Künstliche Intelligenz verhindert Stromausfälle
Bei Pannen findet sie dank System der University of Texas in Dallas in Millisekunden eine Lösung
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Umspannwerk: KI merzt Schäden blitzschnell aus (Foto: Michael Schwarzenberger, pixabay.com) |
Dallas (pte004/25.06.2024/06:15)
Forscher der University of Texas in Dallas (UT Dallas) haben ein Modell der Künstlichen Intelligenz (KI) vorgestellt, das Stromausfälle durch Netzüberlastung verhindert, indem es den Strom innerhalb von Millisekunden automatisch umleitet. Es ist vor allem dafür gedacht, Folgeschäden zu verhindern oder zu minimieren, wenn etwa durch einen Tornado eine Hochspannungsleitung beschädigt wird.
KI beispiellos schnell
Anhand verschiedener Szenarien in einem Testnetz haben die Forscher gezeigt, dass ihre Lösung automatisch alternative Routen für die Stromübertragung zu den Verbrauchern ermittelt, bevor es zu einem Stromausfall kommt. Der Vorteil der KI liegt in ihrer Geschwindigkeit, in der diese Alternativen gefunden werden. Menschen brauchen dazu länger, soe die Experten.
"Unser Ziel ist es, den optimalen Weg zu finden, um die Mehrheit der Nutzer so schnell wie möglich mit Strom zu versorgen", sagt Jie Zhang von der Erik Jonsson School of Engineering and Computer Science, die an der UT Dallas angesiedelt ist.
Strom aus anderen Quellen
Grundlage ist die sogenannte Graphentheorie, ein mathematisches Verfahren zur Beschreibung der Zusammenhänge eines komplexen Gebildes, wie es ein nationales Hochspannungsnetz ist. Mathematiker und Elektrotechniker der Ingenieurschule haben maschinelles Lernen bemüht, um der KI die gegenseitigen Abhängigkeiten der Netzkomponenten nahezubringen
Die FAchleute haben die KI dazu befähigt, blitzschnell Entscheidungen zu treffen, wenn eine Komponente ausfällt. "Wenn die Stromversorgung wegen Leitungsfehlern unterbrochen wird, kann sich das System neu konfigurieren und Strom aus nahegelegenen Quellen beziehen, zum Beispiel aus großen Solaranlagen oder Batterien auf einem Universitätsgelände oder in einem Unternehmen", so Roshni Anna Jacob, Doktorandin der Elektrotechnik an der UT Dallas.
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