AProSys -KI-gestützte Assistenz- und Prognosesysteme für den nachhaltigen Einsatz in der intelligenten Verteilnetztechnik
?berblick
Die Klima- und Energiepolitik bewirkt einen rasanten Wandel des Energieversorgungssystems in Deutschland. Die fl?chendeckende Einbindung regenerativer Energien und die Integration von Lades?ulen für Elektromobilit?t verursachen eine hohe, aktuell kaum quantifizierbare Dynamik. Eine sich an das dynamische Stromnetz anpassende Prognose potenzieller Ausf?lle ist künftig erforderlich, um die hohen Anforderungen an ein resilientes Verteilnetz insbesondere für die Versorgungssicherheit und -qualit?t sicherzustellen. In einem intelligenten, netzweiten Energiemanagement ist zus?tzlich auch die schnelle Reaktion auf Effizienzverluste für die Nachhaltigkeit des Verteilnetzes entscheidend.
Konkrete Handlungsempfehlungen müssen in Echtzeit interaktiv an Betreiber und Servicepersonal übertragen werden, um sie mit t?tigkeitsrelevanten sowie situationsangepassten Informationen direkt an den Anlagen zu unterstützen bzw. anzuleiten. Die durch KI aufbereitete und in Form digitaler Medien direkt an den Anlagen "im Feld" zur Verfügung gestellte Unterstützung erm?glicht es zudem, Mitarbeitenden didaktisch individualisiert Kompetenzen zu vermitteln, damit unter anderem Herausforderungen des Fachkr?ftemangels aufgrund des fortschreitenden demographischen Wandels besser bew?ltigt werden k?nnen. Weiterhin kann Reiset?tigkeit von Experten optimiert und ggf. reduziert werden, womit auch der CO2-Fu?abdruck positiv beeinflusst wird. Insbesondere in Krisenzeiten, wie beispielsweise die Corona-Pandemie gezeigt hat, kann digitale Prozessunterstützung einen wichtigen Baustein zur Aufrechterhaltung der Versorgungsicherheit darstellen. Schlüssel hierzu ist ein Assistenzsystem, das auf einem um kognitive F?higkeiten erweiterten digitalen Zwilling beruht.
Den Ausgangspunkt bildet das im Projekt FLEMING entwickelte sensorische ?berwachungssystem für Mittelspannungsschaltanlagen, das technische Probleme auf der Komponentenebene detektiert. Im Rahmen des Projekts AProSys wird eine optimierte multifunktionale Variante dieses Systems für die Lebensdauerprognose adaptiert. Dabei bildet die Integration angepasster Prognosemodelle in das KI-gestützte Assistenzsystem den fundamentalen Bestandteil, die insbesondere versorgungssicherheitsrelevante Ereignisse pr?zise im sich dynamisch ?ndernden Stromnetz für einen langfristigen Zeitraum vorhersagen. Darauf basierende KI-Algorithmen stellen Betreibenden und dem technischen Wartungspersonal priorisierte Handlungsempfehlungen auf der Line-Up-Ebene zur Verfügung. Das Assistenzsystem weist damit nicht nur auf potenzielle Ausf?lle hin, sondern wird dahingehend weiterentwickelt, dass es in technisch komplexen Fragestellungen unterstützen und wertvolle F?higkeiten zur Probleml?sung im Sinne eines kognitiven Systems vermitteln kann. Ein weiterer Bestandteil dieses kognitiven Assistenzsystems ist die digitale Unterstützung bei der Planung von Aktivit?ten innerhalb des Workforce-Managements und des Wissensmanagements. Konzepte zur Neugestaltung der Dienstleistungen im Verteilnetz werden erarbeitet und validiert, damit die Assistenzsysteme einen effizienten Betrieb und eine wirtschaftliche Instandhaltung in Unternehmen erm?glichen k?nnen.
Ziele und Vorgehen
Zur Erreichung der Projektziele sind verschiedene Ebenen des Verteilnetzes einzubinden. Die Steuerungs- und Schutzkomponenten bilden die untere Ebene für die komplette Schaltanlage, die mit generischen Sensorl?sungen für die Strom-, Spannungs- und Temperaturmessung sowie zur Erfassung von Vibrations- oder Akustiksignalen ausgestattet ist. Diese Sensorl?sungen sind für die gleichzeitige ?berwachung mehrerer Komponenten oder Anlagen inkl. ihrer Funktion zu ertüchtigen. Darauf aufbauend liegt der Fokus in der praktischen Realisierung des kognitiven Assistenzsystems, das auf Basis der Sensorsignale der Komponentenebene sowie geeigneter Prognosemodelle dynamisch priorisierte Handlungsempfehlungen für die betrachtete Schaltanlage ableitet. Darüber hinaus wird angestrebt, mit diesem System zus?tzlich benachbarte Energietechnikanlagen und die Umgebung zu überwachen, z.B. in Bezug auf elektrische Ereignisse wie Teilentladung in Erdkabeln. Ebenfalls wird die Personensicherheit durch zuverl?ssige anonymisierte Detektion von anwesendem Servicepersonal sichergestellt. Die entwickelten Prognose- und Assistenzsysteme werden bei den am Projekt beteiligten Betreibern experimentell validiert und eine Pilotierung wird angestrebt, um den Mehrwert für die Transformation des Verteilnetzes im Rahmen der Energie- und Mobilit?tswende in Deutschland konkret zu belegen.
Key Facts
- Grant Number:
- 03E16090E
- Profilbereich:
- Intelligente Technische Systeme
- Art des Projektes:
- Forschung
- Laufzeit:
- 01/2023 - 12/2025
- Beitrag zur Nachhaltigkeit:
- Bezahlbare und saubere Energie
- Gef?rdert durch:
- BMWK
- Website:
-
Homepage
Detailinformationen
Kontakt
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Sascha Kaltenpoth
Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Mitglied - KI-Assistenzsystementwicklung im Projekt AProSys
Prof. Dr. Daniel Beverungen
Dekanat Wirtschaftswissenschaften
Professor - Prodekan - Prodekan für Prozesse und Kooperation
Dr. Philipp zur Heiden
Wirtschaftsinformatik, insb. Betriebliche Informationssysteme
Postdoc
Prof. Dr. Oliver Müller
Wirtschaftsinformatik, insb. Data Analytics
Professor - Leiter