earlyWARN - Ein ML-basiertes Echtzeit-Dynamisches Sicherheitsassessor- und Frühwarnsystem für TSOs
Auf einen Blick
- Projektleiter/in : Prof. Dr. Petr Korba
- Stellv. Projektleiter/in : Dr. Miguel Ramirez Gonzalez
- Projektstatus : laufend
- Drittmittelgeber : Bund (Bundesamt für Energie BFE)
- Projektpartner : Eidgenössische Technische Hochschule Zürich ETH, Swissgrid AG, Hitachi Energy AG
- Kontaktperson : Petr Korba
Beschreibung
Im Rahmen des Projekts wird ein schneller AI/ML-basierter dynamischer Echtzeit-Sicherheitsassessor (rtDSA) entwickelt, der in der Betriebszentrale eines ÜNB als Teil des SCADA/EMS eingesetzt werden kann. Die Hauptaufgabe des rtDSA wird darin bestehen, die wichtigsten Performance-Indizes (KPIs) des Netzes kontinuierlich zu scannen und als "Frühwarnsystem" für die Betreiber zu fungieren, damit diese proaktiv vorbeugende Maßnahmen ergreifen können.
Das AI/ML-Modell wird unter Verwendung des dynamischen Modells von ENTSO-E entwickelt, wobei die zukünftigen Szenarien für Energie/Infrastruktur und die Modellierung der auf niedrigeren Spannungsebenen angeschlossenen Ressourcen angemessen berücksichtigt werden. Die Beteiligung von Swissgrid wird sicherstellen, dass die entwickelte Lösung den praktischen Anforderungen entspricht und einsatzfähig ist, während Hitachi Energy die Erkenntnisse des Anbieters zur Skalierbarkeit beisteuert.