KI für eine schnellere Datenverarbeitung

Data4Grid – Künstliche Intelligenz im Stromnetz

Die Bedeutung der Stromverteilernetze nimmt durch die Dezentralisierung des Energiesystems rasant zu. Um die zunehmende Komplexität, die durch Volatilität der Erzeugung, Sektorkopplung und Flexibilisierung entsteht, zu beherrschen, sind künftig mehr Informationen und neue Methoden der Datenverarbeitung für Netzbetreiber notwendig.

Künstliche Intelligenz und digitale Technologien reduzieren den Aufwand zur Bewältigung dieser neuen Aufgaben erheblich, da so große Datenmengen schnell ausgewertet und umgehend Entscheidungshilfen bereitgestellt werden können.

Ziele

Das Projekt verfolgt zwei Ziele. Erstens sollen mit beteiligten Verteilnetzbetreibern mögliche Anwendungsfälle für KI bzw. smarte Datenanalysen in den Verteilnetzen identifiziert und diskutiert werden. Zweitens sollen Data Scientists, Software-Entwickler und Programmierer im Rahmen eines Wettbewerbs Prototypen für ausgewählte Anwendungsfälle entwickeln.

So wird einerseits der Nutzen von KI für konkrete Anwendungsfälle demonstriert und andererseits eine Orientierung für Verteilnetzbetreiber geschaffen, in welchen Bereichen KI künftig eine wichtige Rolle spielen kann.

Umsetzung

Das Projekt wird gemeinsam mit Verteilnetzbetreibern, mit Unterstützung von Experten von umlaut sowie zusammen mit einem wissenschaftlichen Gutachter durchgeführt. Das dena-Projektteam wird dabei durch die beteiligten Verteilernetzbetreiber beraten, die das Projekt kontinuierlich begleiten und Schwerpunkte setzen.

In einem ersten Schritt wurden bestehende und zukünftige Herausforderungen identifiziert und Erfahrungen in der Branche mit künstlicher Intelligenz und smarten Datenanalysen sowie Innovations- und Weiterentwicklungspotenziale diskutiert.

Darauf aufbauend wurden gemeinsam mit den beteiligten Verteilernetzbetreibern drei „Challenges“ definiert, für die ab Mitte Dezember im Rahmen eines Wettbewerbs konkrete Lösungsansätze gefunden werden sollen. Die Challenges sind:

  • Szenarioanalysen zur Nutzung von Elektromobilität
  • Evaluierung relevanter Messstellen zur Erhöhung der Netztransparenz in Niederspannungsnetzen
  • KI-Gestützte Verbrauchsprognosen auf Basis von Smart-Meter-Daten

Teams aus Data Scientists, Software-Entwicklern, Programmierern und Co. können sich ab sofort hier zum Wettbewerb anmelden.

Nähere Informationen zum Wettbewerb, den Challenges und der Bewerbung finden Sie hier.

Ihr Kontakt

Foto: Scott Webb on Unsplash