Intelligenter Strom durch EU-Strukturmittel

Über diese Stomleitungen in Leipzig könnte eines Tages Strom laufen, der von künstlicher Intelligenz verteilt wird. [FILIP SINGER/EPA]

Eine große Herausforderung bei der Verbreitung erneuerbarer Energien ist ihre Unberechenbarkeit: Versorgung und Bedarf passen zeitlich nicht immer zusammen. Um das auszugleichen, arbeiten ForscherInnen in Bielefeld an einer künstlichen Intelligenz, die den Strom je nach Wetterlage anders verteilt.

Um die Klimaziele zu erreichen und die Erderhitzung aufzuhalten, müssen fossile Energieträge durch erneuerbare Energien ersetzt werden. Dabei gibt es nicht nur politische und wirtschaftliche Herausforderungen, sondern auch technische. Eine davon ist das richtige Timing von Versorgung und Bedarf: Wenn der Wind weht und die Sonne scheint, liefern Turbinen und Photovoltaikanlagen viel Strom für hohen Bedarf. Was aber, wenn der Bedarf zu einem anderen Zeitpunkt entsteht?

Eine Gruppe an ForscherInnen in Bielefeld arbeitet zurzeit an einer Antwort. Sie wollen eine künstliche Intelligenz (KI) erschaffen, die Schwankungen in der Energieversorgung vorhersagen kann und die Stromversorgung so anpasst, dass sie dem Bedarf entspricht. So sollen lokale Überlastungen verhindert werden, bevor sie auftreten können. Das Projekt „KI-Grid“ ist eine Kooperation von Universität und Fachhochschule Bielefeld mit ostwestfälischen Unternehmen. Die Finanzierung erfolgt durch das Programm IKT.NRW vom Europäischen Fond für regionale Entwicklung (EFRE) des Landes Nordrhein-Westfalen.

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Netzausfälle drohen bei schlechtem Timing

„Das ist kein Spassprojekt“, sagt Jens Haubrock vom Institut für Technische Energiesysteme an der Fachhochschule Bielefeld, wo er für das Projekt zuständig ist, im Gespräch mit EURACTIV Deutschland. „Es geht darum, eine KI und entsprechende Geräte zu entwickeln, die wirklich eingebaut werden können“. Momentan sollen es vor allem intelligente Ladesäulen für E-Autos werden. „Unsere Vision ist, dass die Ladesäule der Zukunft diese Messtechnik integriert hat.“

Steckt jemand ein E-Auto an eine solche intelligente Ladesäule an, würde die Ladesäuel entscheiden, wann sie wie viel Strom in das Auto lenkt. Aktuelle Ladesäulen benötigen etwa zwei Stunden, um ein handelsübliches E-Auto vollzutanken. Danach hängt das Auto aber weiter an der Säule und belastet das Netz, obwohl der Strom nicht mehr gebraucht wird. Zukünftig werden auf Firmenplarkplätzen ganze Flotten von E-Autos stehen, die alle derartig geladen werden.

Das geht so lange gut, bis die Stromversorgung schwächelt, beispeislweise weil keine Sonne auf die Photovoltaikanlagen scheint oder weil der Wind ausbleibt. Dann kann es zu Netzengpässen und in Folge sogar zu Netzausfällen kommen.

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Simuliertes Stromnetz

Hier kommt die KI ins Spiel. Sie berechnet den Bedarf der angeschlossenen Autos, und gleicht ihn ab mit der Energieversorgung. Steht die Sonne hoch, schickt sie viel Strom in die Autos. Lädt jemand seinen Wagen über Nacht, dann lässt sie den Strom langsamer hineintröpfeln, so dass der Wagen nicht in zwei Stunden geladen ist, sondern erst in acht. Für Personen, die morgens damit zur Arbeit fahren, macht das keinen Unterschied.

Auf lange Sicht wäre das theoretisch genauso möglich mit Waschmaschinen, Trocknern oder Geschirrspülern, so Haubrock. Aber Ladesäulen eignen sich, da momentan viele neu gebaut werden, da könnte man das System gleich dazupacken.

Das Projekt begann im Januar, und ist auf drei Jahre ausgelegt. Noch ist man in der Forschungsphase. In der Fachhochschule läuft eine Simulation eines repräsentativen Bielefelder Stromnetzes, Haubrock und sein Team können darin mehrere Szenarien durchgehen und an verschiedenen Variablen schrauben: Windkraft, Sonnenstärke, Anzahl der E-Autos.

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Hoffnung auf neue EU-Mittel

Die Ergebnisse liefert Haubrock an die Universität Bielefeld, wo in der Arbeitsgruppe von Ulrich Rückert am CITEC (Center for Cognitive Interaction Technology) der Universität Bielefeld, ein Algorithmus mit den Daten trainiert wird. Aus diesem Algorithmus soll mittels KI die Grundlage für eine intelligente Netzsteuerung entwickelt werden.

Bis sie aber in der Industrie einsetzbar ist, wird es noch dauern. Der Zeitplan sieht vor, dass das System bis 2021 erste Vorhersagungen über die Energieversorgung treffen können soll. Im letzten halben Jahr, also voraussichtlich ab Sommer 2022, geht das Team „ins Feld“ und wird mit seinen Messungen zum örtlichen Elektrizitätswerk bringen, um sie dort an der Realität zu testen. Um die Erkenntnisse aber wirklich industriell zu produzieren, bräuchte es noch mindestens ein weiteres Forschungsprojekt. „Wir hoffen dabei stark auf die nächste EFRE-Förderunde“, so Haubrock.

Unterstützer

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Dieses Projekt wird mit Unterstützung der Europäischen Kommission finanziert. Die Verantwortung für den Inhalt dieser Veröffentlichung [Mitteilung] trägt allein der Verfasser; die Kommission kann nicht für eine weitere Verwendung der darin enthaltenen Angaben haftbar gemacht warden.

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