VAASA / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Umstellung von fossilen Brennstoffen auf erneuerbare Energien stellt die Stabilität der Stromnetze vor neue Herausforderungen. Forscher an der Universität Vaasa haben eine KI-basierte Lösung entwickelt, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist. Diese biomimetischen Controller nutzen künstliche neuronale Netze, um die Schwankungen von Solar- und Windenergie in Echtzeit vorherzusagen und auszugleichen.
Die Umstellung auf erneuerbare Energien wie Solar- und Windkraft bringt erhebliche Herausforderungen für die Stabilität der Stromnetze mit sich. Im Gegensatz zu traditionellen Kraftwerken, die auf schwere, rotierende Turbinen setzen, fehlt es erneuerbaren Energien an der sogenannten natürlichen Trägheit. Dies macht die Netze anfälliger für Instabilitäten und potenzielle Ausfälle. An der Universität Vaasa in Finnland hat der Forscher Hussain Khan eine innovative Lösung entwickelt, die auf künstlichen neuronalen Netzen basiert und von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert ist.
Diese biomimetischen KI-Controller sind in der Lage, die unvorhersehbaren Schwankungen von Solar- und Windenergie in Echtzeit zu antizipieren und auszugleichen. Durch die Analyse tausender Szenarien können die Controller potenzielle Instabilitäten im Netz vorhersagen und innerhalb von Millisekunden Anpassungen an Spannung und Stromstärke vornehmen. Diese Fähigkeit, schnell und präzise zu reagieren, ermöglicht es den Netzen, mit weniger physischen Sensoren auszukommen, was die Infrastruktur kostengünstiger und zuverlässiger macht.
Ein weiterer Vorteil dieser KI-basierten Lösung ist die Möglichkeit, physische Hardware durch Software zu ersetzen. In Tests erzielte das System die gleichen Ergebnisse mit nur einem Sensor anstelle der üblichen zwei, was die Kosten senkt und potenzielle mechanische Ausfallpunkte reduziert. Trotz der beeindruckenden Leistung der KI-Controller bleibt die Herausforderung, die Entscheidungsprozesse der KI vollständig zu erklären, bestehen. Dies ist ein bekanntes Problem bei der Integration von KI in kritische Infrastrukturen.
Die Forschung von Khan ist ein wichtiger Baustein für die Entwicklung von Mikrogrids, die es lokalen Gemeinschaften ermöglichen, einen höheren Anteil an Wind- und Solarenergie sicher zu integrieren, ohne das Risiko von Stromausfällen einzugehen. Diese Fortschritte sind entscheidend für den Übergang zu kohlenstoffneutralen Energiesystemen in den kommenden Jahrzehnten. Durch die Verbesserung der Stabilität und die Reduzierung des Hardwarebedarfs könnten KI-basierte Steuerungen dazu beitragen, dass Stromnetze in Zukunft größere Anteile erneuerbarer Energien integrieren können.
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