​​Wie lässt sich die Stromversorgung in Deutschland auch in Zukunft zuverlässig gestalten – trotz Energiewende, Klimawandel und wachsender Elektrifizierung? Mit dieser Frage beschäftigt sich das Forschungsprojekt KIVi Antelopes, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des 8. Energieforschungsprogramms gefördert wird.
 
Die Gesamtkoordination des Projekts liegt bei der RWTH Aachen; die Hochschule Düsseldorf und die Volatile GmbH sind als Projektpartner in einem Verbund beteiligt.
 
Unter der Leitung von Professor Aaron Praktiknjo vom Lehrstuhl für Energiesystemökonomik der RWTH Aachen entwickeln die beteiligten Forschenden gemeinsam Methoden, die mithilfe Künstlicher Intelligenz schnelle und belastbare Antworten auf hochkomplexe Fragestellungen zur Versorgungssicherheit liefern sollen.
 
Energiesysteme im Umbruch
 
Die Energiewende verändert Erzeugung und Nutzung von Strom grundlegend: Windkraft statt Kohle, Elektromobilität statt Verbrennungsmotor, Wärmepumpen statt Gasheizung. Mit dieser Transformation steigen jedoch auch Unsicherheit und Komplexität. Wetterabhängige Einspeisung, Sektorenkopplung und schwer vorhersagbare Klimaeffekte erschweren die Bewertung der Versorgungssicherheit erheblich.
 
Zugleich hängt die Sicherheit der Stromversorgung von zahlreichen Einflussfaktoren ab, die bislang kaum in einem gemeinsamen Modell abgebildet werden konnten. Klimawandel und Extremwetter erhöhen die Unsicherheiten sowohl bei erneuerbaren als auch bei konventionellen Kraftwerken – etwa durch eingeschränkte Verfügbarkeit von Kühlwasser.
 
Im Projekt KIVi Antelopes sollen solche Kettenreaktionen erstmals systematisch erfasst, analysiert und bewertbar gemacht werden.
 
Die Hochschule Düsseldorf bringt sich dabei mit ihrer Expertise in datenbasierten und KI-gestützten Modellierungsansätzen ein, insbesondere bei der Entwicklung und Anwendung von Meta-Modellen zur beschleunigten Analyse komplexer Energiesysteme.
 
Forschung für Entscheidungen in Politik und Praxis
 
Bestehende Simulationsmodelle sind wissenschaftlich präzise, jedoch aufwendig und für kurzfristige Entscheidungen oft zu langsam. KIVi Antelopes setzt daher auf Meta-Modellierung und den Einsatz Künstlicher Intelligenz, um Analysen zu beschleunigen, ohne wesentliche Zusammenhänge des Energiesystems aus dem Blick zu verlieren.
 
Ziel ist es, praxisnahe und zugleich fundierte Verfahren zu entwickeln, die Entscheidungsträgerinnen und -trägern in Politik, Energiewirtschaft und Verwaltung als belastbare Entscheidungsgrundlage dienen.
 
„Wir wollen ein Werkzeug schaffen, das die Dynamik des Energiesystems realistisch abbildet und gleichzeitig im Alltag von Politik und Wirtschaft einsetzbar ist – ein echter Brückenschlag zwischen Forschung und Praxis“, sagt Projektleiter Professor Aaron Praktiknjo vom Lehrstuhl für Energiesystemökonomik der RWTH Aachen.
 
„Leistungsfähige Werkzeuge der Künstlichen Intelligenz wie Machine Learning können einen wesentlichen Beitrag leisten, um komplexe Energiesysteme schneller analysierbar zu machen und wissenschaftliche Erkenntnisse in anwendbare Entscheidungsgrundlagen zu überführen“, ergänzt Projektpartner Professor Mario Adam vom Zentrum für Innovative Energiesysteme (ZIES) der Hochschule Düsseldorf.
 
Die Erstveröffentlichung der Meldung erfolgte durch die RWTH Aachen. Die vorliegende Fassung wurde für die Website der Hochschule Düsseldorf redaktionell angepasst.​​​​