KI für Energieverteilung
Netzbetreiber tasten sich an KI heran
Angesichts der steigenden Anzahl dezentraler und zugleich fluktuierender Stromerzeuger – speziell Photovoltaikanlagen – wird die Stabilisierung der Verteilnetze immer anspruchsvoller. Die zunehmende Menge an Zustandsdaten aus dem Netz soll deswegen vermehrt durch Künstliche Intelligenz ausgewertet werden, um Erzeuger und Verbraucher optimal zu steuern, somit Netzstabilität zu schaffen und Engpässe aufzulösen.
Die KI könne auf unterschiedlichen Algorithmen aufgebaut sein, erklärt Manuela Linke. Es gebe solche, die bei Änderungen der Netztopologie neuen Trainingsbedarf erfordern, aber auch andere, die problemlos auf eine neue Topologie anwendbar sind. In der Praxis aber ist oft gar nicht die Qualität der Algorithmen die größte Herausforderung, denen der Netzbetrieb ausgesetzt ist. Vielmehr berge neben der Qualität der Datenerfassung auch das Thema IT-Sicherheit Herausforderungen – und schließlich fehle auch in der Stromwirtschaft und ihrer IT oft das nötige Fachpersonal, sagt die Wissenschaftlerin.
Standardlastprofile kommen an ihre Grenzen
Dass aber auch die Abläufe in der Stromwirtschaft an die sich verändernde Netzsituation angepasst werden müssen, merkt Jann Binder vom Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung Baden-Württemberg (ZSW) an. Denn heute arbeitet die Stromwirtschaft bei Haushaltskunden noch immer mit dem traditionellen Modell der Standardlastprofile. Man geht also stur davon aus, dass die Haushalte im Mittel stets einen spezifischen Lastgang im Tagesverlauf haben. Haushalte mit Photovoltaik und Eigenverbrauch und zunehmend auch Batterien haben jedoch längst stark abweichende Lastgänge. „Das heutige Modell produziert große Fehler“, sagt daher Jann Binder. Deswegen seien neue Lastprofile nötig, bei denen die KI eine Rolle spielen könne.
Ein entsprechendes Forschungsprojekt gibt es am Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE). Denn angesichts der wachsenden Verbreitung von Photovoltaik-Anlagen, Speichern, Wärmepumpen und Wallboxen kämen die Standardlastprofile an ihre Grenzen, erklärt das IEE. „Hier setzt unser Forschungsprojekt an: Unsere KI-gestützten Verfahren generieren die nötige Datenbasis für zahlreiche Optimierungs- und Prognoseaufgaben“, sagt Dominik Jost, Projektleiter am IEE.
KI als Hilfe für den Monteur im Feld
Dass Unternehmen der Stromwirtschaft die KI aber nicht nur für die Steuerung des Netzes sinnvoll einsetzen können, zeigt Karen auf dem Horst, die beim Verteilnetzbetreiber Netze BW das Projekt GenAI leitet. In dem Infrastrukturunternehmen helfe KI nämlich längst den Monteuren im Alltag. Wenn die Handwerker unterwegs sind und die installierte Technik per Bild dokumentieren, gewinne zum Beispiel eine Bilderkennung daraus wertvolle Informationen. So lasse sich etwa anhand der genormten Farben von Isolatoren automatisch erkennen, welches Isoliermittel am Standort zum Einsatz kommt.
Auch Typenschilder würden nur abfotografiert, damit die darauf markierten technischen Kenndaten automatisch ausgelesen und in Datenbanken abgelegt werden können. Zudem können die Mitarbeiter, wenn sie technische Betriebsmittel warten und instand setzen, erforderliche Informationen aus eigenen Datenbanken abrufen, in denen diese bedarfsgerecht per KI aufbereitet wurden. Auch beantwortet die KI konkret gestellte Fragen.
Neue Dokumente, die Monteure im Feld generieren, etwa Fotos oder Protokolle, werden direkt in die Datenbank eingepflegt. „Wir nutzen dabei aber nur eigene Dokumente und vermeiden so das Halluzinieren der KI“, sagt Projektleiterin Karen auf dem Horst. Denn das Halluzinieren ist bei der generativen KI – wie auch Nutzer von Chatbots wie etwa ChatGPT erleben müssen – noch ein Problem. Gelegentlich verbreiten die Systeme Fehlinformationen. Besonders in einem systemrelevanten Wirtschaftsbereich, wie der Stromversorgung, ist das unbedingt zu vermeiden.