Projektingenieur Schwerpunkt Beleuchtungsmodernisierung (m/w/d) Stadtwerke Ansbach GmbH
Referent Energiewirtschaft – Reporting und Statistik (m/w/d) VOSS GmbH
Leiter:in Kaufmännische Betriebsführung (m/w/d)
Intelligente Netze: KI-Spezialist liefert Prognosesystem an Thüringer Netzbetreiber
© ifesca GmbH
Erfurt/Ilmenau - Im Energiesektor sind Vorhersagen der zu erwartenden Energiebedarfe und Energieeinspeisungen Grundvoraussetzung für eine zuverlässige Energieversorgung. Insbesondere beim Betrieb eines Smart Grids ist eine vorausschauende Planung erforderlich, da wichtige Handlungen zum stabilen Betrieb eines Energieverteilnetzes im Vorfeld von systemrelevanten Ereignissen geplant werden müssen.
Das Thüringer Technologieunternehmen Ifesca liefert mit seinem Prognosesystem Ifesca.Aiva eine zentrale Komponente für den Betrieb des intelligenten Verteilnetzes der Thüringer Energienetze GmbH & Co. KG (TEN). Die Prognosesoftware berechnet u.a. täglich tausend Lastprognosen für die wichtigsten Schlüsselstellen im Netz, die als Eingangsdaten für das neue Datencenter der TEN verwendet werden. Dadurch können z.B. Netzengpässe frühzeitig erkannt und mit entsprechenden Redispatch-Maßnahmen reagiert werden. Diese sind zeitkritisch und erfordern eine gesicherte Datenbasis, um die Sicherheit der Netzstabilität zu gewährleisten.
Bislang lag die Verantwortung dafür maßgeblich beim Übertragungsnetzbetreiber. Durch das neue Netzausbaubeschleunigungsgesetz (NABEG) sind diese Regelungen potentiell für alle Verteilnetzbetreiber in Deutschland relevant. Das heißt insbesondere, dass jeder Netzbetreiber angehalten ist, die für das neue Redispatch 2.0 notwendige Datenbasis zu generieren. Hier liegen die Stärken des Prognosesystems von Ifesca, so das Technologie-Unternehmen. Die Prognosen für Ein- und Ausspeisungen z.B. von Windenergieanlagen, aber auch der zukünftige Stromverbrauch von Großabnehmern, lassen sich vollautomatisch und in Echtzeit über die Software abrufen. Dabei sorgen die KI-Algorithmen der Plattform selbständig für eine ständige Adaption an veränderte Bedingungen (z.B. Wetter), die den Stromfluss im Verteilnetz maßgeblich beeinflussen.
© IWR, 2025
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