KI-basierte Software-Lösungen für Stromverteilnetze und Batteriespeicher
Für Netzbetreibende stellen wachsende Schwankungen im Energiefluss eine große Herausforderung dar. Um Netzüberlastungen zu verhindern, ist die richtige Steuerung und Überwachung der Verteilnetze wichtig. Dafür sind qualitativ hochwertige Netzzustandsschätzungen notwendig – eine vollständige Messung verursacht aufgrund der aufwendigen Messtechnik allerdings hohe Kosten. Das Start-up gridhound, eine Ausgründung der Rheinisch-Westfälischen Technischen Hochschule (RWTH) Aachen, hat eine smarte und kostengünstigere Lösung entwickelt: eine digitale Netzzustandsschätzung.
Software „Graice“ ermittelt vollständigen Netzzustand
Die geräteunabhängige und flexible Software „Graice“ kann mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) das Verhalten eines Verteilnetzes erlernen und mit sehr wenigen Messstellen die elektrischen Größen an allen anderen Netzelementen ermitteln. Ergebnis ist ein vollständiger Netzzustand für die Lastflussberechnung. Durch „Graice“ können Einspeisemanagement-Maßnahmen zur Verhinderung einer Netzüberlastung um rund 30 Prozent reduziert und die damit verbundenen CO2-Emmissionen deutlich gesenkt werden.
Gridhound arbeitet bereits an einem neuen Projekt: Im Rahmen der Förderinitiative Speicher und Netze soll „Graice“ erweitert werden, um Batteriespeicher steuern zu können. Mit diesen Speichern könnte Strom aus erneuerbaren Quellen je nach Erzeugungs-, Verbrauchs- und Strompreisprognose sowie Vorhersage des Netzzustandes entweder gespeichert oder wieder ins Netz abgegeben werden, sodass die Batterie als Puffer wirkt und das Netz stabilisiert.
Mehr zum Projekt unter: https://www.dbu.de/projektbeispiele/ki-basierte-software-loesungen-fuer-stromverteilnetze/, DBU-AZ 37647 und 39462