Bei "PrognoNet" ist der Name Programm: Das Karlsruher Institut für Technologie entwickelt im Rahmen des Verbundvorhabens eine intelligente meteorologische Prognose, wodurch die Übertragungskapazitäten des Stromnetzes an die Witterungsverhältnisse angepasst werden sollen. Vorhandene Ressourcen ausnutzen, statt Netze teuer und aufwendig ausbauen, lautet die Devise.
Gemeinsam mit dem Übertragungsnetzbetreiber TransnetBW, IT- und Technikunternehmen aus ganz Deutschland und dem Wetterdienst UBIMET, will das KIT Algorithmen erarbeiten, die den Wettersensoren an den Übertragungsleitungen eine selbstlernende Funktion verleihen. Historische Wetterdaten und topografische Eigenschaften dienen dabei als "Trainingsdaten". Auf Basis gemessener Wetterdaten soll anschließend automatisiert eine genaue Strombelastungsprognose für Stunden oder sogar Tage erstellt werden.
Bis zu 30 Prozent mehr Übertragungsleistung
Was das konkret für die Transportkapazität der Leitungen bedeutet, erklärt Wilhelm Stork, Leiter der Mikrosystemtechnik am Institut für Technik der Informationsverarbeitung des KIT: "Mit diesem auf Künstlicher Intelligenz basierenden Netzwerk lassen sich vorhandene Stromnetze durch Anpassen des Betriebs an die Witterungsbedingungen jederzeit optimal ausnutzen und Engpässe überbrücken. So lässt sich der Stromtransport bei günstigen Bedingungen, das heißt niedriger Außentemperatur oder starkem Wind, um 15 bis 30 Prozent erhöhen."
Neben dem KI-Prognosemodell arbeiten die Wissenschaftler zudem an laserbasierten Windsensoren, die genauer messen als starr montierte konventionelle Wettersensoren und an unbemannten Drohnen zur Installation und Wartung der Hardware auf den Strommasten. Angebracht werden soll das intelligente Sensoren-Netzwerk vorerst an bestehenden Hochspannungsleitungen und Betriebsmitteln der TransnetBW.
BMWi fördert
Auch das Bundesministerium für Wirtschaft (BMWi) ist von diesem Ansatz überzeugt und fördert das Verbundvorhaben für die kommenden drei Jahre. (ls)
