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Enerige & Management > Smart Meter - Künstliche Intelligenz für das intelligente Messwesen
Bild: Fotolia.com, unique3d
SMART METER:
Künstliche Intelligenz für das intelligente Messwesen
Das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM) baut mit fünf Partnern eine Plattform auf, um Energieverbrauchsdaten zu sammeln und zu analysieren.
 
Laut einer Mitteilung des Instituts, verfolgt die Plattform zunächst zwei Analysezwecke: zum einen die Verifikation von Effizienzmaßnahmen und zum anderen eine Verbrauchsmodellierung. Die erste Anwendung wird mit künstlicher Intelligenz arbeiten. Die zweite Anwendung soll den Wissenschaftlern zufolge als Grundlage zur Stromnetzplanung dienen. Weitere Anwendungsmöglichkeiten sollen im Laufe des Projekts, das die Bezeichnung Open Energy Meter Data trägt, entwickelt werden.

„Wir freuen uns darauf, mit der Open-Data-Plattform die weißen Flecken in der Datenlandschaft aufzuzeigen und sind zuversichtlich, mit dem Projekt einen guten Beitrag leisten zu können, diese Lücken mit aussagekräftigen Datensätzen zu befüllen“, sagt Projektleiter Ulf Häger von der Technischen Universität Dortmund.

Die Datensätze stammen keineswegs nur aus dem Stromsektor. Auch Wärme- und Kälte-Messwerte werden von der Plattform erfasst. Gleichzeitig erarbeiten die Forscher auch Anonymisierungsverfahren, um einen breiten Datenaustausch zu ermöglichen, ohne beim Datenschutz Kompromisse eingehen zu müssen.

Neben dem Fraunhofer ITWM sind noch fünf weitere Partner am Projekt beteiligt. Die Leitung des Projektverbunds sowie die Verbrauchsmodellierung zur Stromnetzplanung obliegt dem Institut für Energiesysteme, Energieeffizienz und Energiewirtschaft der TU Dortmund. Die Datenplattform kommt vom Software-Unternehmen Logarithmo. Der Metering-Dienstleister Discovergy, das Umwelt- und Energiemanagement der Stadt Wuppertal und die Energieagentur Rheinland-Pfalz übernehmen die Erprobung in der Praxis.

Das Fraunhofer-Institut selbst erforscht die datenbasierten maschinellen Lernverfahren. Auf dieser Basis lassen sich Anwendungsfälle modellieren und evaluieren und die Auswirkungen energetischer Maßnahmen prognostizieren.
 

 
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Dienstag, 15.12.2020, 16:13 Uhr