Erprobung der Digitalisierung und KI für eine erfolgreiche Energiewende!

Das Energiesystem ist im Wandel: Um die Klimaziele und eine nachhaltige Energieversorgung zu erreichen wird die traditionelle, fossile, zentral organisierte Versorgung zunehmend von volatilen erneuerbaren Erzeugern wie Wind und Solar verdrängt. Im DAI-Labor erforschen wir, wie Digitalisierung und künstliche Intelligenz den mit der Energiewende einhergehenden Herausforderungen entgegenwirken können.

Im Rahmen der Energiewende zeichnet sich auch eine zunehmend dezentralisierte Struktur des Energiesystems ab. So gewinnt die lokale Optimierung es dezentralen Energiemanagements in Quartieren, Gebäuden und Haushalten zunehmend an Bedeutung.

Im Smart Energy Testbed erproben und demonstrieren wir, wie dieses optimale Zusammenspiel von Erzeugern, Verbrauchern und Speichern in einem intelligenten dezentralen Energiemanagement umgesetzt werden kann. Durch Maschinelles Lernen werden Prognosen erstellt um daraufhin durch Optimierung die Energieeffizienz zu erhöhen, den CO₂-Ausstoß oder wenn gewollt die Kosten zu senken. Bei Bedarf können der mobile Speicher des Elektrofahrzeugs, eine stationäre Batterie sowie ein Superkondensator zusätzlich für die Stabilisierung des Stromnetzes verwendet werden. Wir zeigen auch wie der Nutzer und die Algorithmen besser zusammen interagieren können, indem beispielsweise durch Augmented- und Mixed-Reality Energie- und Netzdaten visualisiert werden.