KI-Grid -- Entwicklung und Validierung eines KI-basierten Systems zur autarken Steuerung von intelligenten zellulären Netzen

Smart Grid, Künstliche Intelligenz, Elektromobilität, Cognitive-Edge-Computing

 
Fachhochschule Bielefeld

Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik
Interaktion 1
33619 Bielefeld

Projektbeteiligung
Universität Bielefeld
Westaflexwerk GmbH

Laufzeit
01.01.2020 - 31.03.2023

Projektförderung    

 OP EFRE.NRW, Leitmarktwettbewerb IKT

Kurzbeschreibung

In dem geplanten Forschungsvorhaben KI-Grid wird ein Künstliche-Intelligenz(KI)-System zur autarken und netzdienlichen Steuerung von zellulären Netzen entwickelt. Zusätzlich wird der Demonstrator einer intelligenten Ladesäule erforscht und entwickelt, welcher mittels implementierter Messtechnik (µ-Phasor-Measurement-Units (µPMU)) die Eingangsdaten für das KI-System bereitstellt. Das KI-System wird den aktuellen Netzzustand abschätzen, und steuerbare Komponenten des elektrischen Netzes netzdienlich steuern und aufeinander abstimmen. Zu den Komponenten zählen an der Niederspannung angeschlossene dezentrale, erneuerbare Energieanlagen (DEA), Elektrofahrzeuge (EFZe) und steuerbare Lasten. Bereits heute gefährden sowohl volatil einspeisende DEA als auch EFZe mit hohen Ladeleistungen die Netzstabilität. Daher ist die Steuerung der beschriebenen Komponenten für das elektrische Netz der Zukunft (zum Beispiel bei 100 % erneuerbare Energien und steigender Durchdringung von EFZe) eine essentielle Notwendigkeit. Um einen sicheren Betrieb der KI zu gewährleisten werden ausführliche IT-Sicherheitsstrategien untersucht und eine sichere Kommunikation für dezentrale Energiesysteme entworfen. Auch wird im Forschungsvorhaben untersucht welche Cognitive-Edge-Architekturen sich für den Einsatz von KI-basierten Expertensystemen eignen, damit die von den intelligenten Ladesäulen generierten teils sensiblen Messdaten ausreichend vorverarbeitet und verschlüsselt werden. Die zu erforschenden Aspekte des geplanten Forschungsvorhabens werden an einem virtuellen Prototyp und digitalen Zwillings des elektrischen Netzes validiert und optimiert. Weiter wird ein Hardwareteststand entwickelt, welcher das elektrische Netz und weitere Komponenten, wie zum Beispiel die DEA und EFZe darstellt. An diesem Teststand wird das KI-System zusammen mit den Demonstratoren der intelligenten Ladesäule getestet, bevor das System dann final am realen Netz evaluiert wird. Abschließend wird ein KI-System mit sicherer Datenkommunikation erforscht und validiert sein, welches auf Basis der Messdaten der intelligenten Ladesäulen zelluläre Niederspannungsnetze netzdienlich steuert.