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25 September 2017 | 10:59

Künstliche Intelligenz schont Ressourcen

, © denisismagilov / Fotolia
© denisismagilov / Fotolia
Hochschule Kempten meldet ein neues Lastprognoseverfahren für Fernwärmenetze zum Patent an.

Lastverläufe in Fernwärmenetzen hängen von vielen Faktoren ab: Ist es kalt, besteht hoher Wärmebedarf. Auch Wochenenden, Wochentage oder Feiertage zeichnen sich durch charakteristische Lastgänge aus. Ein neuartiges, an der Hochschule Kempten entwickeltes Verfahren könne die Genauigkeit dieser Lastprognosen wesentlich erhöhen, heißt es in einer Pressemitteilung.

„Moderne Verfahren der Künstlichen Intelligenz haben bewiesen, dass sie Muster mit sehr hoher Genauigkeit erkennen. Dadurch ist zum Beispiel die Spracherkennung in Handys in den letzten Jahren sehr leistungsstark geworden, mit Fehlerraten von wenigen Prozent. Wir wenden vergleichbare Verfahren zur Prognose von Lastverläufen in Wärme- oder Kältenetzen mit ähnlichen Genauigkeiten an. Die Prognoseverfahren benötigen dabei keine Messdaten einzelner Verbraucher, sondern lediglich aggregierte Datenreihen, etwa Informationen aus regionalen Wetterprognosen“, erläutert Till Faber, der als wissenschaftlicher Arbeiter maßgeblich an der Entwicklung beteiligt war.

Übertragbar auch auf andere Anwendungen

Entstanden sei ein leistungsstarkes und flexibles maschinelles Lernverfahren auf Basis des „Deep Learning“, erklärt Prof. Matthias Finkenrath, der das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderte Forschungsprojekt KWK-Flex leitet. Das Verfahren lasse sich auch auf weitere Anwendungsgebiete der Energie- und Versorgungstechnik übertragen. Es wurde kürzlich zum europäischen Patent angemeldet. Im Projekt KWK-Flex wird das Verfahren zusammen mit den Projektpartnern Fernwärme Ulm und ZAK Energie an deren Fernwärmeversorgungsanlagen validiert und optimiert. (wa)

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Zahl des monats

165 000

Megawatt betrug der Zubau an Ökostromleistung weltweit in 2016, berichtet die Internationale Energieagentur (IEA). Das ist ein Plus von acht Prozent gegenüber dem Vorjahr und umfasst nahezu zwei Drittel der neuen Stromerzeugung.