Bis 2050 sollen erneuerbare Energien wie Wind- und Solarstrom die Stromversorgung in Deutschland fast vollständig abdecken. Doch die Energie- und Mobilitätswende bleibt insbesondere für deutsche Netzbetreibende nicht ohne Herausforderungen: Anlagen zur Gewinnung erneuerbarer Energien werden massiv und flächendeckend in die Verteilnetze eingebunden und auch Ladestationen für Elektromobilität werden in das bisherige Stromnetz integriert. Dies führt zu zahlreichen Lastschwankungen, z. B. durch die zeitlich und räumlich konzentrierte Energienachfrage. Als Folge werden die elektrischen Betriebsmittel und Komponenten der Netze stärker belastet. Um die gleichbleibend hohe Versorgung der Kund*innen zu gewährleisten, ist es wichtig, dass die Monitoring- und Regelsysteme der Verteilnetze auch unter erhöhter Belastung zuverlässig funktionieren.
Hier haben Wissenschaftler*innen des SICP – Software Innovation Campus Paderborn mit ihrem Forschungsprojekt FLEMING angesetzt: Sie haben ein neues, KI unterstütztes System entwickelt, das die Funktionen der Verteilnetze kontinuierlich überwacht und Fehler frühzeitig vorhersagt. Durch eine verbesserte Ausfallsicherheit der Verteilnetze der Mittelspannung kann die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der elektrischen Energieversorgung erhöht werden. Eine solche verbesserte Ausfallsicherheit trägt auch zur Reduzierung von Stromverbrauch und Umweltbelastung bei und ist eine Voraussetzung für die Integration erneuerbarer Energien in das Stromversorgungssystem. Die elektrische Energieversorgung ist für die Funktionsfähigkeit moderner Gesellschaften unerlässlich, daher ist es wichtig, dass die Verteilnetze ausfallsicher und zuverlässig funktionieren.
Laut Prof. Dr. Daniel Beverungen war das Projekt ein voller Erfolg: „Damit die Energiewende gelingt, müssen neue Lösungen digital und schnell profitabel sein. Unter dem Dach des SICP haben wir beide Anforderungen zusammengeführt: Unsere Ergebnisse zeigen, wie KI die vorausschauende Instandhaltung des Energienetzes unterstützt. Unternehmen geben wir einen klaren Fahrplan an die Hand, wie diese Lösungen profitabel und skalierbar umgesetzt werden können.“
Im Rahmen des Abschlusses des Projekt konnte jetzt auch ein Video zur einem Demonstrator veröffentlicht werden. Das Video zeigt die Motivation und prototypische Umsetzung eines integrierten Systems zur Überwachung von Verteilnetzen mithilfe von Predictive Maintenance. Hier ist das Video hochgeladen: Link.
