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Fühler im Netz 2 - Einsatz von Big Data und KI bei der Nutzung des FiN Ansatzes zur Zustandserfassung von Netzen und Anlagen im Verteilnetz

Description: Das Projekt "Fühler im Netz 2 - Einsatz von Big Data und KI bei der Nutzung des FiN Ansatzes zur Zustandserfassung von Netzen und Anlagen im Verteilnetz" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Bergische Universität Wuppertal, Fachbereich E, Lehrstuhl für Elektrische Energieversorgungstechnik durchgeführt. Im Projekt 'Fühler im Netz' (FiN) (Projektzeitraum 2014 bis 2017) ist es gelungen, drei Herausforderungen der Energiewende (Errichten einer Kommunikationsinfrastruktur, Anlagenzustandserfassung, insbesondere von Kabelanlagen, Netzzustandsüberwachung) zu adressieren und im Labor- bzw. Feldtestmaßstab erste praxistaugliche Lösungen zu demonstrieren. Mit dem FiN Ansatz können Synergien bei der Bewältigung der drei Heraus-forderungen gehoben und sehr kostengünstige Methoden der Zustandsüberwachung bereitgestellt werden. Der Fokus von 'Fühler im Netz 2.0' liegt auf dem Ausweiten der Möglichkeiten zur Anlagen- und Netzzustandsüberwachung und dem Heben von Optimierungspotentialen, die sich aus der Erfassung und Analyse von Massendaten ergeben. 'Fühler im Netz 2.0' soll eine ganzheitliche Erfassung des Zustands von Netzen und Anlagen im großen Maßstab ermöglichen. Dafür werden Erkenntnisse über Spannungsverläufe und Fingerprints im BPL-Spektrum vertieft und Big Data Analysen ebenso wie Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) angewendet. Es werden Systemintegrationen von günstiger Sensorik und BPL getestet und in großen Gebieten Dauertests durchgeführt, um lernende Systeme mit der erforderlichen Menge an Daten zu versorgen. Der Einsatz von Big Data und KI verspricht einen massiven Erkenntnisgewinn bei den FiN Grundlagen (Vorgängerprojekt) und methodische Ansätze zum sicheren und effizienten Betrieb einer sich sukzessive verändernden Netz- und Anlagenlandschaft im Niederspannungsnetz.

Types: 

SupportProgram

Origin: /Bund/UBA/UFORDAT

Tags: Wuppertal ? Niederspannungsnetz ? Synergistische Wirkung ? Stromnetz ? Energiewende ? Informationsinfrastruktur ? Big Data ? Künstliche Intelligenz ? Sensorische Bestimmung ? Datenmenge ? Methodenspektrum ? Netz ?

Region: Nordrhein-Westfalen

Bounding box: 6.76339° .. 6.76339° x 51.21895° .. 51.21895°

License: cc-by-nc-nd/4.0

Language: Deutsch

Organisations

Time ranges: 2019-06-01 - 2022-05-31

Status

Quality score

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