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Die Wissenschaftler Dominik Jost, Jonas Koch und Dominik Beinert des Fraunhofer-Instituts für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE haben die Data4Grid-Challenge „KI-Gestützte Verbrauchsprognosen auf Basis von Smart-Meter-Daten“ gewonnen. Der Wettbewerb wurde von der Deutschen Energie Agentur (dena) und umlaut ausgerichtet. Die Präsentation der Ergebnisse und Siegerehrung fand am vierten Mai 2022 im Future Energy Lab in Berlin statt.
Transparenz der Verteilnetze spielt eine zentrale Rolle für die Umsetzung der Energiewende. Im Stromnetz der Zukunft wird es immer wichtiger, neben der fluktuierenden Stromerzeugung z.B. durch PV-Anlagen, den Stromverbrauch sämtlicher Akteure zuverlässig zu prognostizieren, um auch bei schwankender Einspeisung einen stabilen Netzzustand garantieren zu können. So schlagen sich etwa wachsende Elektromobilität und der zunehmende Einsatz von Wärmpumpen in einem stark verändertem Verbrauchsverhalten in der Niederspannung nieder.
Die Digitalisierung der Verteilnetze – zum Beispiel in Form von Smart-Metern – bietet dabei große Chancen, um Transparenz in der Mittel- und Niederspannung herzustellen und Verteilnetzbetreibern einen effizienten und sicheren Betrieb ihrer Netze zu ermöglichen. Dazu werden neben den Einspeiseprognosen für dezentrale Erzeuger auch Verbrauchsprognosen von hoher Güte benötigt.
Zuverlässige Prognosen von Einspeisung und Verbrauch sind der wissenschaftliche Schwerpunkt am Fraunhofer IEE im Geschäftsfeld Energiemeteorologische Informationssysteme. Nun wurde die Fraunhofer-Expertise zu Verbrauchsprognosen bei der Data4Grid-Challenge „KI-Gestützte Verbrauchsprognosen auf Basis von Smart-Meter-Daten“ mit dem ersten Preis ausgezeichnet. Das Team des Fraunhofer IEE, Dominik Jost, Jonas Koch und Dominik Beinert, konnte sich gegen fünf Mitbewerber durchsetzen und erhielt ein Preisgeld in Höhe von 4.500 Euro. Die Ergebnisse der insgesamt drei Challenges wurden als Pitch im Future Energy Lab der dena in Berlin präsentiert.
Im Rahmen der Challenge haben die Fraunhofer-Wissenschaftler Smart-Meter-Messungen analysiert und darauf aufbauend KI-gestützte Prognosen für Einzelverbraucher und Cluster für die nächsten 24 Stunden erzeugt. Durch Smart-Meter nimmt die verfügbare Datenmenge kontinuierlich zu und bildet eine verlässliche Basis für Verbrauchsprognosen . Zukünftig werden sie in Kombination mit Einspeiseprognosen von dezentralen Einspeisern die Grundlage für eine automatisierte Netzsteuerung liefern.
Neben der umfassenden Kompetenz in der Erstellung von präzisen Leistungsprognosen trug auch die langjährige Erfahrung des Fraunhofer IEE in der Zusammenarbeit mit Netzbetreibern und im Netzbetrieb zum Erfolg in der Challenge bei. Unterstützt wurde die Teilnahme durch das Kompetenzzentrum Kognitive Energiesysteme (K-ES), das die Verknüpfung von Künstlicher Intelligenz und Energiewirtschaft zum Ziel hat.
Außerdem gewann die Fraunhofer IEE-Ausgründung retoflow und das Team Dr. Leon Thurner, Simon Ruben Drauz und Marcel Dipp in der Challenge „Evaluierung relevanter Messstellen zur Erhöhung der Netztransparenz in Niederspannungsnetzen“ den ersten Preis.
Kristina Jurczyk vom Fraunhofer IEE erstellt im Rahmen des Projekts Data4Grid ein wissenschaftliches Gutachten.
Dominik Jost: dominik.jost@iee.fraunhofer.de
https://www.iee.fraunhofer.de/de/presse-infothek/Presse-Medien/2022/verbrauchspr...
Verleihung der Data4Grid-Challenge: Jonas Koch (Fraunhofer IEE), Bendic Ritt (Stromnetz Hamburg), Do ...
Maximilian Grosser
Maximilian Grosser
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars
Electrical engineering, Energy, Environment / ecology, Information technology
transregional, national
Contests / awards
German
Verleihung der Data4Grid-Challenge: Jonas Koch (Fraunhofer IEE), Bendic Ritt (Stromnetz Hamburg), Do ...
Maximilian Grosser
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