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Power Grid Analysis for Asset Management via Artificial Intelligence Applications (GA³IA)

 
Energieversorgung
Symbolbild für Versorgungsnetze
01.07.2022 - 30.06.2025

Projektbeschreibung

Die Grundlage für die Auslegung von elektrischen Netzen ist die Lastprognose. Mit Hilfe statistischer Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens und insbesondere dem Einsatz künstlicher neuronaler Netze können die Berechnungen der lokalen Netzauslastung verbessert und kritische Zustände früher erkannt werden. 

Beteiligte Schwerpunkte des KI-Produktionsnetzwerks an der Hochschule Augsburg

KI-gestützte Planung und Betrieb von elektrischen Energieversorgungsnetzen

 

Der Schwerpunkt des KI-Einsatzes ist die Optimierung von Planungsgrundlagen bei der Analyse der langfristigen Auslastung des Netzes und der Ermittlung von Möglichkeiten zur Erhöhung der Netzkapazität (Netzausbau, intelligente Netzbetriebsführung) .

Die KI lernt, die Auswirkungen einer Vielzahl an Daten (beispielsweise Nutzerpräferenzen oder GIS-Daten) bei der Analyse zu berücksichtigen und in Investitionsentscheidungen mit einzubeziehen. Die KI-Anwendung führt dabei in der Regel keine eigenständige Handlung durch, sondern gibt Handlungsempfehlungen

 

Die Vorteile für Unternehmen

  • Ermittlung von Möglichkeiten zur Erhöhung der Netzkapazität
  • Monitoring der Netzauslastung und Bewertung von Netzengpassmaßnahmen
  • Ableitung von Handlungsempfehlungen für das Asset Management
 
 
 
 
 
 
 

Partner aus der Industrie

  • LEW Verteilnetz GmbH
  • SWM München Infrastruktur GmbH & Co KG
  • Stadtwerke Neuburg an der Donau
     

    Ansprechpartner

    Sebastian Storch

    Elektrotechnik

    Telefon: 

    +49 821 5586-1015

    Prof. Dr.-ing. Michael Finkel

    Ansprechpartner

    Prof. Dr.-Ing. Michael Finkel

    Elektrotechnik

    Telefon: 

    +49 821 5586-3366

    Fax:

    +49 851 5586-3360