Vorhersage und Optimierung von Stromlasten mit KI-gestützten Prognosemodellen

HAGENBERG. Ein Konsortium führender Akteure aus Energiewirtschaft und Forschung hat im April 2024 das Forschungsprojekt POWERCAST in Hagenberg gestartet. "Mit dem Projekt POWERCAST werden wir den Energiesektor bei der Steigerung der betrieblichen Effizienz unterstützen, indem wir ein System zur effizienten Verwaltung umfangreicher und vielfältiger Energiedaten entwickeln. Damit leisten wir unseren Beitrag zum nachhaltigen Umgang mit Ressourcen trotz stetig steigender Anforderungen," so Dominik Falkner, technischer Projektleiter des Konsortialführers RISC Software GmbH aus Hagenberg i.M.

Bestehendes Stromnetzwerk als Herausforderung

Die unzureichende Genauigkeit der aktuellen Vorhersagemodelle für die volatile Stromproduktion, wie Wind- und Solarenergie, führt zu erheblichen Abweichungen zwischen prognostizierten und tatsächlichen Lasten. Diese Abweichungen belasten nicht nur die Netzstabilität, sondern verursachen Zusatzkosten für den Endverbraucher*innen.

Mit KI-Modellen effizientere Auslastung vorhersagen

POWERCAST setzt sich zum Ziel diese Lücke mit adaptiven KI-Modellen zu überbrücken. Dazu konzentriert sich das Projekt auf zwei Hauptanwendungen: Die Einhaltung des Sicherheitsstandards des N-1 Kriteriums im Stromnetz durch genauere Lastprognosen mithilfe von adaptiven KI-Modellen und der Detektion von Extremsituation im Netz.

Im Projekt werden neuartige KI-Modelle entwickelt, die auf adaptivem Lernen basieren und verschiedene Informationsquellen integrieren. Durch die Zusammenarbeit mit führenden Akteuren aus der Energiewirtschaft und dem Zugang zu umfangreichen Energiedatenquellen sollen diese Methoden mit Benchmarks messbar gemacht werden.

Energiekosten senken und neue Energiequellen nutzen

Das POWERCAST-Projekt hat das Potenzial, finanzielle Vorteile zu generieren und die Nachhaltigkeit des Energiesystems zu verbessern. Durch die Entwicklung von präziseren Vorhersagemodellen können potenziell Kosten im Gesamtsystem gesenkt und die Integration erneuerbarer Energien erleichtert werden. Das Projekt steht klar im Einklang mit den Zielen der EU den Anteil erneuerbarer Energie signifikant zu erhöhen und bis zum Jahr 2050 Klimaneutralität zu erreichen und wird dazu beitragen, die aktuellen und zukünftigen Herausforderungen im Bereich der Stromnetzoptimierung zu bewältigen.

Konsortium: Geballte Expertise aus Österreich

Das Konsortium bestehend aus Linz Netz GmbH, Austrian Power Grid AG, HAKOM Time Series GmbH, dem Energieinstitut an der Johannes Kepler Universität Linz sowie der RISC Software GmbH und ist durch das Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie vertreten durch die Österreichische Forschungsgesellschaft mbH im Zuge der Ausschreibung AI for Green 2023 finanziert. Das Konsortium vereint die Kompetenzen und Vorerfahrungen in verschiedenen Bereichen, wie Datenmanagement, Datenanalyse, Energiewirtschaft und -management.

Die energiewirtschaftlichen Anwendungsfälle mit den dazugehörigen Datenbasen werden von Linz Netz GmbH und der Austrian Power Grid AG zur Verfügung gestellt. HAKOM Time Series GmbH wird für den Aufbau eines Data Warehouse verantwortlich sein, in dem Daten aus den unterschiedlichen Quellen zusammengeführt, überprüft und harmonisiert werden. RISC Software GmbH übernimmt neben der Projektkoordination die Entwicklung der Vorhersagemodelle auf Basis von Machine Learning und der dazu notwendigen Datenaufbereitungen. Das Energieinstitut der Johannes Kepler Universität Linz ergänzt das Konsortium mit seiner Expertise in der Entwicklung und Evaluierung des POWERCAST Modells sowie der Berücksichtigung der rechtlichen Rahmenbedingungen.

Links

• Projektdatenbank: https://projekte.ffg.at/projekt/5121361

• Link zur Ausschreibung https://www.ffg.at/ausschreibung/ai-for-green-ausschreibung-2023

Rückfragehinweis:
Mag. Cornelia Staub
Marketing and Communications Manager
RISC Software GmbH
Telefon: +43 7236 93028-103
E-Mail: cornelia.staub@risc-software.at

Head of Research Communication
Upper Austrian Research GmbH
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