Verbundvorhaben: ODAL - Operator-zentrische digitale Assistenzsysteme in modularen Leitsystemen; Teilvorhaben: Entwicklungsplattform und Integrationspipeline für modulare Assistenzsysteme / Automatisierte Szenarienerstellung und KI-basierte Operator-Guidance
Zeitraum
2024-07-01 – 2027-06-30
Bewilligte Summe
1.560.753,14 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI6116A
Leistungsplansystematik
Netzführung und Rückwirkungen [EB1824]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI6)
Förderprogramm
Energie
Ziel des Vorhabens ODAL ist die Erhöhung der Systemsicherheit in der elektrischen Energieversorgung durch eine Steigerung des Handlungsvermögens von Operatoren in kritischen Netzsituationen. Mittels innovativer digitaler Assistenzsysteme und Werkzeuge im modularen Leitsystem soll die Operator Awareness maßgeblich erhöht werden. Zur Entwicklung und Umsetzung der Assistenzmodule werden neben Netz- und IT-Sicherheits-bezogenen Analyseverfahren auch Kennwerte des Stresslevels von Operatoren gemessen und verarbeitet. Unter Anwendung KI-basierter Methoden wird das Operator-Feedback so in die Assistenzgebung des Leitsystems integriert (Operator-in-the-Loop). Das Fraunhofer IFF beschäftigt sich im Rahmen von ODAL maßgeblich mit der Umsetzung und Ankopplung einer Entwicklungsplattform für Assistenzfunktionalitäten. Sie stellt die Basis zur Entwicklung und Erprobung einer Modulprüfprozedur (Funktions-, Sicherheits- und Plausibilitätsztests) für neue (Assistenz-)Module dar. Unter Verwendung des Energy Operations Centers in Magdeburg befasst sich das Fraunhofer IFF mit der Implementierung und Bewertung von erweiterten Feedbacksystemen zur Assistenzgebung in einer Realumgebung. Das Fraunhofer IOSB-AST zielt im Rahmen von ODAL auf die Erarbeitung einer Methodik zur automatisierten Szenariengenerierung auf Basis kompilierter Netzdaten ab. Zur Erzeugung von Trainingsszenarien werden hierzu entsprechende Automatisierungsprozeduren erarbeitet. Durch Verarbeitung von Prozess-, Kommunikations- und Berechnungsdaten aus historischen oder simulierten Betriebssituationen sollen KI-Algorithmen zur transparenten Erkennung und Reaktion auf Anomalien im Netzbetrieb entwickelt werden. Sie liefern die Grundlage zur Methodenerstellung für eine erweiterte Operator Guidance im Netzbetrieb.