Erneuerbare Energien sind für die Energiewende unerlässlich. Dafür müssen diese in elektrische Netze integriert werden. Um dies zu ermöglichen, ist es wichtig, Stromerzeugung und -verbrauch optimal aufeinander abzustimmen. Damit beschäftigt sich jetzt das Verbundprojekt KI-Grid.
Mit einem neuen KI-System soll es bald möglich sein, den Stromverbrauch elektrischer Komponenten in einem Stromnetz auf den aktuellen zustand des Stromnetzes abzustimmen.
Nach dem Erneuerbare-Energien-Gesetz soll ein Anteil von 40 bis 45 Prozent des deutschen Strombedarfs bis zum Jahr 2025 durch erneuerbare Energien gedeckt werden. Die Stromerzeugung durch erneuerbare Energien lässt sich jedoch nur wenig beeinflussen im Gegensatz zu fossilen Energieträgen wie Kohle oder Erdgas. Das kann zum einen zu Engpässen bei der Stromversorgung führen, zum anderen kann aber auch ein Überangebot an erneuerbaren Energien das ausgeglichene Energiesystem stören.
Mit dieser Abstimmung von Stromerzeugung und -verbrauch mithilfe von künstlicher Intelligenz beschäftigt sich das Verbundprojekt KI-Grid. Das Ziel ist es, eine Lösung zu finden, wie mit nicht kalkulierbarem Strom speziell im verbrauchernahem Verteilnetz umgegangen werden kann.
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An der Forschung beteiligt sind die Universität und Fachhochschule Bielefeld, die Westaflex GmbH und die Stadtwerke Bielefeld. „Um den sicheren und zuverlässigen Betrieb der erneuerbaren Stromnetze zu gewährleisten, entwickeln wir im Projekt KI-Grid eine intelligente Steuerung und Vernetzung“, sagt Professor Dr.-Ing. Ulrich Rückert, Leiter der Arbeitsgruppe Kognitronik und Sensorik der Universität Bielefeld.
Überlastung des Stromnetzes schwer erkennbar
Nicht nur die Zahl der Energieerzeuger ist gestiegen. Auch gibt es heute zusätzliche, leistungsstarke Energieverbraucher wie private Elektrofahrzeuge. „Die meisten Menschen laden ihr Elektroauto zu Hause an ihrem eigenen Ladepunkt auf Niederspannungsebene“, sagt Martin Flasskamp, Koordinator des Projektes an der Universität Bielefeld. „Wenn mehrere Personen ihr Elektrofahrzeug an einem Niederspannungsstrang laden, ergibt sich eine hohe Auslastung. Netzausfälle sind dann nicht mehr unrealistisch.“
Auf Niederspannungsebene ist aktuell keine Messtechnik verbaut, die den aktuellen Netzzustand bestimmen kann. „Dies bedeutet, dass die Netzbetreiber*innen bei der Steuerung des Netzes auf wenig bis keine Daten zurückgreifen können und Überlastungen werden möglicherweise erst zu spät realisiert“, sagt Professor Dr.-Ing. Jens Haubrock vom Institut für Technische Energiesysteme an der Fachhochschule Bielefeld. „Wenn wir unseren Strom vollständig durch erneuerbare Energien produzieren und immer mehr Elektroautos nutzen wollen, ist es essenziell notwendig, herauszufinden, wie wir das elektrische Netz der Zukunft intelligent steuern können.“
KI-System zur Abstimmung des Stromverbrauchs
Eine Frage, bezogen auf das Laden von Elektrofahrzeugen ist beispielsweise, ob das Fahrzeug nicht auch langsam geladen werden kann, sodass es erst am nächsten Morgen für die Fahrt zur Arbeit wieder vollständig aufgeladen ist, anstatt es abends mit voller Leistung und gleichzeitig mit denen aller Nachbar*innen mit Strom zu „betanken“? Derzeit arbeiten die Forschenden an einem KI-System, das den aktuellen Zustand des lokalen Stromnetzes abschätzen soll. Dieses System soll dann dabei unterstützen, die Komponenten des elektrischen Netzes zu steuern und aufeinander abzustimmen.
Dafür wird derzeit eine intelligente Ladesäule entwickelt, die die Eingangsdaten für das System bereitstellt. Anhand dieser Daten wertet das System dann den aktuellen Zustand des Stromnetzes aus. Auch Veränderungen können so erkannt werden. Basierend auf diesen Erkenntnissen kann das KI-System die elektrischen Komponenten des Stromnetzes dann steuern. So sollten Waschmaschine oder Trockner zum Beispiel erst starten, wenn die Sonne am höchsten Punkt ist und die Photovoltaikanlage viel Energie liefert.
Allerdings gibt der Energieverbrauch der zugehörigen Häuser damit auch sensible Informationen über das Bewohnerverhalten preis. „Zum Beispiel wird aus den Daten deutlich, wer wann aufsteht, wann im Urlaub ist und wann den Fernseher oder die Waschmaschine anstellt“, sagt Martin Flasskamp. „Daher sollen die Daten von dem System vorverarbeitet und verschlüsselt übertragen werden und eine Verarbeitung nur dezentral bei den Nutzer*innen erfolgen.“
Die Mitarbeitenden der Gruppe Kognitronik und Sensorik der Universität Bielefeld entwickeln in dem Verbundprojekt den intelligenten Algorithmus und eine ressourceneffiziente Architektur. Das Forschungsteam vom Institut für technische Energiesysteme der Fachhochschule Bielefeld kümmert sich um den Transfer und die praktische Umsetzung. Zurzeit baut das Team einen virtuellen Prototyp und einen digitalen Zwilling des elektrischen Netzes in der Fachhochschule auf. Kern dieses Systems ist ein Echtzeitsimulator der Firma OPAL-RT, mit dem die zu erforschenden Aspekte geprüft werden. Erst danach kann das System auch am realen Netz getestet werden. Das große Ziel der beteiligten Projekt-Beteiligten ist es, eine ganzheitliche IT-Lösung für die Steuerung des Energienetzes zu entwickeln. „Wir alle können uns gut vorstellen, mit unseren erarbeiteten Methoden nach Projektende ein Unternehmen auszugründen“, sagt Martin Flasskamp.
Stand: 08.12.2025
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Das Projekt „KI-Grid – Entwicklung und Validierung eines KI-basierten Systems zur autarken Steuerung von intelligenten zellulären Netzen“ startete im Januar und ist auf drei Jahre angelegt. Es wird durch das Programm IKT.NRW vom Europäischen Fond für regionale Entwicklung (EFRE) des Landes Nordrhein-Westfalen mit rund 1,7 Millionen Euro gefördert, rund 800.000 Euro gehen an die Universität Bielefeld. Das Projekt ist am Forschungsinstitut CoR-Lab der Universität angesiedelt.