Sichere Stromversorgung dank Künstlicher Intelligenz.

Schwerpunkt: Predictive Analytics  /  Von Johannes Sigulla - enersis europe GmbH, Kleinmachnow

Netzbetreiber werden an ihrer Versorgungszuverlässigkeit gemessen. Schaffen sie es diese hoch zu halten, werden sie im Rahmen der Anreizregulierung belohnt, schaffen sie es nicht, müssen sie einen Aufpreis zahlen. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bei historisch geografischen Analysen von Versorgungsunterbrechungen ermöglicht Ableitungen für die Verbesserung der Zuverlässigkeit des Netzbetriebs.

Ausfälle einzelner Infrastrukturen führen zu Versorgungsunterbrechungen und wirken damit direkt auf angeschlossene Verbraucher. Zudem wirken sich Versorgungsunterbrechungen indirekt auch auf die Gesamtheit der Verbraucher aus, da deren Kosten auf die Netznutzungsentgelte umgelegt werden. Um die Netznutzungsentgelte für die Verbraucher so gering wie möglich zu halten, wurde die Anreizregulierungsverordnung der Versorgungsnetze (ARegV) auf den Weg gebracht. Sie schafft Anreize, die Netzqualität durch eine Produktivitätssteigerung sowie Investitionsmaßnahmen zu erhöhen. Die individuelle Versorgungszuverlässigkeit und Netzleistungsfähigkeit wird bei Abweichungen im Vergleich zum Durchschnitt der Netzbetreiber mit Zu- oder Abschlägen (Bonus/Malus) auf die Erlösobergrenze belegt. Hierbei wird das Q-Element (Qualitätselement) der Regulierungsformel herangezogen, um Mindeststandards im Bereich der Servicequalität und Versorgungszuverlässigkeit einzuhalten. Dessen Kriterien sind:

▪ die Dauer der Unterbrechung der Energieversorgung,

▪ die Häufigkeit der Unterbrechung der Energieversorgung,

▪ die Menge der nicht gelieferten Energie,

▪die Höhe der nicht gedeckten Last...

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