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KI-Sensoren lasten das Stromnetz besser aus

Beim Projekt PrognoNetz arbeiten Wissenschaft und Industrie an Sensornetzwerken, um die Auslastung von Überlandleitungen zu verbessern. Dazu werden meteorologische Daten direkt an den Stromleitungen erfasst und bewertet.

20.05.2019
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KI-Sensoren lasten das Stromnetz besser aus (Bild: ITIV, KIT Institut für Technik der Informationsverarbeitung & Karlsruher Institut für Technologie)

Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) entwickelt gemeinsam mit Partnern aus der Industrie ein meteorologisches Netzwerk, das über intelligente KI-Sensorknoten die Witterungsbedingungen entlang von Stromfreileitungen erfasst. Anhand dieser Daten lassen sich die Seiltemperatur und die daraus resultierende zulässige Strombelastbarkeit abschätzen: Je niedriger die Außentemperaturen und je stärker der Wind in der Nähe einer Leitung, desto besser wird diese gekühlt und desto höher ist ihre Belastbarkeit.

Die Daten des Deutschen Wetterdienstes eignen sich für diese Analysen in der Regel nicht, da die Wetterstationen zu weit von den Stromleitungen entfernt stehen. Die jetzt direkt an den Leitungen erhobenen Daten sollen dabei helfen, die vorhandenen Stromnetze besser auszunutzen. Ziel des Projekts PrognoNetz ist es, selbstlernende Algorithmen zu entwickeln, die Prognosen für die mögliche Strombelastbarkeit abgeben. Dabei sollen für jede Leitung des Stromnetzes mittels historischer Messdaten intelligente Modelle gebildet werden.

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