Warum brauchen Netze Forschung?

Drei Fragen an Franz Strempfl, Spartensprecher Netze bei Oesterreichs Energie.
 

Welche Herausforderungen machen Forschung zum Thema Netze besonders wichtig?

FRANZ STREMPFL: Aktuell vor allem Herausforderungen, die mit der Klima- und Energiewende zu tun haben. Wir wissen: Um die Klimaneutralität bis 2040 zu schaffen, muss Österreich seine Stromerzeugung verdoppeln, mit Strom aus erneuerbaren Energien. Damit das funktioniert, muss die installierte Leistung aber verdreifacht werden, weil erneuerbare Energien sehr volatil sind und eben nicht konstant im immer gleichen Ausmaß zur Verfügung stehen. Für die Netze ist das eine enorme Herausforderung.

Ein möglicher Lösungsansatz ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz.

Ja, das ist einer der vielen Bereiche, wo wir dabei sind, neue Forschungsergebnisse zu nutzen. Künstliche Intelligenz bietet tatsächlich riesige Möglichkeiten, sowohl im Netzbetrieb als auch im Zuge der Netzplanung und Netzinstandhaltung. Eine Idee, die heute bereits umgesetzt wird, sind die sogenannten selbstheilenden Netze. Mithilfe von Daten und Algorithmen kann ein solches System Fehler im Netz erkennen, diese eingrenzen und fehlerfreie Netzteile rasch wieder zuschalten. Gekoppelt mit Smart Metern kann Künstliche Intelligenz (KI) außerdem dazu beitragen, die notwendigen Prognosen für Last- und Einspeiseleistungen in allen Netzebenen genauer zu erstellen. Das ist umso wichtiger, je mehr dezentrale Einspeiser in das Stromsystem einspeisen und damit sowohl Aufbringung als auch Last maßgeblich beeinflussen. Für die Energiewende werden wir jedenfalls ein Tarifmodell brauchen, das den Preis danach bemisst, mit welcher Kapazität der einzelne Kunde das Netz insgesamt beansprucht. Das Volumen allein reicht als Rechengröße nicht aus.

Gibt es auch spannende Anwendungen im Bereich der vorausschauenden Wartung?

Ja, und auch hier können künstliche Intelligenz und Big Data sehr hilfreich sein. Denn sie machen es möglich, Daten verschiedenster Herkunft miteinander zu verknüpfen. Wenn man zum Beispiel Luftbilder von Leitungen hat, und eine darauf geschulte KI analysiert den Trassenbewuchs und erkennt die Baumarten, dann kann sie diese Daten mit Daten über Wachstumsgeschwindigkeit verbinden und so exakt sagen, ob und wann Äste geschnitten werden müssen. Bei unterirdischen Kabeln oder Transformatoren wiederum kann man mit der Verknüpfung von Daten der Auslastung, der Temperatur und anderer Nutzungsdaten einen Tausch viel genauer planen als nur nach dem Alter.