Menü

KI für ein ökologisch nachhaltiges Versorgungsnetz

FH Kiel entwickelt agentenbasierte Lastmodellierung für die SWKiel Netz GmbH

Die Zusammenarbeit ist eine Win-Win-Situation für Unternehmen und Hochschule

Grafik einer agentenbasierten Lastmodellierung

Im Rahmen eines sogenannten Application-Projektes, das sich an Master-Studierende des Studienganges Data Science an der FH Kiel richtet, wurde das Projekt einer agentenbasierten Lastmodellierung zwischen März und Juni 2021 ausgearbeitet und umgesetzt. Betreut wurde die Zusammenarbeit vom Leiter des KI-Labors der Fachhochschule Prof. Dr. Michael Prange. In einem agilen Arbeitsprozess tauschten sich die Projektbeteiligten regelmäßig aus, hielten sich über ihre Erkenntnisse auf dem Laufenden und sprachen auch über die Hürden, die es zu überspringen galt. So mussten in den gesammelten Daten beispielsweise Doppeleinträge korrigiert und rund 8000 Verbraucher – anders als zunächst angenommen – nicht als Privat-, sondern als gewerbliche Haushalte bewertet werden. 

Zuständig auf Seiten der FH Kiel war Master-Student Max Brede: „Unsere Herangehensweise war es, die Daten der SWKiel Netz GmbH mit öffentlichen Daten zu verschneiden. Wir haben im Verlauf verschiedene Methoden kombiniert, um an die notwendigen Daten zu kommen – insbesondere Textmining- und Cluster-Verfahren.“ Bei der Datennutzung stellen sich automatisch datenschutzrechtliche Fragen. Max Brede dazu: „Wir gehen sensibel und verantwortungsvoll mit den Daten um. Es gibt eigentlich immer Lösungen, sodass Unternehmen die Hoheit über ihre Daten behalten. In unseren Fall waren die Nutzerdaten der Kieler Netzgesellschaft zu keinem Zeitpunkt auf unserer Festplatte. Darüber hinaus haben wir bei unserem Modell auch Open Data Plattformen wie die der Stadt Kiel genutzt.“

Die Zusammenarbeit zwischen FH Kiel und der SW Kiel Netz GmbH war eine Win-Win-Situation. Die Studierenden konnten Domänenwissen aufbauen sowie Gelerntes praktisch und sinnvoll anwenden – konkret mithilfe von simulierten Daten eine agentenbasierte Lastmodellierung bauen. Und der Nutzen für den Netzbetreiber? „Wir haben gute Erkenntnisse erlangt. Zum einen sind wir auf unserem Weg zur weiteren Digitalisierung und zur Aufarbeitung interner Daten hin zur Stadtwerke Cloud wichtige Schritte gegangen“, sagt Silas Reigardt, „zum anderen hat uns die Lastmodellierung wichtige Impulse gegeben für das Ziel eines effektiven, ökologisch nachhaltigen, Versorgungsnetzes. Perspektivisch wollen wir reale Prognosemodelle entwickeln – natürlich mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz.“

Weitere Informationen und Ansprechpartner zum Bereich Data Science der FH Kiel finden Sie hier

SWKiel Netz GmbH
Nach oben scrollen