Neue Studie: KI leitet Strom in Millisekunden um und verhindert Stromausfälle

BerlinForscher der Universität Texas in Dallas haben eine Methode entdeckt, um Stromausfälle zu verhindern. Sie entwickelten ein KI-System, das in Millisekunden den Stromfluss umleiten kann. Dieses System könnte helfen, Stromausfälle zu vermeiden, indem es blitzschnell agiert, ohne dass menschliches Eingreifen nötig ist.

Forscher haben in einer Studie, die am 4. Juni in Nature Communications veröffentlicht wurde, ein automatisiertes System vorgestellt. In Zusammenarbeit mit Ingenieuren der Universität Buffalo in New York zeigten sie eine frühe Version der „selbstheilenden Netz“-Technologie. Diese KI kann eigenständig Probleme wie durch Stürme beschädigte Stromleitungen erkennen und reparieren.

Das nordamerikanische Stromnetz ist ein weit verzweigtes und komplexes System von miteinander verbundenen elektrischen Netzwerken.

• Übertragungsleitungen
• Verteilungsnetze
• Erzeugungsanlagen
• Transformatoren

Diese Komponenten leiten Elektrizität von Energiequellen zu den Verbrauchern. Die Lösung der Forscher kann automatisch neue Wege für den Stromfluss finden, bevor es zu einem Ausfall kommt. Der größte Vorteil der schnellen Reaktion der KI liegt in ihrer Geschwindigkeit. Sie kann den Elektrizitätspfad in Mikrosekunden ändern, während von Menschen gesteuerte Prozesse Minuten oder sogar Stunden benötigen könnten.

Dr. Jie Zhang, außerordentliche Professorin für Maschinenbau an der UT Dallas, erklärte, dass das Ziel darin bestehe, den Großteil der Nutzer schnell mit Strom zu versorgen. Allerdings betonte Zhang, dass vor einer vollständigen Implementierung des Systems noch weitere Forschung notwendig sei.

Zhang und sein Team nutzten maschinelles Lernen, um die komplexen Abläufe eines Stromverteilungsnetzes zu untersuchen. Dabei konzentrierten sie sich auf Graphen-Maschinelles Lernen, das dabei hilft, die Verbindungen zwischen den verschiedenen Teilen des Netzes und den Stromfluss zu verstehen. Dr. Yulia Gel von der UT Dallas erwähnte, dass diese Methode auch zur Lösung von Problemen in anderen komplexen Systemen wie kritischer Infrastruktur und Ökosystemen beitragen könnte.

Lesen Sie auch:

Heute · 03:00

Patagonien unter Druck: Gletscherschutz durch Emissionsreduktion, um Schnee statt Regen zu sichern

Dr. Gel erläuterte, dass sie Wege untersucht haben, um die Verbindungen in Verteilungssystemen durch Graphen deutlich darzustellen. Sie erwähnte zudem, dass ihre Studie den Schwerpunkt darauf legte, das Netzwerklayout mit Verstärkungslernen zu kombinieren, um Stromausfälle effektiver zu bewältigen.

Ein Forscherteam der Universität Buffalo unter der Leitung von Dr. Souma Chowdhury arbeitet daran, die Entscheidungsfindung mittels Verstärkungslernen zu optimieren. Bei Stromausfällen infolge von Problemen mit Stromleitungen kann das System sich selbst mithilfe von Schaltern reparieren. Es kann dann Strom aus nahegelegenen Quellen wie Solarpanels oder Batterien auf einem Universitätscampus oder einem Unternehmen beziehen.

Roshni Anna Jacob, Doktorandin der Elektrotechnik an der UTD, erklärte, dass man mit Stromgeneratoren bestimmte Gebiete mit Elektrizität versorgen kann. Jacob ist die gemeinsame Erstautorin der Studie.

Die Forscher werden sich als Nächstes darauf konzentrieren, Technologien zu entwickeln, um das Stromnetz nach Störungen zu reparieren und wiederherzustellen. Diese Arbeit soll die Stromnetze widerstandsfähiger und zuverlässiger machen.

Diese neue Netztechnologie stellt einen bedeutenden Fortschritt dar. Sie verdeutlicht, wie Künstliche Intelligenz bei der Verwaltung und Optimierung komplexer Systeme wie Stromverteilungsnetzen unterstützen kann.