Projekt »AI4Grids«: Künstliche Intelligenz für stabile Stromnetze

21. Oktober 2020

Die Energiewende stellt neue Herausforderungen an das Stromnetz: Solar- und Windenergie speisen Strom dezentral und sehr unregelmäßig ein, während der Strombedarf vor allem in den Städten wächst. Das Verbundprojekt »AI4Grids« unter Leitung der HTWG Konstanz untersucht daher die KI-basierte Planung und Betriebsführung von Verteilnetzen und Microgrids zur optimalen Integration regenerativer Erzeuger und fluktuierender Lasten. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz und nukleare Sicherheit mit 2,5 Millionen Euro gefördert. Weitere Projektpartner sind das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE, das International Solar Energy Research Center Konstanz e.V. (ISC), die Stadtwerk am See GmbH & Co. KG sowie die Energiedienst AG.

Leitwarte im Digital Grid Lab des Fraunhofer ISE
© Fraunhofer ISE
Leitwarte im Digital Grid Lab des Fraunhofer ISE als zentrale Schaltstelle für den Netzbetrieb mit KI-Verfahren.

Ziel des Projekts ist es, mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) eine intelligente Netzbetriebsführung zu ermöglichen, um die für die Energiewende benötigen Erzeuger und Verbraucher effizient in das Mittel- und Niederspannungsnetz zu integrieren. »So wird eine bessere Synchronisierung von Energiemengen und Netzkapazitäten erreicht«, sagt Projektkoordinator Prof. Dr. Gunnar Schubert, Professor für Physik und Elektrotechnik an der HTWG Konstanz. Das bestehende Netz könne damit optimal ausgelastet werden, mögliche Kosten für einen anderenfalls notwendigen Netzausbau verringert oder gar vermieden werden. Die gezielte Regelung von Verbrauchern und eine verlässliche Prognose der Erzeugung schützt zudem das Netz vor kritischen Belastungen und sichert eine stabile Stromversorgung.

Dafür werden auf KI basierende Algorithmen entwickelt, die Planung und Betrieb von Stromnetzen auf der Verteilnetzebene und von Microgrids (Inselnetzen) unterstützen und beispielsweise bei Störungen reagieren.

Im Digital Grid Lab des Fraunhofer ISE können für das Projekt hilfreiche Echtzeitsimulationen durchgeführt werden, da hier die lokale Erzeugungs- und Verbrauchsstruktur und somit ein möglichst reeller Netzzustand abgebildet werden kann. Die Partner aus der Energiewirtschaft stellen zudem für das Testen der Regelmechanismen reale Netztopologien und Profile zur Abbildung der lokalen Erzeugungs- und Verbrauchsstruktur bereit. Dazu gehören die Klimahäuser Schallstadt, die über 500 kW Photovoltaik und eine auf elektrische Fahrzeuge beschränkte Tiefgarage mit vernetzter Ladeinfrastruktur verfügen. »Hier wird ersichtlich, wie wichtig es ist, dass ein Lastmanagement der Fahrzeuge erfolgt, ohne Netzüberlastung und bei maximaler lokaler Solarstromnutzung«, sagt Prof. Dr. Christof Wittwer, Bereichsleiter Leistungselektronik, Netze und intelligente Systeme am Fraunhofer ISE. Dazu ist eine KI-basierte Netzzustandserkennung geplant, die Netz- und Ladevorgänge erlernt und den E-Auto-Ladestationen entsprechende Leistungsvorgaben aufprägt. So werden die KI-basierten Algorithmen nicht nur erforscht, entwickelt und in einer Laborumgebung geprüft, sondern auch in realen Umgebungen getestet. In Reallaboren, aber auch in Friedrichshafen und Konstanz soll praktisch getestet werden, ob das KI-System und seine Bestandteile auf Gebäude- wie Quartiersebene einen Mehrwert für das Stromnetz liefern.