2019 Digitalisierung

Künstliche Intelligenz im Stromnetz

Für den Transport von Energie braucht es mehr als nur physische Infrastruktur: Erst die kognitiven Fähigkeiten des Menschen sorgen für einen kontinuierlichen Stromfluss. Oder könnte zukünftig Künstliche Intelligenz das Zepter übernehmen?

Autorin: Silvia Zuber


Die Bedürfnisse an das Stromnetz haben sich aufgrund der Energiewende auf allen Netzebenen gewandelt. Eine wichtige Grundlage für eine nachhaltige Energiezukunft ist die Modernisierung des Übertragungsnetzes. Dabei geht es nicht nur um den Aus­ oder Umbau der Infrastruktur. Die Digitalisierung bietet der Strombranche neue Möglichkeiten, zum Beispiel durch Künstliche Intelligenz (KI). Als Teilgebiet der Informatik simuliert sie intelligentes menschliches Verhalten in Form von Softwareanwendungen auf Computern. Gleichzeitig fliesst maschinelles Lernen in KI ein: Die Anwendungen bauen durch Erfahrung Wissen auf und wenden dieses an. Dadurch sind sie in der Lage, auf unbekannte Szenarien zu reagieren.

Der Algorithmus warnt vor Schwachstellen

Von diesen Möglichkeiten der KI kann die Strombranche profitieren. Unter anderem, um vorausschauend Schwachstellen in der Netzinfrastruktur zu erkennen. Predictive Maintenance wird diese Form der Wartungstechnik genannt. Dafür werden in Echtzeit Messdaten vom aktuellen Netzbetrieb, Stammdaten der Netzinfrastruktur, Geoinformationen oder Wetterdaten erfasst und an eine zentrale Datenbank übermittelt. Ein selbstlernender Algorithmus wertet die gewonnenen Informationen aus und leitet Wartungsempfehlungen daraus ab. Im Optimalfall lassen sich Schwachpunkte in der Infrastruktur vorhersagen, bevor es zu Auswirkungen oder Ausfällen kommt. Als automatisierte Entscheidungshilfen unterstützt KI so den Stromnetzbetreiber dabei, die Zuverlässigkeit des Netzes zu erhöhen. Gleichzeitig können durch solche Softwareanwendungen Netzbaumassnahmen zukünftig besser im Voraus geplant und gezielter und effektiver ausgeführt werden.

Erneuerbare Energien managen

Die Kombination von Infrastrukturdaten und externen Daten würde es KI auch erlauben, die Produktion von Energie besser vorauszusagen. Dies ist bei den erneuerbaren Energien von Bedeutung, deren Produktionsleistung wetterbedingt schwankt. Die Vorhersage des potenziellen Outputs aufgrund aktueller und historischer Daten hilft den Verantwortlichen, den Einsatz ihrer Anlagen besser zu planen. Für das Stromnetz wirkt sich die Vorhersehbarkeit ebenfalls positiv aus. Die Daten wichtiger Energieproduzenten würden es erlauben, die Planung des Netzbetriebs zu verbessern.

Die Nachfrage steuern

KI könnte zukünftig aktiv in die Steuerung der Stromnachfrage eingreifen. Bei entsprechenden Marktsignalen wird durch das gezielte Ab­ und Zuschalten von Lasten auf zu niedrige oder zu hohe Nachfrage reagiert. Solche Eingriffe sind in Industrien möglich, wo sich Produktionsprozesse lenken lassen, für die sich der Stromeinsatz variieren lässt. Ein solches Lastmanagement kann auch helfen, die schwankende Stromerzeugung der erneuerbaren Energie auszugleichen. Mit KI lassen sich die dafür notwendigen Prozesse weiter automatisieren. Im Bereich der Nachfragesteuerung wird ausserdem an intelligenten Plattformen gearbeitet, die die Energieeffizienz der Endverbraucher über Anreize beeinflussen. KI könnte auch zu stabileren Stromnetzen beitragen, indem sie die durch Tausende Haushalte produzierte Energie automatisiert einspeist.

Künstliche Intelligenz bei Swissgrid

Mit der Schaffung der Organisationseinheit Research & Digitalisation trägt Swissgrid der Digitalisierung Rechnung. Diese verantwortet Forschungs­ und Entwicklungsaufgaben, um den Einsatz von Technologien wie der Künstlichen Intelligenz zu evaluieren und umzusetzen. Als Betreiber einer kritischen Infrastruktur legt Swissgrid Wert darauf, dass Innovationen im Bereich Automation und Digitalisierung die Kriterien für einen sicheren Netzbetrieb erfüllen.


Autorin

Silvia Zuber
Silvia Zuber

Communication Manager


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