auf deutscher Seite im Projekt.

AI4DG sieht vor, dass genau an dieser Stelle, direkt in der Ortsnetzstation, KI die Messdaten verarbeitet. „Wir setzten die Analysen der KI dann beispielsweise für Prognosen ein. Sie sollen den Verbrauch von einzelnen Haushalten vorhersagen oder die von PV erzeugte Leistung“, erklärt Katrin Schulte. Je nachdem lassen sich dann die Batterien in den Haushalten netzdienlich steuern und die erzeugte Energie entweder speichern oder in das Netz einspeisen, sodass die Stromversorgung gesichert ist sowie Überlastungen im Netz vermieden werden.

Von der Simulation zum marktfähigen Produkt

Bevor es soweit ist, entwickeln und optimieren Schulte und ihre Mitstreiterinnen und Mitstreiter ihr Steuerungssystem allerdings zunächst am Computer und im Labor: Mit einer speziellen Software wird als Simulation ein Stromnetz aufgebaut, die realen Daten dafür liefert Westfalen Weser Netz. „Das ist unsere Spielwiese, hier probieren wir unsere selbst programmierten Algorithmen aus“, sagt Katrin Schulte. Bestehen sie die Tests, geht es ins Netz-Simulationslabor Smart Energy Applications (SEAp). Hier fließen echte Ströme, und das Steuerungssystem wird mit Hilfe verschiedener Hardware-Komponenten wie Batteriespeicher und elektronischen Lasten validiert. „Erst dann überprüfen wir unser System in einem Feldversuch im echten Stromnetz zusammen mit Westfalen Weser Netz. Und wenn es gut funktioniert, können die Industriepartner unser System zu einem marktfähigen Produkt weiterentwickeln.“

Möglicherweise auch für den europaweiten Einsatz: AI4DG ist ein internationales Forschungsprojekt. Es wird vom Bundesforschungsministerium im Rahmen des Programms für deutsch-französische Projekte zum Thema Künstliche Intelligenz mit insgesamt rund einer Million Euro gefördert. Prof. Haubrock hat den Kontakt zu den französischen Partnern hergestellt und freut sich über die internationale Zusammenarbeit: „Durch die Kooperation mit Frankreich können verschiedene Verteilnetzstrukturen für eine Übertragbarkeit der KI-Methoden auf das europäische Energiesystem betrachtet werden. Das wird die etablierten, nationalen KI-Strategien bereichern.“
 

Peter Koller
Redakteur
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Freitag, 14.01.2022, 11:13 Uhr

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