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(Senior) Consultant (m/w/d) Windkraft New Netz GmbH
Bilanzierungsmanager Energiemengenbilanzierung (m/w/d)
Fraunhofer Forscher: Künstliche Intelligenz hilft bei hochautomatisierten Stromnetzen
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Ilmenau - Für den komplexen Betrieb der Stromnetze wird immer mehr auf hochauflösende Sensorik und große Datenmengen zurückgegriffen. Mit Hilfe künstlicher Intelligenz (KI) können diese Daten nicht nur deutlich verkleinert, sondern auch zur automatisierten Anomalie- und Fehlererkennung im Netzbetrieb verwendet werden. Forscher des Fraunhofer IOSB-AST haben dazu passende Verfahren entwickelt.
Für die Erkennung kritischer Netzdynamiken ist die konventionelle Messtechnik nicht mehr ausreichend und wird zunehmend um hochpräzise, zeitsynchronisierte Phasormessungen (PMU, Phase measurement unit) ergänzt. Diese ermöglichen die Echtzeitüberwachung der netzrelevanten Parameter wie Frequenz, Spannung oder Phasenwinkel mit bis zu 50 Abtastungen pro Sekunde.
Die dabei anfallenden Massendaten müssen effizient erfasst und verarbeitet werden. Hierzu wurden am Fraunhofer IOSB-AST Komprimierungsverfahren entwickelt, welche den Speicherbedarf zur Archivierung der Daten um etwa 80 Prozentreduzieren können. Die Komprimierung hilft, die anschließende Datenanalyse zu beschleunigen.
Die Arbeiten der Forscher des IOSB-AST, die im Rahmen des vom BMWi geförderten Forschungsprojektes „DynaGridCenter“ in Kooperation mit der SIEMENS AG, Fraunhofer IFF, der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, der Ruhr Universität Bochum sowie TU Ilmenau entstanden sind, gehen noch weit über die Entwicklung passender Komprimierungsalgorithmen hinaus: In einem zweiten Schritt wurden die PMU-Messwert verwendet, um Abweichungen vom normalen Netzbetrieb (Anomalieerkennung) zu erkennen, sowie bestimmte Betriebsstörungen (Fehlererkennung) in Echtzeit zu identifizieren. Hierbei werden Verfahren aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz zur automatischen Auswertung der Messwerte eingesetzt. Bis zu 4,3 Mio. Datensätz pro Tag wurden automatisiert erfass, komprimiert und ausgewertet.
Mittelfristiges Ziel ist es, den Automatisierungsgrad im Bereich der dynamischen Netzbetriebsführung weiter zu erhöhen und einen stabilen Betrieb auch mit hohem Anteil von Erneuerbaren Energien sicher zu gewährleisten.
© IWR, 2026
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