GridAnalysis

KIN - KI-basierte Netzsimulation

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Teilvorhaben des Instituts für Elektrische Energiesysteme der htw saar im Verbundvorhaben GridAnalysis - KI-basierte Systemanalyse von Stromverteilnetzen im Normal- und Kurzschlussbetrieb

Das vorliegende Teilvorhaben „KI-basierte Netzsimulation“ (KIN) thematisiert die Fragestellung einer automatisierten Netzzustandsanalyse und -diagnose sowie der Erstellung netzdienlicher Handlungsempfehlungen in Stromverteilnetzen unter Einbeziehung der Theorien aus dem Arbeitsgebiet der Künstlichen Intelligenz unter Berücksichtigung von netzphysikalischen und mathematischen Verfahren. Die KI-basierte Netzsimulation gliedert sich in vier Teilsysteme, die KI-basierte Netzzustandsanalyse, die KI-basierte Netzzustandsdiagnose, die Ableitung von Handlungsempfehlungen und die Netzschutzanalyse. Ziel des Teilvorhabens ist es, Konzepte sowie erste Lösungsansätze für eine KI-basierte Netzsimulation in Stromverteilnetzen unter Verwendung maschineller Lernverfahren zu konzipieren, geeignete Verfahren zu identifizieren und zu entwickeln sowie in eine KI-basierte Netzsimulation zu implementieren und in für Hoch-, Mittel- und Niederspannungsnetze typischen Referenznetzen mit wissenschaftlichen Methoden zu untersuchen. Ein besonderer Fokus bei diesen Untersuchungen liegt auf dem Gebiet der Netzphysik, insbesondere auf der Analyse der Auswirkungen verschiedener netzphysikalischer Gegebenheiten auf die Genauigkeit und Konvergenz der maschinellen Lernverfahren. Die Untersuchungen erfolgen in enger Zusammenarbeit mit den Verbundpartnern. Darüber hinaus sollen die Verfahren der KI-basierten Netzsimulation in Zusammenarbeit mit Netzbetreibern in existierenden Mittel- und Niederspannungsnetzen (Feldtestgebiete) integriert und auf ihre Praxistauglichkeit untersucht werden


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GridAnalysis KIN