KI-Modelle im Anwendungsbereich Energie

Zielgruppen

  • Unternehmen (jeder Größe) und Forschungsinstitute mit Anwendungen im Themenbereich Energie

Ihre Anforderungen

Sie benötigen für Ihren Anwendungsfall aus dem Themenbereich Energie beratende Unterstützung bezüglich der:

  • Auswahl von KI-Methoden
  • Entwicklung oder Validierung von KI-Modellen
  • Überführung von KI-Modellen in einen operativen Betrieb
  • Problembehandlung oder Optimierung eines bestehenden KI-Modells

Unser Angebot

Wir bieten Ihnen Unterstützung bei Fragestellungen rund um den Einsatz von KI-Modellen im Anwendungsbereich Energie. Die Anwendungsmöglichkeiten von KI mit Bezug zu Fragestellungen im Bereich Energie sind vielseitig und bedürfen unterschiedlichster KI-Methoden. Mögliche Problemstellungen reichen von der Anomalieerkennung oder Predictive Maintenance in großen Datenmengen, Prognosen von Erzeugungs- bzw. Verbrauchsleistungen oder Simulationen und Optimierungen des Stromnetzes bis hin zu der Optimierung von Energiespeichersystemen. Auch bei der optimalen Standortauswahl für Windkraftanlagen, der Speicherung und Umwandlung erneuerbarer Energien oder beim Entwurf energieeffizienterer Gebäude können KI-Methoden helfen.

Unsere Leistungen umfassen:

  • Beratung bei der Wahl geeigneter KI-Methoden für den jeweiligen Anwendungsfall
  • Beratung zu Fragestellungen rund um die Entwicklung, Training und Validierung von KI-Modellen
  • Beratende Unterstützung bei der Planung und Durchführung von Studien mit KI-Modellen
  • Beratung zu Fragestellungen rund um die Überführung und Nutzung von KI-Modellen im operativen Betrieb
  • Beratung zur Problembehebung und zu Fallstricken im Umgang mit KI-Modellen

Nutzungsvoraussetzungen

  • Anwendungsfall von KI mit Energiebezug

Erfolgsstories

Im Rahmen des Kompetenzzentrums Kognitive Energiesysteme wurden in zahlreichen Spotlight-Projekten innovative KI-Lösungen für Anwendungen im Energiesektor entwickelt:
    Die erfolgreiche Nutzung von KI-Methoden für Stromverbrauchsprognosen wurde von der Deutschen Energie Agentur (dena) durch die Vergabe des ersten Platzes in der Data4Grid-Challenge an unser Team des Fraunhofer IEE gewürdigt:
      Ein Beispiel für die Vielseitigkeit von KI-Anwendungen im Energiekontext ist der Demonstrator VemoSat, der mithilfe von KI die Auflösung von Satellitenbildern erhöht und damit bei der Vegatationsüberwachung entlang von Energieinfrastrukturen unterstützt:
        Unser Angebot von erklärbaren und transparenten Leistungsflussprognosen ist durch die Kombination von KI und physikalischen Randbedingungen ein wesentlicher Schritt, um Netzbetreibern eine vollständige Prognoselösung bieten zu können:
          Das Forschungsprojekt WindGISKI entwicklet ein KI-basiertes Informationssystem zur Auswahl potentieller Windenergieflächen:
            Am Institut für Entwerfen und Konstruieren (IEK) der Leibniz Universität Hannover werden KI-Methoden erforscht, die als Assistenz für nachhaltigere und energieeffizientere Gebäudeentwürfe dienen können:

              Art des Services

              Beratung

              Ansprechpartner:in

              Dominik Beinert
              Axel Braun
              Dominik Blechschmidt

              geplanter Starttermin

              ab sofort