FLE­MING – Fle­xi­ble Mo­ni­to­ring- und Re­gel­sys­te­me für die Ener­gie- und Mo­bi­li­täts­wen­de im Ver­teil­netz durch Ein­satz von Künst­li­cher In­tel­li­genz

1. Motivation

Der Fokus der deutschen Klima- und Energiepolitik liegt auf einer massiven und flächendeckenden Einbindung von Anlagen zur Gewinnung erneuerbarer Energie sowie auf einer Integration von Ladesäulen für Elektromobilität in das bisherige Stromnetz. Die hieraus resultierenden zahlreichen Lastschwankungen z.B. durch dezentrale Solaranlagen sowie die zeitlich und räumlich konzentrierte Energienachfrage durch eMobility führen zu einer sehr großen Belastung der elektrischen Betriebsmittel und Komponenten bis hin zu einer Überlastung. Zusätzlich sind die Netzbetreiber einem steigendem Effizienz- und Kostendruck ausgesetzt. 

Um die Ziele der Energie- und Mobilitätswende bei gleichbleibender Versorgungsqualität zu erreichen, benötigen die Netzbetreiber einerseits ein verbessertes Verständnis des aktuellen Zustandes des vorhandenen Netzes und seiner Komponenten (Monitoring). Dadurch können potentielle Schäden und Anlagenausfälle frühzeitig erkannt bzw. vorhergesagt oder durch verbesserte Regelung vermieden werden. Andererseits werden geeignet genaue, zuverlässige und leicht nachrüstbare Sensoren zur Regelung im Rahmen eines intelligenten Lastmanagements benötigt. Dies ermöglicht erst eine flexiblere Netznutzung unter Ausnutzung von temporärem Überlastpotential und somit den flächendeckenden Ausbau der zukünftig benötigten Energieverteilungs-Infrastruktur. 

2. Ziele

Ziel des beantragten Fördervorhabens ist es, die Art und Weise des heutigen Sensoreinsatzes in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) gepaart mit einer Verbesserung der zugehörigen Sensortechnik zu revolutionieren und somit wesentlich zum Erfolg der Energie- und Mobilitätswende in Deutschland beizutragen.

3. Innovation und Perspektiven

Das Szenario verlangt nach einem durchgängigen Einsatz von Sensorik und IKT-Systemen zur Erfassung der nötigen Daten der einzelnen Netzbetriebsmittel und -komponenten. Bisher verfügbare Sensorlösungen zur Zustandsüberwachung werden ausschließlich in Nischen- oder Randanwendungen eingesetzt. Ein durchgängiger Einsatz scheitert zurzeit an zu komplexem Engineering, sowie einer begrenzten Lebensdauer und Leistung der Sensorsysteme, sodass diese nur für einfache Überwachungsaufgaben meist einzelner Betriebsmittel genutzt werden können. Weiterhin steht bisherige Sensorik in der Regel nur für Anlagen eines Herstellers zur Verfügung, so dass eine Übertragbarkeit nicht möglich und eine generische, systemweite Datenanalyse undenkbar ist.

Das Vorhaben soll den heutigen Sensoreinsatz in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) zusammen mit einer Erweiterung der Sensortechnik grundlegend verbessern. Die daraus abgeleiteten Unterziele umfassen alle wichtigen Aspekte des Sensoreinsatzes in elektrischen Betriebsmitteln. Für die entwickelten intelligenten Monitoring- und Regelsystemen für Energienetze werden schließlich digitale Geschäftsmodelle entwickelt sowie Geschäftsprozesse entworfen, in deren Rahmen die geplanten KI-basierten Dienstleistungen erbracht werden sollen. So entsteht schließlich ein Smart Service System, welches das gesamte Wertschöpfungssystem adressiert.