ThinKIsense
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Start: 11.2019
Ende: 03.2023
Mit der Veränderung des Energiesystems, bei der große Kraftwerke verstärkt durch kleinere Anlagen ersetzt werden, wächst die Bedeutung von Verteilnetzen, die den Strom von den Erzeugern zu den Verbrauchern transportieren. Durch die Zunahme von dezentralen Erzeugungsanlagen kann es dabei zu Netzengpässen kommen.
FlexQgrid entwickelt hierfür intelligente Lösungen, mit denen Stromerzeugung und -verbrauch bereits lokal ausgeglichen werden und sich somit Netzüberlastungen vermeiden lassen. Hierzu ist eine gelungene Koordination von Erzeugungsanlagen und Verbrauchern notwendig, die sich durch die Anpassungsfähigkeit bzw. Flexibilität des Strombezugs oder -abgabe kennzeichnen. Ein quotenbasiertes Netzampelkonzept soll dies entsprechend herstellen, sodass sowohl Akteure, die Flexibilität benötigen, als auch Akteure, die Flexibilität bereitstellen, davon profitieren.
Das FZI entwickelt im Projekt ein Gebäude-Energiemanagementsystem (GEMS), um die Flexibilität von Prosumenten auch für Markt und Netzbetreiber verfügbar zu machen. Im Fokus stehen sowohl die Entwicklung der Prozesse und Optimierungsalgorithmen, die das Quotenmodell und auch den Quotenhandel im GEMS umsetzen, als auch der Einsatz komplexer Prognoseverfahren und die Nutzbarmachung vielfältiger, heterogener Quellen.
Der Fokus liegt bei diesem Forschungsschwerpunkt auf den Themen rund um kritische Infrastrukturen wie Energiesysteme und Gesundheitsversorgung, Digitalisierung der Verwaltung und öffentlicher Services sowie Bürgerbeteiligung an öffentlichen Entscheidungsprozessen. Unter anderem werden Potenziale der Digitalisierung für effiziente und sichere Betriebsabläufe sowie die Stärkung der Resilienz, Sicherheit und Datensouveränität betrachtet.
Förderhinweis:
Das Projekt flexQgrid wird im Rahmen des Energieforschungsprogramms „Innovationen für die Energiewende“ vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.
Projektpartner:
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
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