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Studierende in den Seminarräumen des O-Gebäudes, Foto: Universität Paderborn, Fotografin: Judith Kraft Show image information

Studierende in den Seminarräumen des O-Gebäudes, Foto: Universität Paderborn, Fotografin: Judith Kraft

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Projekt DARE gestartet: Stabile Energieversorgung dezentraler Energienetze durch KI

DARE – Trainings-, Validierungs- und Benchmarkwerkzeuge zur Entwicklung datengetriebener Betriebs- und Regelungsverfahren für intelligente, lokale Energiesysteme

Mit der Förderbewilligung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) startete Anfang Oktober 2021 das Projekt „Trainings-, Validierungs- und Benchmarkwerkzeuge zur Entwicklung datengetriebener Betriebs- und Regelungsverfahren für intelligente, lokale Energiesysteme“ (DARE). In den kommenden zwei Jahren werden Wissenschaftler*innen des SICP – Software Innovation Campus Paderborn gemeinsam mit Wissenschaftler*innen des Kompetenzzentrums für nachhaltige Energietechnik (KET) sowie den assoziierten wirtschaftlichen Partnern WestfalenWIND GmbH und Westfalen Weser Netz GmbH ein Open-Source Simulations- und Benchmarkframework entwickeln. Das Framework soll dazu dienen, Probleme zu adressieren, die beim Betrieb von dezentralen Energienetzen aufkommen können. Das übergeordnete Ziel des Projektvorhabens ist es, die Transformation des derzeitigen Energieversorgungssystems auf eine nachhaltige und durch erneuerbare Energien geprägte Struktur voranzutreiben.

Microgrids als Lösungskomponente für die Energiewende

Die Transformation hin zu einer nachhaltigen, effizienten sowie kostengünstigen Energieversorgungsstruktur ist eine der zentralen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Um die Energiewende zu realisieren, können zellulare und dezentrale Energiesysteme, so genannte Microgrids, eine wichtige Lösungskomponente darstellen. Microgrids sind lokale Energienetze, die sowohl netzgekoppelt als auch autonom im Inselbetrieb operieren und Industrieunternehmen und Haushalte mit Energie versorgen können. Sie bestehen aus Energiequellen (z.B. Windkraftanlagen), Energiespeichern (z.B. Batterien) und Energieverbrauchern verschiedener Sektoren (Elektrizität, Wärme, Mobilität).

„Microgrids haben den Vorteil, dass durch deren lokale Integration regenerative Energie verbrauchsnah bereitgestellt und damit über kurze Entfernung direkt vom Verbraucher genutzt werden kann. Dadurch können überregionale Energienetze entlastet werden und der Bedarf für den Netzausbau sinkt. Außerdem erhöht sich wiederum der Anteil der regenerativen Energien, da der verlustbehaftete Transport über die langen Distanzen sowie unnötige Abschaltungen regenerativer Kraftwerke aufgrund von Netzengpässen vermieden werden“, erläutert Dr. Gunnar Schomaker, R&D Manager „Smart Systems“ im SICP.

Zentraler Baustein zur Herstellung der grundsätzlichen Energieversorgung in Schwellen- und Entwicklungsländern

„Dass Microgrids auch autonom im Inselbetrieb operieren können, ist ein typischer Fall für abgelegene, netzferne Areale. Neben dem Beitrag zur Energiewende in Europa stellt das Microgrid dementsprechend einen zentralen Baustein zur Herstellung der grundsätzlichen Energieversorgung in Schwellen- und Entwicklungsländern (insb. Sub-Sahara Afrika) dar, da dort der Aufbau einer zentralen Energieinfrastruktur in dünnbesiedelten, ländlichen Räumen auch langfristig nicht in Aussicht steht“, erläutert Dr.-Ing. Oliver Wallscheid, wissenschaftlicher Leiter des Forschungsprojekts.

Herausforderungen beim Betrieb von Microgrids

Microgrids können ein großes Potential für die Energiewende und die Herstellung der grundsätzlichen Energieversorgung in Schwellen- und Entwicklungsländern mit sich bringen, jedoch geht dies auch mit Herausforderungen einher, die noch bewältigt werden müssen. Die wesentliche Herausforderung, und damit auch die zentrale Forschungsfrage des Projektvorhabens, ist die Sicherstellung einer durchgängigen und effizienten Energieversorgung durch Betriebs- und Regelungsverfahren. „Gegenüber den klassischen, zentralen Großnetzen gibt es bei dezentralen Netzen Herausforderungen, die unter anderem die Stabilität betreffen. Denn eine sichere Energieversorgung ist in dezentralen Netzen bedingt durch die Volatilität regenerativer Kraftwerke und typischerweise nur geringe Speicher- und Reservekapazitäten deutlich schwieriger aufrechtzuerhalten als in zentralen Netzen, welche durch konventionelle Großkraftwerke gestützt werden“, erklärt Dr. Wallscheid.

„Zum Betrieb und zur Regelung derart stochastischer, heterogener und volatiler Energienetze können die traditionellen Top-Down-Strategien zentraler Großnetze demnach nicht übertragen werden“, so Jun.-Prof. Dr. Sebastian Peitz. „Als mögliche Lösung zeichnen sich stattdessen datengetriebene und selbstlernende Verfahren ab, z.B. aus dem Bereich des Reinforcement Learning. Hierbei ist jedoch das Problem, dass diese lernenden und neuartigen Regelungsverfahren aufgrund von Sicherheits- und Verfügbarkeitsaspekten nicht unmittelbar im Feld eingesetzt werden können, sondern zunächst auf Basis synthetischer Daten in einem geschlossenen Simulationszyklus verbessert und bewertet werden müssen“, ergänzt Jun.-Prof. Peitz.

Zwar gebe es bereits Lösungsansätze, jedoch seien diese ebenfalls sehr heterogen und würden sich häufig an stark vereinfachten Modellumgebungen orientieren, sodass keinerlei Aussagen über einen zukünftigen Praxistransfer möglich seien. Zudem gebe es keinen etablierten Vergleichsstandard anhand dessen datengetriebene Regler objektiv und quantifizierbar bewertet werden könnten.

Open-Source Simulations- und Benchmarkframework

„Das Ziel innerhalb unseres Projektes DARE ist es daher, ein Open-Source Simulations- und Benchmarkframework aufzubauen, welches den zuvor erläuterten Problemrahmen beim Betrieb dezentraler Energienetze abbildet. Durch leicht zugängliche sowie standardisierte Trainings-, Validierungs- und Benchmarkwerkzeuge soll die Erforschung datengetriebener Regler für die Energietechnik beschleunigt und vergleichbar gemacht werden“, so Dr. Wallscheid.

Durch die Integration wirtschaftlicher Partner aus der energietechnischen Praxis legt das Projekt außerdem großen Wert auf die Abbildung realistischer Bewertungsszenarien. Das zu erstellende Open-Source Framework werde daher auch einen wichtigen Beitrag hin zum Transfer datengetriebener Regler von der Simulation hin zum Feldeinsatz leisten.

Contact

Gunnar Schomaker

Dr. Gunnar Schomaker

Software Innovation Campus Paderborn (SICP)

Vice Managing Director Software Innovation Lab, R&D Manager – Smart Systems

To contact page
Oliver Wallscheid

Dr.-Ing. Oliver Wallscheid

Automatic Control

Acting professor

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Sebastian Peitz

Jun.-Prof. Dr. Sebastian Peitz

Data Science for Engineering

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The University for the Information Society