Der Einsatz künstlicher Intelligenz könnte die Netzbetreiber vor Stromengpässen bewahren.
Unter der Führung des Instituts für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement der Universität Stuttgart untersucht ein Forschungsverbund, wie sich Elektroautos ideal laden lassen. Im Forschungsprojekt „Künstliche Intelligenz – basiertes netzdienliches Lademanagement beim Parken unter verschiedenen Nutzungsszenarien“ (KI-LAN) soll hierfür ein intelligentes Lademanagementsystem auf Basis von KI entwickelt werden.
Um eine optimale Lösung zu erarbeiten, die es Netzbetreibern im Fall von Engpässen ermöglicht, das lokale Lademanagement zu steuern, werden zwei Nutzungsszenarien für Ladestationen untersucht: einerseits das Parken im urbanen Raum während der Arbeitszeit und bei Veranstaltungen, andererseits das Parken während der Arbeitszeit im ländlichen Raum.
Das Prognosesystem und dessen Algorithmen sollen in beiden Fällen mit Hilfe künstlicher Intelligenz ermitteln, welche Leistung am Standort zur Verfügung steht und dadurch Ladevorgänge intelligent steuern. „Indem wir eine Intelligenz im Ladevorgang hinterlegen, schaffen wir es, Ladeinfrastruktur auszubauen ohne das Stromnetz auszubauen“, erklärt Marc Schmidt, Projektleiter und Wissenschaftler des IAT der Universität Stuttgart.
Das IAT übernimmt als Konsortialleiter etwa die technische Konzeption des Gesamtsystems und die Entwicklung der zentralen Ladeinfrastruktur-Management-Plattform. „Die Plattform integriert dabei die Anforderungen des Verteilnetzbetreibers und berücksichtigt in der prognosebasierten Steuerung die Bedürfnisse der Nutzerinnen und Nutzer“, ergänzt Daniel Stetter vom Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO.
