Digital-Twin-Solar
Die Universität Kassel ist mit 5 weiteren Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft an dem Verbundprojekt Digital-Twin-Solar beteiligt. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) fördert das Projekt, welches seit Mai 2020 für eine Dauer von drei Jahren angelaufen ist.
Die zukünftige Vernetzung der Komponenten des Energiesystems erlaubt eine umfängliche Datenerfassung. Im Rahmen der Digitalisierung lässt sich mit den dort erfassten Daten digitale Zwillinge von Anlagen und Systemen bilden. Damit können diese Anlagen und Systeme einer Optimierung unter Verwendung von Maschinellem Lernen (ML) zugänglich gemacht werden. Das Projekt Digital Twin Solar befasst sich mit speziell auf die Solarenergienutzung und Stromspeichersysteme zugeschnittenen Lösungen. Überordnetes Ziel des Teilvorhabens des Universität Kassel / Fachgebiet IES ist die Erschließung des Potentials der aktuellsten Methoden des ML bzw. der Künstlichen Intelligenz (KI), um die Komponenten Digitaler Zwillinge (digital twin) im Bereich der Anomalieerkennung für einen PV- und Batterie Wechselrichter zu konstruieren und zeitgleich der auftretende Zeitpunkt der Anomalie vorherzusagen.
Dazu gehört u.a. die Erforschung des Potentials von probabilistischen Prognosen, Transfer Learning, Active Learning, Explainable AI, Generative Adversarial Networks und Autoencodern sowie ihre Weiterentwicklung bzw. Adaption im Hinblick auf die Ziele des Projekts.