Zusammen mit drei weiteren Partnern entwickeln die EXXETA Data-Science-Experten eine kombinierte Prognose- und Optimierungs-Intelligenz für die deutsche Energiewende. Das Projekt wird vom bayerischen Wirtschaftsministerium als eines der Energie-Projekte mit der höchsten Priorität gefördert.
Das Ziel des Projekts „Intelligentes Bilanzkreismanagement mit Data Analytics und KI“ (iBKM) ist es, in der Strombeschaffung die Ausgleichsenergie und die damit verbundenen Kosten für Planabweichungen in der Bewirtschaftung von Bilanzkreisen signifikant zu mindern. Kommende Anwender der Lösung sind insbesondere kommunale Stadtwerke und regionale Energieversorger. Mit Hilfe der Lösung werden für die Nutzer substanzielle Kostensteigerungen durch den stetig steigenden Anteil erneuerbarer Energien und die Sektorkopplung vor allem in den Bereichen Wärme und Verkehr vermieden.
Der ganzheitliche Ansatz für das zukünftige intelligente Bilanzkreismanagement umfasst signifikante Verbesserungen bei der Erfassung von Rohdaten und Messwerten, bei den Prognosen sowie der Zeitauflösung und Performance mittels modernsten KI-, Machine-Learning- und Data-Analytics-Technologien. Ziel ist, eine neuartige höherdimensionale Optimierung aller Komponenten in Nah-Echtzeit (also weniger als 1 Minute) zu entwickeln, mit deren Hilfe sich das Ungleichgewicht von volatiler Energieerzeugung und Verbrauch schon im Vorhinein weitestgehend vermeiden lässt. Die restliche notwendige Regelenergie kann dazu direkter quantifiziert und schneller ausgeglichen werden, was die Kosten weiter reduziert. Darüber hinaus wird die Netzstabilität erhöht, etwa durch die Vermeidung von Engpässen im Rahmen von Eingriffen in die Erzeugungsleistung von Kraftwerken, um Leitungsabschnitte vor einer Überlastung zu schützen (Redispatch 2.0). Vor diesem Hintergrund müssen zudem höchste Sicherheitsansprüche sowie regulatorische Vorgaben, zum Beispiel durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz, das Energiewirtschaftsgesetz oder das Messstellenbetriebsgesetz, eingehalten werden.
EXXETA wird sich innerhalb der nächsten zwei Jahre an allen Bereichen der Softwareentwicklung beteiligen. Die wichtigsten Themen sind hierbei die Entwicklung der Machine-Learning-Algorithmen (KI), die Erstellung moderner UX-Websiten zur Darstellung von Prognosen sowie die Datenverarbeitung auf AWS-Cloud. Nach einer Forschungsphase von zwei Jahren wird eine neue Softwareapplikation für den Energiemarkt bereitstehen.
