Laufzeit: Januar 2023 - Dezember 2025

F?rdervolumen gesamt: 3.224.713€

F?rdervolumen der Universit?t: 562.782,50€

Gef?rdert durch: Bundesministerium f¨¹r Wirtschaft und Klimaschutz

Die Klima- und Energiepolitik bewirkt einen rasanten Wandel des Energieversorgungssystems in Deutschland. Die fl?chendeckende Einbindung regenerativer Energien und die Integration von Lades?ulen f¨¹r Elektromobilit?t verursachen eine hohe, aktuell kaum quantifizierbare Dynamik. Eine sich an das dynamische Stromnetz anpassende Prognose potenzieller Ausf?lle ist k¨¹nftig erforderlich, um die hohen Anforderungen an ein resilientes Verteilnetz insbesondere f¨¹r die Versorgungssicherheit und -qualit?t sicherzustellen. In einem intelligenten, netzweiten Energiemanagement ist zus?tzlich auch die schnelle Reaktion auf Effizienzverluste f¨¹r die Nachhaltigkeit des Verteilnetzes entscheidend.

Konkrete Handlungsempfehlungen m¨¹ssen in Echtzeit interaktiv an Betreiber und Servicepersonal ¨¹bertragen werden, um sie mit t?tigkeitsrelevanten sowie situationsangepassten Informationen direkt an den Anlagen zu unterst¨¹tzen bzw. anzuleiten. Die durch KI aufbereitete und in Form digitaler Medien direkt an den Anlagen "im Feld" zur Verf¨¹gung gestellte Unterst¨¹tzung erm?glicht es zudem, Mitarbeitenden didaktisch individualisiert Kompetenzen zu vermitteln, damit unter anderem Herausforderungen des Fachkr?ftemangels aufgrund des fortschreitenden demographischen Wandels besser bew?ltigt werden k?nnen. Weiterhin kann Reiset?tigkeit von Experten optimiert und ggf. reduziert werden, womit auch der CO2-Fu?abdruck positiv beeinflusst wird. Insbesondere in Krisenzeiten, wie beispielsweise die Corona-Pandemie gezeigt hat, kann digitale Prozessunterst¨¹tzung einen wichtigen Baustein zur Aufrechterhaltung der Versorgungsicherheit darstellen. Schl¨¹ssel hierzu ist ein Assistenzsystem, das auf einem um kognitive F?higkeiten erweiterten digitalen Zwilling beruht.

Den Ausgangspunkt bildet das im Projekt FLEMING entwickelte sensorische ?berwachungssystem f¨¹r Mittelspannungsschaltanlagen, das technische Probleme auf der Komponentenebene detektiert. Im Rahmen des Projekts AProSys wird eine optimierte multifunktionale Variante dieses Systems f¨¹r die Lebensdauerprognose adaptiert. Dabei bildet die Integration angepasster Prognosemodelle in das KI-gest¨¹tzte Assistenzsystem den fundamentalen Bestandteil, die insbesondere versorgungssicherheitsrelevante Ereignisse pr?zise im sich dynamisch ?ndernden Stromnetz f¨¹r einen langfristigen Zeitraum vorhersagen. Darauf basierende KI-Algorithmen stellen Betreibenden und dem technischen Wartungspersonal priorisierte Handlungsempfehlungen auf der Line-Up-Ebene zur Verf¨¹gung. Das Assistenzsystem weist damit nicht nur auf potenzielle Ausf?lle hin, sondern wird dahingehend weiterentwickelt, dass es in technisch komplexen Fragestellungen unterst¨¹tzen und wertvolle F?higkeiten zur Probleml?sung im Sinne eines kognitiven Systems vermitteln kann. Ein weiterer Bestandteil dieses kognitiven Assistenzsystems ist die digitale Unterst¨¹tzung bei der Planung von Aktivit?ten innerhalb des Workforce-Managements und des Wissensmanagements. Konzepte zur Neugestaltung der Dienstleistungen im Verteilnetz werden erarbeitet und validiert, damit die Assistenzsysteme einen effizienten Betrieb und eine wirtschaftliche Instandhaltung in Unternehmen erm?glichen k?nnen.

Ziele und Vorgehen: Zur Erreichung der Projektziele sind verschiedene Ebenen des Verteilnetzes einzubinden. Die Steuerungs- und Schutzkomponenten bilden die untere Ebene f¨¹r die komplette Schaltanlage, die mit generischen Sensorl?sungen f¨¹r die Strom-, Spannungs- und Temperaturmessung sowie zur Erfassung von Vibrations- oder Akustiksignalen ausgestattet ist. Diese Sensorl?sungen sind f¨¹r die gleichzeitige ?berwachung mehrerer Komponenten oder Anlagen inkl. ihrer Funktion zu ert¨¹chtigen. Darauf aufbauend liegt der Fokus in der praktischen Realisierung des kognitiven Assistenzsystems, das auf Basis der Sensorsignale der Komponentenebene sowie geeigneter Prognosemodelle dynamisch priorisierte Handlungsempfehlungen f¨¹r die betrachtete Schaltanlage ableitet. Dar¨¹ber hinaus wird angestrebt, mit diesem System zus?tzlich benachbarte Energietechnikanlagen und die Umgebung zu ¨¹berwachen, z.B. in Bezug auf elektrische Ereignisse wie Teilentladung in Erdkabeln. Ebenfalls wird die Personensicherheit durch zuverl?ssige anonymisierte Detektion von anwesendem Servicepersonal sichergestellt. Die entwickelten Prognose- und Assistenzsysteme werden bei den am Projekt beteiligten Betreibern experimentell validiert und eine Pilotierung wird angestrebt, um den Mehrwert f¨¹r die Transformation des Verteilnetzes im Rahmen der Energie- und Mobilit?tswende in Deutschland konkret zu belegen.

Projektpartner: Karlsruher Institut f¨¹r Technologie (KIT), Westfalen Weser Netz GmbH, Forschungsinstitut f¨¹r Rationalisierung (FIR) an der RWTH Aachen, SICP- Software Innovation Campus Paderborn