Künstliche Intelligenz: Unsere Stromnetze können mehr
Weniger neue Stromnetze dank präziser Wetterdaten und künstlicher Intelligenz: Forscher arbeiten an einer besseren Auslastung unserer Stromleitungen. Sie setzen auf selbstlernende Sensoren und wollen dadurch unbeliebte große Trassen vermeiden.
29.04.2019 – Der Anteil Erneuerbarer Energien am gesamten deutschen Strommix wird zukünftig weiter steigen. Und damit auch der Anteil volatiler Stromquellen. Für eine Integration in die Energieversorgung braucht es deshalb langfristig höhere Kapazitäten im Stromnetz. Ein Ausbau der Netze kann hierfür nur ein Teil der Lösung darstellen. Zu hoch sind nicht nur die Kosten, sondern oftmals auch der Widerstand gegen neue Stromtrassen. Deshalb werden derzeit viele unterschiedliche Ansätze erforscht, um die Effizienz bestehender Netze zu optimieren.
Einen großen Einfluss könnte an dieser Stelle zukünftig die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) spielen. Wissenschaftler vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) erforschen derzeit, wie Stromnetze je nach Witterung besser ausgelastet werden können. Innerhalb des Projekts „PrognoNetz“ wird dabei an selbstlernenden Sensornetzwerken gearbeitet, die anhand realer Daten die Kühlwirkung des Wetters modellieren. Bei passenden Bedingungen kann so deutlich mehr Strom durch die Leitungen geschickt werden.
Das Wetter macht den Unterschied
„So ist es möglich, den Stromtransport je nach Witterungsbedingungen wie Umgebungstemperatur, Sonneneinstrahlung, Windgeschwindigkeit und Windrichtung gegenüber dem Standard deutlich zu erhöhen“, erklärt Wilhelm Stork, Leiter der Mikrosystemtechnik am Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) des KIT. „Diese Erhöhung lässt sich erreichen, ohne die maximal zulässige Leitertemperatur zu überschreiten und ohne die Mindestabstände des Leiters zum Boden oder zu Gegenständen zu unterschreiten.“
Beteiligt sind an dem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Projekt unter anderem der Übertragungsnetzbetreiber TransnetBW und der Wetterdienst UBIMET GmbH Karlsruhe.
Flächendeckendes Netz intelligenter Sensoren
Im Rahmen des Projekts wird ein flächendeckendes Netz intelligenter Sensoren in der Nähe von Freileitungen platziert, sodass aktuelle Witterungsbedingungen präzise erfasst und verarbeitet werden können. Die Sensoren sind dabei selbstlernend, sodass sie aufgrund der Wetterdaten automatisch genaue Prognosen für die Strombelastung erstellen. Dabei fließen ebenfalls historische Wetterdaten und topographische Eigenschaften mit ein. Auch sollen laserbasierte Windsensoren deutlich genauere Daten liefern, als konventionelle, starre Sensoren. Die Wartung und Installation der Wettersensoren könne durch Drohnen erfolgen.
Stromtransport um 15 bis 30 Prozent erhöhenDas im Rahmen des Projekts PrognoNetz entwickelte selbstlernende meteorologische Netzwerk soll zunächst nur an einzelnen bestehenden Hochspannungsleitungen und Betriebsmitteln von TransnetBW zum Einsatz kommen. Vorhandene Stromnetze können dadurch an aktuelle Witterungsbedingungen angepasst und optimal genutzt werden. Bei niedrigen Außentemperaturen oder starkem Wind ließe sich der Stromtransport um 15 bis 30 Prozent erhöhen. jk
