Hochschule Düsseldorf

Hochschule Düsseldorf
University of Applied Sciences
Zentrum für Innovative Energiesysteme
Centre of Innovative Energy Systems
ZIES

​​​​​​​Künstliche Intelligenz bei der Untersuchung der Versorgungssicherheit mit Elektrizität: Angewandte Metamodellierung für die robuste Optimierung der Resilienz und Adäquanz sektorengekoppelter hochkomplexer Energiesysteme​


​​​Ansprechpartnerin: ​​​Luise Brehr

Laufzeit: September 2025 - August 2028

Fördergeber: öffentlich finanziert vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie

Projektpartner: Lehrstuhl für Energiesystemökonomik (FCN-ESE) der RWTH Aachen, Volatilie GmbH

Kurzbeschreibung:

Das Energiesystem in Deutschland ist im Rahmen der Energiewende durch tiefgreifende Umbrüche geprägt: der Ausstieg aus der Stromerzeugung durch Kern- und Kohlekraftwerke bei gleichzeitigem Ausbau der volatilen, wetterabhängigen Stromerzeugung durch erneuerbare Energien sowie die voranschreitende Sektorenkopplung und Auswirkungen des Klimawandels führen zu einer hohen Komplexität und gleichzeitig großen Unsicherheiten im Hinblick auf das zukünftige Energiesystem. Dabei sind probabilistische Versorgungssicherheitssimulationen als State-of-the-Art Methoden der Bewertung der Versorgungssicherheit mit Elektrizität äußerst ressourcenintensiv. Tiefgreifende oder auch sehr kurzfristige Analysen, welche auf komplexen Energiesystemmodellen basieren, sind in der Praxis daher nur eingeschränkt möglich.

Vor diesem Hintergrund werden in KIVi_Antelopes Beschleunigungsverfahren entwickelt und erprobt, die Entscheidungsträger:innen in Politik und Wirtschaft eine schnelle aber wissenschaftlich fundierte Basis sowohl für langfristige strategische Entscheidungen als auch für kurzfristige Veränderungen der Randbedingungen bieten und damit zur Stärkung der Versorgungssicherheit und Resilienz des Energiesystems beitragen können. Dabei werden Verfahren der Metamodellierung, des Design of Experiments sowie des aktiven Lernens eingesetzt, um den Unsicherheitsraum durch die effiziente Berechnung vieler Szenarien adäquat abzudecken. Ziele des Vorhabens sind demnach die Weiterentwicklung innovativer Methoden der künstlichen Intelligenz für die Versorgungssicherheitsbewertung vorwiegend regenerativer, sektorengekoppelter Energiesysteme sowie die Übertragung der vielversprechendsten Lösungsansätze in eine anwendungsnahe Toolchain als Open-Source-Framework, u.a. für Netzbetreiber und Behörden. Konsortium und Praxisbeirat bringen Expert:innen aus Wissenschaft und Praxis an einen Tisch und schaffen damit den Rahmen für einen erfolgreichen Best-Practice-Transfer des interdisziplinären Vorhabens.

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