FLEMING - Flexible monitoring and control systems in the distribution grid by using artificial intelligence
Overview
Motivation
Der Fokus der deutschen Klima- und Energiepolitik liegt auf einer massiven und fl?chendeckenden Einbindung von Anlagen zur Gewinnung erneuerbarer Energie sowie auf einer Integration von Lades?ulen für Elektromobilit?t in das bisherige Stromnetz. Die hieraus resultierenden zahlreichen Lastschwankungen z.B. durch dezentrale Solaranlagen sowie die zeitlich und r?umlich konzentrierte Energienachfrage durch eMobility führen zu einer sehr gro?en Belastung der elektrischen Betriebsmittel und Komponenten bis hin zu einer ?berlastung. Zus?tzlich sind die Netzbetreiber einem steigendem Effizienz- und Kostendruck ausgesetzt.
Um die Ziele der Energie- und Mobilit?tswende bei gleichbleibender Versorgungsqualit?t zu erreichen, ben?tigen die Netzbetreiber einerseits ein verbessertes Verst?ndnis des aktuellen Zustandes des vorhandenen Netzes und seiner Komponenten (Monitoring). Dadurch k?nnen potentielle Sch?den und Anlagenausf?lle frühzeitig erkannt bzw. vorhergesagt oder durch verbesserte Regelung vermieden werden. Andererseits werden geeignet genaue, zuverl?ssige und leicht nachrüstbare Sensoren zur Regelung im Rahmen eines intelligenten Lastmanagements ben?tigt. Dies erm?glicht erst eine flexiblere Netznutzung unter Ausnutzung von tempor?rem ?berlastpotential und somit den fl?chendeckenden Ausbau der zukünftig ben?tigten Energieverteilungs-Infrastruktur.
Objective
Ziel des beantragten F?rdervorhabens ist es, die Art und Weise des heutigen Sensoreinsatzes in Verteilnetzen durch Verwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) gepaart mit einer Verbesserung der zugeh?rigen Sensortechnik zu revolutionieren und somit wesentlich zum Erfolg der Energie- und Mobilit?tswende in Deutschland beizutragen.
Innovation
Das Szenario verlangt nach einem durchg?ngigen Einsatz von Sensorik und IKT-Systemen zur Erfassung der n?tigen Daten der einzelnen Netzbetriebsmittel und -komponenten. Bisher verfügbare Sensorl?sungen zur Zustandsüberwachung werden ausschlie?lich in Nischen- oder Randanwendungen eingesetzt. Ein durchg?ngiger Einsatz scheitert zurzeit an zu komplexem Engineering, sowie einer begrenzten Lebensdauer und Leistung der Sensorsysteme, sodass diese nur für einfache ?berwachungsaufgaben meist einzelner Betriebsmittel genutzt werden k?nnen. Weiterhin steht bisherige Sensorik in der Regel nur für Anlagen eines Herstellers zur Verfügung, so dass eine ?bertragbarkeit nicht m?glich 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 schlie?lich digitale Gesch?ftsmodelle entwickelt sowie Gesch?ftsprozesse entworfen, in deren Rahmen die geplanten KI-basierten Dienstleistungen erbracht werden sollen. So entsteht schlie?lich ein Smart Service System, welches das gesamte Wertsch?pfungssystem adressiert.
Key Facts
- Grant Number:
- 03E16012F
- Research profile area:
- Intelligent Technical Systems
- Project type:
- Research
- Project duration:
- 09/2019 - 12/2022
- Contribution to sustainability:
- Affordable and Clean Energy, Industry, Innovation and Infrastructure
- Funded by:
- BMWK
- Website:
-
Homepage
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Prof. Dr. Daniel Beverungen
Dekanat Wirtschaftswissenschaften
Professor - Prodekan - Prodekan für Prozesse und Kooperation
Dr. Philipp zur Heiden
Wirtschaftsinformatik, insb. Betriebliche Informationssysteme
Postdoc