Verbundvorhaben: WindNODE – Das Schaufenster für intelligente Energie aus dem Nordosten Deutschlands; Teilvorhaben: Erforschung von Verfahren zur Optimierung von Hochrechnungen und Gebietsprognosen erneuerbarer Erzeugung für Netzbetreiber unter Einsatz maschinellen Lernens
Zeitraum
2018-11-01 – 2020-11-30
Bewilligte Summe
159.320,00 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03SIN555
Leistungsplansystematik
Integration von Flexibilitäten [EB1813]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIIC6)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI5)
Förderprogramm
Energie
In AP4.4 wurde erfolgreich die Optimierung von Prognosen für den Grünstromhandel durch Machine Learning und Smart Meter Daten erforscht. Hierdurch entstanden neue Ideen zur Optimierung des Netzbetriebs. Die entwickelten Systeme erfüllen die damit verbundenen Anforderungen jedoch nicht. Im TV sollen daher spezifische Machine Learning Anwendungsfälle für Netzbetreiber erforscht werden: - die Verbesserung von Hochrechnungen und Prognosen auf Gebietsebene: für Netzabschnitte, Netzknotenpunkte und die Regelzone; - für die optimale Nutzung von Flexibilitätsoptionen zur Netzstabilisierung in den jeweiligen Gebieten.
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