Die erfolgreiche Gestaltung und Umsetzung der Energiewende ist eine gro\u00c3\u0178e Herausforderung f\u00c3\u00bcr die ganze Gesellschaft. Soziale und technische Aspekte m\u00c3\u00bcssen von Anfang an gemeinsam betrachtet werden, um die \u00c3\u00b6kologischen Ziele zu erreichen. Technische L\u00c3\u00b6sungen sind dementsprechend im Sinne der Gesellschaft zu entwickeln.<\/p>\n
Eine der Herausforderungen liegt in einer verst\u00c3\u00a4ndlichen Darstellung der Zielkonflikte. Die Zielkonflikte entstehen unter anderem durch verschiedene Einzelinteressen der beteiligten Gruppen und der technologischen Umsetzbarkeit der W\u00c3\u00bcnsche. Die Bev\u00c3\u00b6lkerung unterst\u00c3\u00bctzt die Energiewende als abstrakte Idee, ist aber kritisch, sobald Gewohnheiten bedroht werden. Dazu geh\u00c3\u00b6ren \u00c3\u201engste vor radikalen Ver\u00c3\u00a4nderungen mit Einfl\u00c3\u00bcssen auf die Arbeitswelt oder vor dem Bau neuer Infrastrukturprojekte, sowie die Sorge der Unternehmen um ihre Gesch\u00c3\u00a4ftsfelder. Als eine weitere wichtige Gruppe probieren die Beh\u00c3\u00b6rden, innerhalb ihres teilweise begrenzten Spielraums zu gestalten, indem Regularien angepasst und Projekte gef\u00c3\u00b6rdert werden. Dazu kommen technologische Herausforderungen, weil zum Beispiel erneuerbare Energien konventionelle Kraftwerke nicht eins zu eins ersetzen k\u00c3\u00b6nnen. Dementsprechend schwierig ist es, fundierte politische Entscheidungen unter Ber\u00c3\u00bccksichtigung aller Aspekte zu treffen. Insbesondere Stromnetze sind komplexe Systeme, die ohne Fachwissen nur schwer nachvollziehbar sind.<\/p>\n
F\u00c3\u00bcr diese komplexen Fragestellungen soll Maschinelles Lernen (ML) eingesetzt werden, um die technischen und \u00c3\u00b6konomischen Beschr\u00c3\u00a4nkungen bzw. Zw\u00c3\u00a4nge zu analysieren. Aufgrund der leichten Auswertbarkeit von ML-Systemen hat dieser Ansatz das Potenzial, die Analysen deutlich schneller zu machen. Schnelle Analysen wiederum erm\u00c3\u00b6glichen interaktive Anwendungen, wodurch die komplexen Zusammenh\u00c3\u00a4nge erfahrbar werden. Damit k\u00c3\u00b6nnen Stabilit\u00c3\u00a4tsuntersuchungen f\u00c3\u00bcr den Netzausbau oder die Auswirkungen von Extremwetterereignissen auf die Energieversorgung analysiert werden. Diese Untersuchungen k\u00c3\u00b6nnen explorativ durch das Testen verschiedener Konfigurationen erfolgen, ohne dass spezifische methodische Kompetenzen erforderlich sind. Das erm\u00c3\u00b6glicht die leichte Anwendung f\u00c3\u00bcr Stakeholder ohne hohen Rechenaufwand. Die daf\u00c3\u00bcr entwickelten Methoden lassen sich leicht auf andere Analysen \u00c3\u00bcbertragen, bei denen ebenfalls Interaktivit\u00c3\u00a4t gew\u00c3\u00bcnscht ist.<\/p>\n
Eine wichtige Grundlage f\u00c3\u00bcr die Analyse von Netzwerken durch ML sind die sogenannten Graph Neural Networks (Graph NN). Hiermit k\u00c3\u00b6nnen Netzwerke ohne Annahmen zur Vereinfachung der Netzwerkstruktur, auch Topologie genannt, durch ML evaluiert werden. F\u00c3\u00bcr die geplanten Anwendungen sind noch Weiterentwicklungen von den sehr neuen Graph NN-Methoden erforderlich. Deswegen sollen die Graph NN im Rahmen der Promotion modifiziert werden, um Analysen zuk\u00c3\u00bcnftiger Stromnetzanalyse zu erm\u00c3\u00b6glichen. Dadurch kann ein Beitrag zur Verbesserung der Erkl\u00c3\u00a4rbarkeit von Entscheidungsprozessen geleistet werden.<\/p>\n
Des Weiteren k\u00c3\u00b6nnen aus Analysen der Entscheidungsfindung von Graph NN neue Erkenntnisse abgeleitet werden. Hierf\u00c3\u00bcr wird der Entscheidungsvorgang der Graph NN bewertet und die Hintergr\u00c3\u00bcnde f\u00c3\u00bcr die Entscheidungen werden evaluiert. Dadurch sind m\u00c3\u00b6glicherweise stabilit\u00c3\u00a4tsf\u00c3\u00b6rdernde Eigenschaften von Stromnetzen identifizierbar, die auch abseits von ML-Anwendungen f\u00c3\u00bcr die Netzplanung interessant sind.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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