Künstliche Intelligenz verbessert Stromübertragung
PrognoNetz: selbstlernende Sensornetzwerke zur Prognose der Belastbarkeit von Freileitungen – Anpassen des Betriebs an die Witterung nutzt das Netz optimal aus
Um die in der Regel volatilen erneuerbaren Quellen in die Energieversorgung zu integrieren, sind höhere Kapazitäten im Stromnetz erforderlich. Der Bedarf an Neubautrassen lässt sich jedoch reduzieren, wenn vorhandene Freileitungen je nach Witterungsbedingungen besser ausgelastet werden können. Dazu arbeiten Forscher am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) im Verbundvorhaben „PrognoNetz“ an selbstlernenden Sensornetzwerken, welche die Kühlwirkung des Wetters anhand realer Daten modellieren. So lasse sich bei günstigen Bedingungen mehr Strom über die Leitung schicken, wie das KIT am 24.04.2019 mitteilte. weiterlesen…