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Verbundvorhaben: KIVi - Künstliche Intelligenz zur Untersuchung der Versorgungsicherheit mit Elektrizität, Teilvorhaben: Recherche, Entwicklung, Implementierung und Bewertung von Methoden der Künstlichen Intelligenz zur Untersuchung der Versorgungssicherheit mit Elektrizität

Zeitraum
2020-06-01  –  2023-11-30
Bewilligte Summe
395.719,00 EUR
Ausführende Stelle
Zentrum für innovative Energiesysteme (ZIES), Düsseldorf, Nordrhein-Westfalen
Förderkennzeichen
03EI1022B
Leistungsplansystematik
Querschnittsaufgaben - Systemanalyse [EA3310]
Verbundvorhaben
01209924/1  –  KIVi
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB4)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI1)
Förderprogramm
Energie
 
Das Energiesystem in Deutschland ist im Zuge der Energiewende von Umbrüchen geprägt: Kernenergieausstieg, Kohleausstieg, Ausbau der Erneuerbaren Energien und zunehmende Sektorenkopplung ergeben eine Vielzahl an möglicher Szenarien für das zukünftige Energiesystem und damit einhergehend ein großes Maß an Unsicherheit. Die damit verbundene zunehmende Komplexität des Energiesystems überträgt sich auch auf die entsprechenden Modelle zur Analyse. Probabilistische Simulationen zur Beurteilung der Versorgungssicherheit stellen sich als sehr komplex dar und erfordern oft Laufzeiten von bis zu mehreren Tagen. An diesem Punkt ergibt sich ein erhebliches Potential für neue Methoden aus dem Bereich der Data Science. Daher liegt der Kern des vorgeschlagenen Forschungsprojektes darin, auf Basis eines interdisziplinären Forschungsansatzes moderne Methoden der digitalen Data Science auf vorgelagerte Prozesse der Versorgungssicherheitsbewertung anzuwenden sowie diese Methoden als Alternative zur klassischen, modellgetriebenen Energieforschung zu entwickeln. Am Forschungsvorhaben sind Wissenschaftler und Anwender aus den Fachdisziplinen der Ingenieurswissenschaften, der Wirtschaftswissenschaften sowie der der Data Science (i.e. Teilgebiet der Informatik/angewandten Mathematik) beteiligt. Im Rahmen von KIVi sollen Ansätze der Metamodellierung sowie der Datenkonsolidierung und der Zeitreihenvorhersage (1) herausgearbeitet, (2) bewertet, (3) übertragen und (4) im Sinne von Fallstudien angewendet werden, um einen Mehrwert für die Energieforschung zu generieren. Dies geschieht in einem praxisnahen Konsortium unter Beteiligung der RWTH Aachen und der Hochschule Düsseldorf als Projektpartnern sowie der 50Hertz Transmission GmbH, der Amprion GmbH, der TenneT TSO GmbH, der TransnetBW GmbH und der ProCom GmbH als assoziierte Partner.