In der Betriebsführung von Stromnetzen ist es notwendig, das System stets in einem Betriebspunkt zu halten, der auch bei Störfällen die dynamische Stabilität garantieren kann. Bei der Netzplanung, muss darauf geachtet werden, dass das künftige Netz auch in extremen Situation (z. B. systemsplits) bei solchen Störfällen zu einem stabilen Arbeitspunkt zurückfindet. Eine Herausforderung besteht in beiden Fällen darin, dass es mehr Störfälle gibt, als per Simulation betrachtet werden können.
In den letzten Jahren wurden von der Forschungsgruppe am PIK erstmals KI Methoden entwickelt, die in den einfachsten Systemmodellen vorhersagen können, welche Knoten eines Stromnetzes besonders anfällig für dynamische Instabilitäten infolge eines Störfalls sind. Dieses Projekt entwickelt diese Forschung in zwei Richtungen weiter: 1) Zum einen werden wir neue KI-Architekturen erforschen, die genauere
Vorhersagen ermöglichen. 2) Zum anderen werden wir neue Datensätze, welche auf bedeutend realistischeren Modellen beruhen, auswerten. Diese Grundlagenforschung stellt einen wichtigen Schritt für den perspektivischen Einsatz von KI Systemen in der Betriebsführung und Planung von erneuerbaren
Stromnetzen dar.
