Die Ziele unseres Arbeitspakets bestehen darin, ein dynamisches Modell für den baltischen Raum zu erstellen, das auch zukünftige dezentral eingespeiste erneuerbare Energiequellen integriert; einen umfassenden Datensatz aus dynamischen Stabilitätssimulationen und umfangreichen Zeitreihen relevanter Variablen des Stromsystems zu generieren, um die Dynamik und den Zustand des Systems unter verschiedenen Szenarien zu charakterisieren; präventive und steuernde Massnahmen für kritische Bedingungen im baltischen Stromsystem zu kartieren; sowie Empfehlungen für die Implementierung der entwickelten Awareness-Plattform abzuleiten.

Dies beinhaltet die Durchführung von Tausenden von Simulationen auf einem Multicore-Prozessor unter Verwendung des entwickelten dynamischen Modells für den baltischen Raum, das in PowerFactory/PSSE und/oder der OPAL-RT-Plattform implementiert ist, sowie dessen Integration mit dem dynamischen Stromsystemmodell von ENTSO-E für Mitteleuropa.

Da die dynamische Stabilitätsbewertung traditionell auf physikalisch basierten numerischen Modellen und umfangreichen zeitdomänenbasierten Simulationen beruht, die rechenintensiv und zeitaufwendig sind, sollen KI-basierte Methoden entwickelt werden, um schnelle und präzise Rückschlüsse auf die dynamische Stabilität des Netzes zu ermöglichen und als Rückgrat eines „Frühwarnsystems“ für den Übertragungsnetzbetreiber zu dienen.