Forschungsthemen

Shamim Ahmed untersucht, wie Verteilnetzbetreiber (DSOs) probabilistische Informationen über Stromerzeugung und -verbrauch in ihren Netzen gewinnen k?nnen, ohne die Algorithmen von Virtual Power Plants (VPPs) zu kennen. Er besch?ftigt sich mit der Entwicklung probabilistischer Vorhersagemodelle für Stromerzeugung und -verbrauch über verschiedene verteilte Energiequellen (DERs). Kurz gesagt, untersucht seine Forschung die Unsicherheit, die mit zus?tzlicher in das Netz eingespeister oder entnommener Leistung verbunden ist. Hierbei kommen Deep-Learning-basierte Zeitreihenmodelle zum Einsatz, die langfristige Abh?ngigkeiten erfassen und unregelm??ige Abtastintervalle berücksichtigen. Sowohl synthetische als auch reale Datens?tze werden für das Training und die Validierung der Modelle genutzt. Neben den technischen Daten der DERs werden auch Verbraucherdaten, Wetterdaten und kalenderbasierte Kontextinformationen einbezogen, um die Genauigkeit und Robustheit der probabilistischen Vorhersagen zu verbessern. Mehrere Architekturen neuronaler Netze werden in der Anfangsphase der Forschung bewertet, wobei Tools wie MATLAB/Simulink und Python-basierte Machine-Learning-Frameworks verwendet werden. Die Leistung der probabilistischen Vorhersagen wird anhand von Bewertungsmetriken untersucht, darunter Mean Absolute Error (MAE), Root Mean Square Error (RMSE) und Continuous Ranked Probability Score (CRPS).

Martin M?hring erforscht in seinem Promotionsprojekt, wie die Energiewende mit einer Digitalisierung und Automatisierung im Verteilnetz einhergeht. Grundlage dafür ist die soziotechnische Analyse von Arbeitst?tigkeiten und -prozessen in der Systemführung im Zuge der Implementierung sog. ?smart grid“-Elemente. Verteilnetzbetreiber leisten nicht mehr nur die Distribution von Elektrizit?t, sondern erheben und verarbeiten immer gr??ere Daten- und Informationsmengen in Vorhersagemodellen um die Netzstabilit?t zu gew?hrleisten. Dies erfolgt zunehmend automatisiert und stellt neue Anforderungen an die Mitarbeitenden. Es geht damit auch um die Frage, welche ethischen Bedenken im Zuge der Digitalisierung des Stromnetzes, das kritische Infrastruktur darstellt, auftreten. ?bergreifend wird die neue Rolle von Daten und Datenstr?men im Netzmanagement und deren Auswirkungen auf den Fluss der Elektronen im Stromnetz untersucht.

Arbeitstitel des Promotionsprojekts: From the flow of electrons to the flow of data: A sociotechnical analysis of labor in transitioning electrical grids

Kolja Schumacher untersucht im Kontext des datenbasierten Energiehandels die Ver?nderungen heterogener Daten externer Quellen. Sein Fokus liegt auf der Erkennung von Ver?nderungen in Struktur und Bedeutung dieser Daten sowie darauf, die eigenen Anwendungen automatisch oder semi-automatisch anzupassen. Das Ziel ist, trotz dieser Ver?nderungen eine kontinuierliche und fehlerfreie Datenverarbeitung sicherzustellen. Um diese Herausforderungen zu meistern, besch?ftigt er sich in seiner Forschung mit der Frage, welche automatisierten Methoden am effektivsten für die Anpassung an Daten-Schema-?nderungen bei externen Datenquellen sind. Dabei untersucht er insbesondere, ob gro?e Sprachmodelle die Erkennung und Anpassung an sich ?ndernde Daten verbessern k?nnen. Diese Ans?tze vergleicht und kombiniert er beispielsweise im Webkontext mit traditionellen Methoden wie strukturellen HTML-Vergleichen, Differenzanalysen und Mustererkennungsverfahren.

Felix Lussem untersucht, wie sich die Beziehungen zwischen unterschiedlichen Akteuren im Energiesystem im Kontext von Kohleausstieg und Strukturwandel im ?Rheinischen Revier" wandeln. Sein Forschungsprojekt betrachtet Dezentralisierungsprozesse sowie Rezentralisierungsdynamiken der Energiewende aus einer soziotechnischen Perspektive und legt den Schwerpunkt dabei auf die Rolle der Digitalisierung. Die sukzessive Stilllegung fossiler Erzeugungsanlagen und der parallel stattfindende Zubau dezentraler Stromproduktionskapazit?ten erfordern nicht nur einen Umbau gro?er Energieversorger, sondern auch die Einführung neuer Technologien zur Datenerhebung, Kommunikation und Netzkontrolle. Das Projekt analysiert in diesem Zusammenhang, welche Motivationen die Transformation des Stromnetzes antreiben, welche Rationalit?ten sich in der technischen Umsetzung widerspiegeln und durch welche unterschiedlichen Interessen die Erhebung und Verarbeitung von Daten gestaltet werden.

Katja Müller untersucht, ob und wie VPPs bestehende Stromerzeugungs- und Steuerungssysteme herausfordern und inwieweit die Dezentralisierung der Erzeugung und die ?konomische, gemeinschaftliche oder ?kologische Motivation dahinter sich in der konkreten Ausgestaltung und Umsetzung – der Programmierung des Energy Management Systems mit seinen Zugriffsberechtigungen – wiederfindet. Wichtig ist hierbei, die Umstellung auf erneuerbare Energien, die digital gesteuert werden, nicht nur als eine klimapolitisch-technische Notwendigkeit, sondern im Sinne einer Doppelwende als einen weitreichenden Transformations- und Entscheidungsprozess zu verstehen, in dem neue Infrastrukturen den Rahmen für zukünftige energietechnische Steuerungen und daraus induzierte gesellschaftliche Kontrollmechanismen setzen. (EnergieDigital)

F?rderung

Das Vorhaben wird aus Mitteln der Europ?ischen Union (JTF) gef?rdert.