2020-05-01  –  2023-12-31

780.695,00 EUR

Universität Kassel - Fachbereich 16 Elektrotechnik/Informatik - Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme, Kassel, Hessen

03EI6024E

Digitalisierung der Energiewende [EB1830]

01200862/1  –  Digital-Twin-Solar

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)

Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI6)

Energie

Die zukünftige Vernetzung der Komponenten des Energiesystems erlaubt eine umfängliche Datenerfassung und damit im Rahmen der Digitalisierung die modellgetriebene Erzeugung Digitaler Zwillinge von Anlagen und Systemen. Damit sollen diese Anlagen und Systeme einer Optimierung unter Verwendung von Maschinellem Lernen (ML) zugänglich sein. Das Projekt 'Digital Twin Solar' befasst sich mit speziell auf die Solarenergienutzung und Stromspeichersysteme zugeschnittenen Lösungen. Es betrachtet die gesamte Kette von der Datenerhebung in Entwicklung, Produktion und Betrieb am Einsatzort im PV-System über Datentransport, -haltung und -verarbeitung bis hin zu modell- und computersimulations-gestützter und ML-basierter Analyse und Generierung darauf aufbauender, nützlicher, wirtschaftlich tragfähiger Dienstleistungen. Es werden die hierfür nötigen konzeptionellen, systemtechnischen, technologischen und wissenschaftlichen Grundlagen erarbeitet und für erste ausgewählte attraktive Use-Cases einsatztaugliche Pilotsysteme realisiert und erprobt. Schwerpunkt der Universität Kassel (Fachgebiet Intelligente Eingebettete Systeme) im Projekt Digital Twin Solar ist die Erschließung des Potentials der aktuellsten Methoden des ML für die Konstruktion und Nutzung von wesentlichen Komponenten Digitaler Zwillinge im Bereich der Batterie- und PV-Systemtechnik. Dazu gehört u.a. die Erforschung des Potentials von probabilistischen Prognosen, Transfer Learning, Active Learning, Explainable AI, Generative Adversarial Networks und Autoencodern sowie ihre Weiterentwicklung bzw. Adaption im Hinblick auf die Ziele des Projekts.