Forschende der Universität Kassel arbeiten gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE) an einem neuen Forschungsprojekt zur Optimierung von Stromnetzen mittels künstlicher Intelligenz (KI). Ziel des Projekts ist es, den Betrieb von Übertragungsnetzen durch innovative KI-Methoden effizienter zu gestalten und damit zur Stabilität der Stromversorgung beizutragen.

Angesichts des steigenden Anteils an erneuerbaren Energien in Deutschland stehen die Stromnetzbetreiber vor neuen Herausforderungen. Erzeugung und Nachfrage unterliegen zunehmenden Schwankungen, da die durch erneuerbare Quellen wie Wind und Sonne gewonnene Strommenge variiert und gleichzeitig immer mehr Haushalte dezentral Strom ins Netz einspeisen. Die Betreiber müssen daher eine Vielzahl an Variablen ausbalancieren, um eine konstante und zuverlässige Versorgung zu gewährleisten.

An diesem Punkt setzt das Forschungsprojekt GNN4GC (Graph Neural Networks for Grid Control) des Fachgebiets Intelligente Eingebettete Systeme der Universität Kassel an. „Unser Ziel ist eine enge Zusammenarbeit zwischen Forschung und Industrie, um praxistaugliche Lösungen für diese Herausforderungen der Energiewende zu entwickeln“, erklärt Dr. Christoph Scholz, Leiter des Projekts an der Universität Kassel. Das Projektteam der Uni Kassel ergänzen außerdem Pawel Lytaev, Clara Holzhüter und Mohamed Hassouna.

In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEE und drei Übertragungsnetzbetreibern – TenneT TSO GmbH, 50Hertz und TenneT TSO BV – entwickeln die Forschenden neue KI-basierte Ansätze zur Optimierung der Stromnetzsteuerung. Dabei kommen unter anderem Graph Neural Networks (GNNs) und Deep Reinforcement Learning (DRL) zum Einsatz.

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Die Universität Kassel und das Fraunhofer IEE sind Mitglied beim House of Energy e.V.