KI gegen Stromausfall

Ein neuronales Netzwerk entscheidet demnach sekundenschnell, ob ein zusätzlicher Generator angefahren, ein industrieller Großverbraucher vom Netz genommen oder ein Windpark abgeschaltet wird. Ziel ist es immer, die Frequenz des Netzes weitgehend konstant zu halten. Weicht sie zu stark vom Soll ab, in den USA sind es 60, in Europa 50 Hertz, gibt es einen Blackout.

Laut Postdoc Yichen Zhang zeichnet das neuronale Netzwerk gewissermaßen eine Karte des Netzes mit alle seinen Verbrauchern und Stromerzeugern. Sobald es eine Veränderung gibt, wenn beispielsweise ein Kraftwerk ausfällt, entscheidet die Software blitzschnell, wie sich Ersatz schaffen lässt, etwa durch das Zuschalten eines Stromerzeugers an einer Stelle des Netzes, von der aus sich der Ausfall am leichtesten kompensieren lässt, ohne das Netz zu überlasten.

'Wir freuen uns über das Potenzial dieses analytischen Ansatzes. Er könnte beispielsweise den Betreibern eine bessere Möglichkeit bieten, die Stromversorgung nach einem Ausfall schnell und sicher wiederherzustellen. Dieses Problem wird durch komplexe Betriebsentscheidungen in Verbindung mit der Systemdynamik infrage gestellt, wodurch das Stromnetz widerstandsfähiger gegenüber externen Gefahren wird', sagt Mark Petri, Leiter des Argonne-Stromnetzprogramms.

Kommt es doch einmal zum Netzausfall, legt die Software die Schritte für den Neuaufbau fest. Zunächst muss ein sogenanntes schwarzstartfähiges Kraftwerk in Gang gesetzt werden. Das ist ein Stromerzeuger, der ohne externe Stromversorgung den Betrieb aufnehmen kann, etwa ein Solarkraftwerk oder ein Dieselgenerator mit Notstromversorgung. Dieser liefert Energie etwa an ein Gaskraftwerk, sodass dessen Pumpen für Gas und Wasser anlaufen können. Erst dann kann es Strom erzeugen. Auf diese Art wird das Netz Schritt für Schritt wieder hochgefahren. Die einzelnen Schritte plant künftig das neuronale Netz.

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