Robert Klatt
Eine Künstliche Intelligenz (KI) kann bei Problemen im Stromnetz in Millisekunden den Stromfluss umleiten. Das „selbstheilende Stromnetz“ soll Stromausfälle, etwa durch beschädigte Leitungen, verhindern.
Richardson (U.S.A.). Laut einer Studie der Internationalen Energieagentur (IEA) sind die Stromnetze in vielen Ländern nicht für das rapide Wachstum der erneuerbaren Energien und den höheren Strombedarf durch Wärmepumpen und Elektroautos ausgelegt. Auch das komplexe nordamerikanische Stromnetz aus Übertragungs- und Verteilungsleitungen, Kraftwerken und Transformatoren steht zunehmend vor seiner Belastungsgrenze. Forscher der University of Texas at Dallas (UT Dallas) um Dr. Jie Zhang haben nun eine Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die die Stromnetze stabilisieren soll.
„Unser Ziel ist es, den optimalen Weg zu finden, um so schnell wie möglich Strom an die Mehrheit der Nutzer zu senden. Aber es ist noch mehr Forschung nötig, bevor dieses System implementiert werden kann.“
Laut der Publikation im Fachmagazin Nature Communications handelt es sich bei dem System um einen frühen Ansatz für ein selbstheilendes Stromnetz. Die KI kann autonom Probleme erkennen, etwa einen drohenden Stromausfall durch eine beschädigte Stromleitung und daraufhin den Stromfluss in Millisekunden umleiten, damit es nicht zu Stromausfällen kommt. Aktuell werden diese Prozesse von Menschen kontrolliert und die Ermittlung alternativer Wege dauert mehrere Minuten bis Stunden.
Wie Dr. Yulia Gel erklärt, nutzt die KI Graphen, um die komplexen Beziehungen innerhalb des Stromnetzes zu erfassen. Es handelt sich dabei um ein Verfahren aus dem Maschinellen Lernen (ML), das verwendet wird, um zu beschreiben, wie Komponenten in einem Netzwerk zueinander angeordnet sind und wie diese Strom durch das System leiten.
„In diesem interdisziplinären Projekt haben wir durch die Nutzung unserer Expertise in Energiesystemen, Mathematik und maschinellem Lernen untersucht, wie wir die verschiedenen Abhängigkeiten in den Verteilungssystemen systematisch mit Hilfe von Graphenabstraktionen beschreiben können. Wir haben dann untersucht, wie die zugrunde liegende Netzwerktopologie, integriert in das Verstärkungslern-Framework, für eine effizientere Ausfallverwaltung im Stromverteilungssystem genutzt werden kann.“
Um Stromausfälle zu verhindern, nutzt die KI Ansätze aus dem Reinforcement Learning (RL), mit denen sie die optimale Entscheidung trifft. Das System kann so etwa Strom aus nahegelegenen Quellen wie großen Solarpaneelen oder Batterien umleiten, wenn es aufgrund von Leitungsfehlern zu Stromausfällen kommen könnte. Um ihre Technik zu erproben, haben die Forscher unterschiedliche Szenarien in einem Testnetz simuliert. Die KI konnte dabei stets alternative Routen zur Stromübertragung an die Nutzer identifizieren, bevor es zu einem Stromausfall gekommen ist.
In weiteren Studien wollen die Forscher eine ähnliche Technik entwickeln, die nicht nur Stromausfälle verhindern kann, sondern auch automatisch dabei hilft, die Stromunterbrechung zu reparieren und wiederherzustellen.
Nature Communications, doi: 10.1038/s41467-024-49207-y
