Stabile Energieversorgung durch künstliche Intelligenz: Paderborner Forschende und Unternehmen rücken Betriebs- und Regelungsverfahren für Microgrids in den Fokus
Die Transformation hin zu einer nachhaltigen, effizienten und kostengünstigen Energieversorgung ist eine der zentralen Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Großes Potenzial bieten lokale Netze, sogenannte Microgrids. Bei den dezentralen und zellularen Energiesystemen, soll die Balance zwischen Energieangebot und -nachfrage bereits auf lokaler Ebene hergestellt werden. Die Herausforderung dabei: eine durchgängige und effiziente Energieversorgung auf Basis grüner Quellen. Datengetriebene und selbstlernende Verfahren könnten Abhilfe schaffen, doch die intelligenten Lösungen haben bis dato zahlreiche Schwachstellen. Hier setzt ein neues Projekt an, in dem Wissenschaftler*innen der Universität Paderborn, des SICP – Software Innovation Campus Paderborn sowie die Wirtschaftspartner WestfalenWIND GmbH und Westfalen Weser Netz GmbH Hand in Hand arbeiten. Ihr Ziel ist es, ein Open-Source-Rahmenwerk zu entwickeln, das Probleme adressiert, die beim Betrieb von dezentralen Energienetzen aufkommen können. Frei zugängliche und standardisierte Werkzeuge zur Erforschung datengetriebener Regler für die Energietechnik sollen dabei helfen, die Umstellung des derzeitigen Energieversorgungssystems auf eine nachhaltige und durch erneuerbare Energien geprägte Struktur im Kollektiv voranzutreiben. Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Projekt „Trainings-, Validierungs- und Benchmarkwerkzeuge zur Entwicklung datengetriebener Betriebs- und Regelungsverfahren für intelligente, lokale Energiesysteme“ (DARE) seit Oktober 2021 für zwei Jahre mit rund 988.537 Euro.
Kleine Netze, große Wirkung
Microgrids stellen eine wichtige Lösungskomponente für die Energiewende dar: Sie bestehen aus nachhaltigen Energiequellen wie Windkraftanlagen, Energiespeichern wie Batterien und Energieverbrauchern verschiedener Sektoren, etwa Elektrizität, Wärme oder Mobilität. Die lokalen Netze können sowohl netzgekoppelt als auch autonom im Inselbetrieb Haushalte und Industrieunternehmen mit Energie versorgen. „Microgrids haben den Vorteil, dass durch deren lokale Integration regenerative Energie verbrauchsnah bereitgestellt und damit über kurze Entfernung direkt vom Verbraucher genutzt werden kann. Dadurch können überregionale Energienetze entlastet werden und der Bedarf für den Netzausbau sinkt. Außerdem erhöht sich wiederum der Anteil der regenerativen Energien, da der verlustbehaftete Transport über die langen Distanzen sowie unnötige Abschaltungen regenerativer Kraftwerke aufgrund von Netzengpässen vermieden werden“, erläutert Dr. Gunnar Schomaker, „Research and Development Manager – Smart Systems“ im SICP.
Herausforderungen beim Betrieb von Microgrids
Allerdings gilt es, eine zentrale Herausforderung beim Betrieb von Microgrids zu bewältigen: die Sicherstellung einer durchgängigen und effizienten Energieversorgung durch Betriebs- und Regelungsverfahren. „Eine stabile Energieversorgung ist in dezentralen Netzen – bedingt durch die Volatilität, also Schwankungen, regenerativer Kraftwerke und typischerweise nur geringe Speicher- und Reservekapazitäten – deutlich schwieriger aufrechtzuerhalten als in zentralen Netzen, die durch konventionelle Großkraftwerke gestützt werden“, erklärt der wissenschaftliche Leiter des Projekts Dr.-Ing. Oliver Wallscheid vom Fachgebiet „Regelungs- und Automatisierungstechnik“ der Universität Paderborn. „Zum Betrieb und zur Regelung derart stochastischer, also vom Zufall abhängiger, heterogener und volatiler Energienetze können die traditionellen Top-Down-Strategien zentraler Großnetze demnach nicht übertragen werden“, ergänzt Jun.-Prof. Dr. Sebastian Peitz vom Fachgebiet „Data Science for Engineering“.
„Als mögliche Lösung zeichnen sich stattdessen datengetriebene und selbstlernende Verfahren ab, z. B. aus dem Bereich des sogenannten ‚Reinforcement Learning‘. Hierbei ist jedoch das Problem, dass diese lernenden und neuartigen intelligenten Regelungsverfahren aufgrund von Sicherheits- und Verfügbarkeitsaspekten nicht unmittelbar im Feld eingesetzt werden können, sondern zunächst auf Basis synthetischer, also künstlicher Daten, in einem geschlossenen Simulationszyklus verbessert und bewertet werden müssen“, so der Wissenschaftler weiter. Zwar gebe es bereits Lösungsansätze, jedoch seien diese sehr heterogen und würden sich häufig an stark vereinfachten Modellumgebungen orientieren, sodass keinerlei Aussagen über einen zukünftigen Praxistransfer möglich seien. Zudem gebe es keinen etablierten Vergleichsstandard anhand dessen datengetriebene Regler objektiv und quantifizierbar bewertet werden könnten.
Das will das Projektteam ändern: „Ziel unseres Projekts ist es daher, ein sogenanntes ‚Open-Source-Simulations- und Benchmarkframework‘ aufzubauen, das den derzeitigen Problemrahmen beim Betrieb dezentraler Energienetze abbildet. Durch leicht zugängliche sowie standardisierte Trainings-, Validierungs- und Vergleichswerkzeuge soll die Erforschung datengetriebener Regler für die Energietechnik mittels kollektivem Wissen beschleunigt und vergleichbar gemacht werden“, so Wallscheid. Durch die Verbindung von Theorie und Praxis wollen die Projektpartner*innen realistische Bewertungsszenarien ermöglichen und einen Transfer datengetriebener Regler von der Simulation hin zum Feldeinsatz leisten.
Lösung für Energieversorgung in Schwellen- und Entwicklungsländern
Microgrids seien ein Kernelement der Energiewende, aber auch ein zentraler Baustein für die Herstellung der grundsätzlichen Energieversorgung in Schwellen- und Entwicklungsländern, so Wallscheid. „Dass Microgrids nicht nur netzgekoppelt, sondern auch autonom im Inselbetrieb operieren können, ist ein typischer Fall für abgelegene, netzferne Areale. Neben dem Beitrag zur Energiewende in Europa stellt das Microgrid dementsprechend einen zentralen Baustein zur Herstellung der grundsätzlichen Energieversorgung in Schwellen- und Entwicklungsländern, insbesondere in der afrikanischen Subsahara dar, da dort der Aufbau einer zentralen Energieinfrastruktur in dünnbesiedelten, ländlichen Räumen auch langfristig nicht in Aussicht steht“, betont der Wissenschaftler.
