Verbundvorhaben: 01273890/1 – eKI4DS – Erklärbare KI für Dynamische Stabilität; Teilvorhaben: Künstliche Intelligenz und Erklärbarkeits-Ansätze

Ziel des Vorhabens ist es, Methoden der erklärbaren künstlichen Intelligenz für die Vorhersage der dynamischen Sicherheit des Netzes, sowie die Evaluierung möglicher stabilisierender Maßnahmen zu entwickeln, zu validieren und in einem praxisnahen Kontext zu demonstrieren. Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnet hier allgemein Methoden, die basierend auf empirischen oder synthetischen Daten neue Zusammenhänge lernen können. Mithilfe dieser gelernten Zusammenhänge kann eine KI Vorhersagen für neue, in den Daten nicht direkt abgebildete Situationen machen. Erklärbarkeit bedeutet, dass wir nicht nur an den Vorhersagen der KI interessiert sind, sondern auch an den Zusammenhängen, die sie lernt. Wir wollen wissen, warum die KI zu der Vorhersage kommt, die sie macht. Der Fokus auf erklärbare KI soll Netzbetreibern und Netzplanern nachvollziehbar machen, warum die KI mögliche Stabilitätsprobleme vorhersagt sowie Gegenmaßnahmen identifiziert. Für einen Einsatz von KI in einem sicherheitskritischen Umfeld ist dieser Schritt unerlässlich. Eine schnelle und transparente Analyse der Sicherheitsmargen des Netzes, die durch solch eine KI möglich wird, erlaubt einen effizienteren und sichereren Betrieb sowie die frühzeitige Berücksichtigung von Stabilität und Sicherheitsaspekten in der Planung. Dadurch wird das System sicherer, bestehende Infrastruktur besser genutzt und unnötiger Systemausbau vermieden. Das Projektvorhaben umfasst sowohl die Entwicklung neuer erklärbarer KI Methoden, als auch die Erstellung umfangreicher offener Datensätze, die mögliche Stabilitätsprobleme abbilden. Solche hochqualitativen offenen Datensätze sind eine Voraussetzung für die Erforschung und Entwicklung von datenintensiven Methoden für den Einsatz im künftigen Energiesystem. Es wird damit eine dauerhafte Grundlage für den schnellen Transfer der Forschung im Bereich KI/Big Data in die Praxis geschaffen.