3.1.2 Intelligentes Stromnetz
Ausbau der Netze bedeutet auch den Ausbau der Netze bzw. den Umbau zu einem intelligenten Netz. Was dazu nötig ist, erfahren Sie im Video „Smart Grids - einfach erklärt“:
Die Herausforderung besteht also darin, dass das Stromnetz trotz schwer zu prognostizierender Verbräuche und Einspeisungen durch Kleinerzeuger:innen im Gleichgewicht, das heißt bei einer Frequenz von 50 Hertz gehalten werden muss. Angebot und Nachfrage müssen daher zu jeder Zeit in Balance sein.
In Zukunft, wenn Stromerzeugung, sei es von großen Erzeugern oder von privaten kleinen Einspeisern, der Verbrauch oder Speicherung und ggf. die Umwandlung aufeinander abgestimmt bzw. dynamisch gesteuert werden müssen, wird dies mithilfe von Algorithmen bzw. KI geschehen.
Geht es darum genaue Analysen durchzuführen, Modelle zu erstellen und Prognosen auf Basis großer (Echtzeit-)Datenmengen durchzuführen zum Beispiel auf Basis von Verbrauchsdaten, Nutzer:innendaten, Klima- bzw. Wetterdaten, kann dies wohl nur mit Unterstützung von KI, Neuronaler Netzwerke oder mithilfe von Machine Learning bewältigt werden.
Derzeit ist jedoch die für die Energiewende essentielle digitale Infrastruktur auf Ebene der regionalen Verteilernetze noch nicht ausreichend ausgebaut. Grundbaustein sind Smart Meter, wobei erstens der Verbrauch bzw. die eingespeiste Menge PV Strom registriert werden müssen, zweitens aber auch, um ein stabiles System zu erlangen, eine Steuerung von Geräten möglich sein muss wie zum Beispiel die Ladezeiten für E-Mobilität.
Beispiel für eine Prognosemodell
Digitales Werkzeug für das Stromnetz: Prognosemodell zur Ermittlung der Leistung von PV-Anlagen
Mit dem am Fraunhofer ISE entwickelten Prognosemodell können Netzbetreibern in Echtzeit Daten zur Leistung von PV-Anlagen zur Verfügung gestellt werden:
Mehr dazu erfahren Sie in einem Forschungs-Blog (Link).
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