US-Forschung 26.06.2024, 07:49 Uhr

KI macht es möglich: Stromnetz „heilt“ sich selbst

Kommen bald selbstheilende Stromnetze, die sich bei Stromausfall selbst reparieren oder einen alternativen Weg für die Stromübertragung finden? US-Forschende arbeiten derzeit daran.

Stromnetz

US-Forschende arbeiten an eine KI-gestützten Technologie, mit deren Hilfe sich Stromausfälle minimieren lassen.

Foto: panthermedia.net / S_Razvodovskij

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen spielen in vielen Bereichen des täglichen Lebens eine immer größere Rolle. Dazu gehört auch die Entwicklung selbstheilender Stromnetze. In einem ersten Schritt hat ein Forschungsteam der University of Texas in Dallas (UT Dallas) in Zusammenarbeit mit Ingenieuren der University at Buffalo in New York ein KI-System entwickelt, das innerhalb von Millisekunden auf Stromausfälle reagiert und den Strom umleitet. All dies geschieht ohne menschliches Zutun.

Darum geht es

Bislang wird das Stromnetz meist noch von Menschen gesteuert, und so dauert es oft Minuten bis Stunden, ehe nach einem Stromausfall ein alternativer Weg für die Stromübertragung gefunden ist. Das von den US-Forschenden entwickelte KI-System braucht für diese Aufgabe lediglich einige Millisekunden.

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Ziel der Forschungsarbeit ist es, den optimalen Weg zu ermitteln, um die Mehrheit der Nutzer so schnell wie möglich wieder mit Strom zu versorgen. Laut Dr. Jie Zhang, außerordentlicher Professor für Maschinenbau an der Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science, ist jedoch noch weitere Forschung notwendig, bevor dieses System breitflächig implementiert werden kann.

Frühes Beispiel für selbstheilendes Stromnetz

Das Forschungsteam bezeichnet das von ihnen entwickelte KI-gestützte System als ein frühes Beispiel für selbstheilende Stromnetz. So könne das Stromnetz mit Hilfe der KI Ausfälle selbstständig erkennen und beheben. Selbst bei Sturmschäden an Stromleitungen könnte menschliches Eingreifen überflüssig werden. Das Team verwendete eine maschinelle Lerntechnik namens Graph Reinforcement Learning. Diese Technik beschreibt die Topologie des Netzes und verwaltet den Energiefluss innerhalb des komplexen Stromverteilungsnetzes.

In Tests mit verschiedenen Netzkonfigurationen, darunter 13-, 34- und 123-Bus-Netze, zeigte das System eine nahezu optimale Leistung in Echtzeit. Es konnte den Energieverlust bei Ausfällen erheblich reduzieren und in verschiedenen Szenarien effektiv arbeiten. Messungen ergaben, dass das KI-Modell den Energieverlust während der Ausfälle signifikant verringerte, mit Verbesserungen von 607,45 kWs und 596,52 kWs für das 13- bzw. 34-Bus-Netz.

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Die Rolle der Netzwerktopologie

Ein entscheidender Faktor für den Erfolg des Systems ist die Netzwerktopologie. Diese beschreibt, wie die verschiedenen Komponenten des Netzes zueinander angeordnet sind und wie sich der Strom durch das System bewegt. Dr. Yulia Gel, Mitautorin der Studie und Professorin für mathematische Wissenschaften an der Fakultät für Naturwissenschaften und Mathematik, betonte die Bedeutung der Netzwerktopologie. Sie spielt nicht nur eine Rolle in der Stromversorgung, sondern kann auch auf andere komplexe Systeme wie kritische Infrastrukturen und Ökosysteme angewendet werden.

Nachdem sich das Forschungsteam zunächst auf die Verhinderung von Stromausfällen konzentriert hat, plant es nun, ähnliche Technologien zur Reparatur und Wiederherstellung des Netzes nach einer Unterbrechung zu entwickeln. Der nächste Schritt in der Forschung wird darauf abzielen, das System weiter zu optimieren und für den breiten Einsatz vorzubereiten.

Ein Beitrag von:

  • Dominik Hochwarth

    Redakteur beim VDI Verlag. Nach dem Studium absolvierte er eine Ausbildung zum Online-Redakteur, es folgten ein Volontariat und jeweils 10 Jahre als Webtexter für eine Internetagentur und einen Onlineshop. Seit September 2022 schreibt er für ingenieur.de.

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