Projekt XetrA — Intelligente Steuerung dezentraler Energienetze
Ein KI-gestütztes Steuerungs- und Optimierungssystem mit Hardware-in-the-Loop-Simulation für die Echtzeitsteuerung komplexer Energieflüsse in dezentralen Netzen.
Was ist XetrA?
Das XetrA-Projekt entwickelt ein intelligentes Steuerungs- und Optimierungssystem für dezentrale Energienetze mit KI und Hardware-in-the-Loop-Simulation. Ziel ist die Überwindung technischer Unsicherheiten bei der Echtzeitsteuerung komplexer Energieflüsse in dezentralen Netzen mit erneuerbaren Energiequellen.
Das System ermöglicht die automatisierte Optimierung von Energieflüssen in Echtzeit und verbessert die Stabilität dezentraler Netze.
Drei zentrale Probleme
Echtzeit-Steuerung
Dezentrale Netze erfordern Steuerungsentscheidungen im Millisekunden-Bereich. Existierende SCADA/MES-Systeme können dies nicht erfüllen. XetrA entwickelt eine HiL-Plattform mit <10ms Latenz zur Validierung von Steuerungsalgorithmen.
Federated Learning
Dezentrale Netze erfordern dezentrale KI-Modelle ohne zentrale Datensammlung. XetrA entwickelt ein neuartiges Framework für Edge-Geräte mit Datenschutz.
Systemintegration
Integration von HiL-Simulation, KI-Modellen, Sensorsystemen und Cloud-Infrastruktur ist technisch komplex und nicht standardisiert.
Forschungsziele
HiL-Plattform
Simulationsplattform mit Echtzeit-Synchronisation für dezentrale Energienetze.
Federated Learning
Algorithmen für dezentrale Energienetze ohne zentrale Datensammlung.
KI-Validierung
Experimentelle Validierung von KI-Steuerungsalgorithmen unter realen Bedingungen.
Energieoptimierung
Mindestens 20% Energieoptimierung durch intelligente Steuerung.
Was macht XetrA neuartig?
Existierende Systeme weisen Limitierungen auf: SCADA >100ms Latenz (zu langsam), MES-Systeme zentralisiert (nicht dezentral), Standard-KI mit zentralem Training (Datenschutz-Probleme).
Hardware-in-the-Loop
Erste Plattform für dezentrale Netze mit <10ms Latenz — deutlich schneller als bestehende SCADA-Systeme.
Federated Learning für Edge
Dezentrales KI-Training direkt auf Edge-Geräten ohne Zentralisierung — datenschutzkonform und skalierbar.
Echtzeit-Validierung
Validierung unter realen Bedingungen statt nur in Simulationsumgebungen — praxisnahe Ergebnisse.
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