IEEE startet Kurs zur Modernisierung von Stromnetzen mit KI

Das US-amerikanische Stromnetz, eines der größten und komplexesten jemals gebauten Systeme, arbeitet aufgrund des schnellen industriellen Wachstums, extremer Wetterbedingungen und eines Anstiegs des Stromverbrauchs, teilweise verursacht durch Rechenzentren, an seiner Belastungsgrenze. Das Netz steht sowohl unter dem Druck einer sprunghaft gestiegenen Nachfrage als auch der Verlagerung hin zu witterungsabhängigen erneuerbaren Energien, was eine sekundengenaue Abstimmung erfordert, um Stromausfälle zu verhindern. Um physische und digitale Verwundbarkeiten, einschließlich Cyberangriffen und schweren Wetterstörungen, zu beheben, betonen Organisationen für Netzzuverlässigkeit die Notwendigkeit eines intelligenteres und automatisierteres Netzes. Künstliche Intelligenz wird als grundlegende betriebliche Notwendigkeit angesehen, die in der Lage ist, große Datenmengen sofort zu verarbeiten und vorausschauende Wartung zu ermöglichen. Studien von McKinsey deuten darauf hin, dass dies die Geräteausfallzeiten um bis zu 50 Prozent reduzieren und die Lebensdauer von Maschinen um 40 Prozent verlängern könnte. Um die Kluft zwischen der KI-Forschung und der praktischen Anwendung vor Ort zu überbrücken, hat IEEE Educational Activities in Zusammenarbeit mit der IEEE Power & Energy Society das Online-Kursprogramm „Artificial Intelligence for Power and Energy Systems“ ins Leben gerufen, das von Fangxing Li, Professor an der University of Tennessee, entwickelt wurde. Das Programm umfasst fünf Module: KI-Grundlagen, Beschleunigung der Netzsteuerung durch tiefes bestärkendes Lernen, Prognose und Datenanalyse, physikinformierte und sichere KI sowie generative KI und Technologien der nächsten Generation. Diese Module zielen darauf ab, Energiesystemingenieure, Versorgungsmanager und Datenwissenschaftler bei der Modernisierung des Netzes zu schulen.