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Erhöhung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste, Teilvorhaben: Metering Intelligence Services / Intelligente Analyse- und Optimierungssysteme für Smart Metering Infrastrukturen

Das Projekt 'EVEKT' zielt darauf ab, Privatpersonen für eine erhöhte Partizipation an der Energiewende zu sensibilisieren und zu motivieren. Hierbei werden in einer sozialen Studie verschiedene Verbrauchergruppen differenziert und die Motivatoren der jeweiligen Gruppe identifiziert. Es wird auch die Akzeptanz der Verbraucher für verschiedene KI- und Automatisierungsszenarien ermittelt. Es sollen im Rahmen des Projekts KI-Algorithmen entwickelt werden, welche den Stromverbrauch genauer analysieren. So soll anhand der Smart-Meter-Daten eine Charakterisierung und Disaggregation verschiedener Haushaltslasten möglich sein. Anhand von Benchmarks soll ein positives Verbrauchsverhalten identifiziert werden, sowie konkrete Hinweise zum Energiesparen gegeben werden. Zudem soll eine Web-App entwickelt werden, über welche dem Verbraucher die Verbrauchsdaten und Energiespartipps anschaulich dargestellt werden. In dieser App werden verschiedene Designs und in der Verbraucherstudie ermittelte Motivatoren umgesetzt. Es findet im Rahmen des Projekts ein Monitoring von drei Testhaushalten über einem Zeitraum von einem dreiviertel Jahr statt, um die Algorithmen zu testen. Durch Testphasen und Nutzerfeedback werden sowohl der Algorithmus als auch die App iterativ verbessert. Über die gesamte Projektlaufzeit wird das Vorhaben rechtlich begleitet. Somit werden Belange des Datenschutzes sichergestellt und die rechtlichen Parameter für eine weitere Nutzung der Technologie erarbeitet. Ebenso findet eine Technikfolgenabschätzung des Disaggregationsalgorithmus sowie die Ermittlung datenbasierter Mehrwertdienste statt.

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Gewinnung von Messdaten für die Planung des Netzausbaus

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Geodaten und Lastzeitreihen

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Daten erfassen und bereitstellen

Aufbau einer Mehrwertplattform für die digitale Energiewende, Teilvorhaben TH Ulm: Test der Mehrwertanwendungen im Smart Grid Labor

Das Projekt unterstützt den Aufbau einer sicheren digitalen Infrastruktur, um den netzseitigen Herausforderungen der weiteren Energie- und Verkehrswende zu begegnen und eine effiziente Ausnutzung der bestehenden Verteilnetze zu unterstützen. Durch das Angebot von Mehrwertlösungen auf Basis des Controllable Local System (CLS)-Kanals, also der 'Steuerungsschnittstelle' eines Smart Meter Gateways, werden weitere Kundengruppe für den Aufbau dieser digitalen Infrastruktur erschlossen. Diese damit erreichten Skaleneffekte führen wiederum dazu, dass Infrastruktur und Mehrwerte kostengünstiger angeboten werden können und fungieren damit gleichzeitig als Katalysator für die Energiewende. Um die o.g. Effekte zu realisieren, wird das Projekt eMpowerSYS die gesamte Prozesskette vom grundzuständigen Messstellenbetreiber über die WAN-Kommunikation bis zum Letztverbraucher/Kunden abbilden Ziel ist die Realisierung einer technischen Lösung im Feld, die in der Lage ist, die Mehrwerte auf Basis des intelligenten Messsystems als sicherer Kommunikationsanker anzubieten und zu steuern. Dabei stehen attraktive Kundenangebote (Smart Home & Building) ebenso im Fokus wie eine effiziente und wirtschaftliche Nutzung der Stromnetze (Smart Grid, Smart Mobility) oder Smart City-Funktionalitäten (exemplarisch Steuerung der Straßenbeleuchtung).

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Algorithmen und Validierung

Aufbau einer Mehrwertplattform für die digitale Energiewende, Teilvorhaben KEO: EEBUS - HEMS Interface für eine Mehrwertplattform

Das Projekt unterstützt den Aufbau einer sicheren digitalen Infrastruktur, um den netzseitigen Herausforderungen der weiteren Energie- und Verkehrswende zu begegnen und eine effiziente Ausnutzung der bestehenden Verteilnetze zu unterstützen. Durch das Angebot von Mehrwertlösungen auf Basis des Controllable Local System (CLS)-Kanals, also der 'Steuerungsschnittstelle' eines Smart Meter Gateways, werden weitere Kundengruppe für den Aufbau dieser digitalen Infrastruktur erschlossen. Diese damit erreichten Skaleneffekte führen wiederum dazu, dass Infrastruktur und Mehrwerte kostengünstiger angeboten werden können und fungieren damit gleichzeitig als Katalysator für die Energiewende. Um die o.g. Effekte zu realisieren, wird das Projekt eMpowerSYS die gesamte Prozesskette vom grundzuständigen Messstellenbetreiber über die WAN-Kommunikation bis zum Letztverbraucher/Kunden abbilden Ziel ist die Realisierung einer technischen Lösung im Feld, die in der Lage ist, die Mehrwerte auf Basis des intelligenten Messsystems als sicherer Kommunikationsanker anzubieten und zu steuern. Dabei stehen attraktive Kundenangebote (Smart Home & Building) ebenso im Fokus wie eine effiziente und wirtschaftliche Nutzung der Stromnetze (Smart Grid, Smart Mobility) oder Smart City-Funktionalitäten (exemplarisch Steuerung der Straßenbeleuchtung).

Messsysteme für Großerzeugungs-Anlage, Teilvorhaben: Durchführung des Feldtests

Neue erneuerbare Erzeugungsmengen von mehr als 300 TWh werden bis 2030 zur Erreichung der Klimaziele und der Erhöhung der Gasunabhängigkeit durch Elektrifizierung in den Sektoren Wärme und Mobilität benötigt. Über ein intelligentes Messsystem können diese Anlagen sicher informationstechnisch angebunden und für die Netzintegration sowie Vermarktung gesteuert werden. Bislang ist dies für kleiner Erzeugungsanlagen möglich und beschrieben. Für Großerzeugungsanlagen werden wir dafür im Projekt MeGA ein Konzept entwickeln und bis zum Feldtest bringen. Mit unserem Projekt ermöglichen wir damit die Basis für die Nutzung des Cyber-Security-Konzepts des Smart Meter Gateways (SMGW) in zusätzlichen Anwendungsbereichen. Die Stadtwerke Pforzheim hat den Schwerpunkt ihrer Arbeiten in der praktischen Erprobung der Vorhabenziele. Konkret werden wir uns intensiv im Labortest und Feldversuch beteiligen.

Sicheres Energiemanagement durch Steuerung von Prosumern über das Smart Meter Gateway und wiederverwendbare Dienstmodule, Teilvorhaben: Smart Meter Gateway und CLS-Infrastruktur

Für eine nachhaltige Energieversorgung mit regenerativen Erzeugungsanlagen kommt dem intelligenten Messsystem, auch Smart Meter genannt, eine zentrale Rolle zu. Smart Meter Gateways bieten mit der BSI-konformen CLS-Schnittstelle (Controllable-Local-Systems) eine sichere Verbindung zu Kundenanlagen. Allerdings sind die steuernden Geräte häufig nicht CLS-konform, Echtzeitsteuerungen stoßen bei vielen Kommunikationsnetzen an ihre Grenzen oder sind nicht wirtschaftlich und die Implementation BSI-konformer Energiedienste ist aufwendig. Hier setzt das Projekt an, indem es sichere und effiziente Kommunikationslösungen und Verfahren zur flexiblen Energieoptimierung auf Basis des Smart Meter Gateways erarbeitet und eine Toolbox für eine einfache Orchestrierung sektorenübergreifender Energiedienste bereitstellt. Diese Toolbox umfasst Module für die Kommunikation auf Geräte-, Daten- und Dienstebene. Als Querschnitts-Ziel wird hierbei Datensicherheit und Datenschutz auf allen Ebenen adressiert. Die Verfügbarkeit von IoT-Geräten schwankt und sie müssen dynamisch in die Netze eingebunden werden. SECProMo entwickelt Verfahren für die Auswahl und einfache Konfiguration von Schedulern in Kommunikationsnetzen, um die jeweiligen Anforderungen hinsichtlich Zuverlässigkeit, Echtzeit, Datenvolumen und -häufigkeit zu gewährleisten. Hierbei werden insbesondere die 5G Profile uRLLC und mMTC eingesetzt und für ihren realen Einsatz erprobt. SECProMo erweitert standardisierte Datenmodelle, um Energieflexibilität zu repräsentieren und für KI-basierte Prädiktions- und Regelungsalgorithmen zu nutzen. SECProMo entwickelt wiederverwendbare Dienstmodule mit geeigneten Schnittstellen, um einfach neue Dienste für sektorenübergreifende Optimierungen der Energieeffizienz in unterschiedliche Anwendungsszenarien zu realisieren. Die entwickelten Verfahren und Werkzeuge werden in Feldtests innerhalb eines Quartieres demonstriert und evaluiert, um daraus technische und wirtschaftliche Handlungen abzuleiten.

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Strukturierte Bereitstellung von Messwerten aus dem Niederspannungsnetz

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