SwRI und SMU entwickeln KI-Steuerung für Mikronetze.

Das Southwest Research Institute (SwRI), eine unabhängige, gemeinnützige Organisation für angewandte Forschung und Entwicklung mit Sitz in San Antonio, Texas, und die SMU (Southern Methodist University) entwickeln einen KI-gesteuerten Controller für hybride Mikronetzsysteme, die mehrere Energiequellen und Speichersysteme integrieren, um zu funktionieren.

Das Projekt von SwRI und SMU wird mit 129.842 US-Dollar aus dem gemeinsamen Programm „Seed Projects Aligning Research, Knowledge and Skills“ (SPARKS) gefördert. Ziel dieses Programms ist die Stärkung und der Ausbau der langfristigen Forschungskooperation zwischen SwRI und der Lyle School of Engineering der SMU. Es wird außerdem (ganz oder teilweise) von der Lyle School of Engineering der SMU und SwRI finanziert.

Das Projekt entwickelt einen KI-Controller für eine Mikronetzkonfiguration, die ein Batteriespeichersystem (BESS) mit einem Langzeit-Wasserstoffspeichersystem (HESS) integriert. Die Anwendung integriert Brennstoffzellen, fortschrittliche Festkörperspeichertechnologien, erneuerbare Energieerzeugung und das lokale Stromnetz. Das Netz nutzt Elektrolyseure, um Wasser mittels Elektrolyse in Wasserstoff und Sauerstoff zu spalten und diese zu speichern.

Das Projekt nutzt reale Tests mit der Infrastruktur des SwRI auf dem Campus – wie beispielsweise dem netzgekoppelten Batteriespeichersystem mit einer Kapazität von 500 kWh (siehe Abbildung) –, um den KI-Controller weiterzuentwickeln. (Foto: Southwest Research Institute)

Der Controller wird so konzipiert, dass er die verfügbaren Energiequellen des Netzes in Echtzeit verwaltet und koordiniert, um eine optimale Zuverlässigkeit zu gewährleisten, die Betriebskosten zu senken, die Nutzung erneuerbarer Energien zu verbessern und die Systemnachhaltigkeit für kritische Systeme wie Rechenzentren und andere Einrichtungen zu erhöhen, die eine kontinuierliche Stromversorgung und CO2-arme Backup-Quellen benötigen.

„Die rasante Verbreitung von KI-Computing führt zu einem beispiellosen Strombedarf und stellt Energieversorger und Rechenzentrumsbetreiber vor die Herausforderung, zuverlässige und skalierbare Stromversorgungslösungen zu finden“, so Dr. Richard Fu, Forschungsingenieur in der Abteilung Antriebstechnik des SwRI und einer der Hauptverantwortlichen des Projekts. „Hybride Mikronetze sind eine Möglichkeit für die Industrie, diese Energieherausforderung zu bewältigen. Wir arbeiten an einem Steuerungssystem, das die Integration von Langzeitspeichern und erneuerbaren Energiequellen ermöglicht, ohne die Zuverlässigkeit zu beeinträchtigen.“

Dr. Jianhui Wang, Inhaber des Mary and Richard Templeton Centennial Lehrstuhls für Elektrotechnik und Professor am Institut für Elektrotechnik und Informatik der SMU, wird den KI-Controller entwickeln. Dieser soll die Leistung des Mikronetzes effizient regeln. Das System nutzt einen digitalen Zwilling – eine virtuelle Nachbildung des Systems, die kontinuierlich mit Daten des physischen Systems aktualisiert wird –, um realistische Betriebsbedingungen und Arbeitslasten, wie sie beispielsweise in Rechenzentren auftreten, zu simulieren und dem KI-Controller Algorithmen, Modelle und Daten für ein effektives Energiemanagement bereitzustellen.

„Durch die Nutzung eines digitalen Zwillings kann unser KI-Controller unter realistischen Rechenzentrumslasten optimale Energieverteilungsstrategien erlernen“, sagte Wang. „Dieser physikbasierte KI-Ansatz ermöglicht die intelligente Koordination zwischen Kurz- und Langzeitspeichern unter Berücksichtigung der Gerätebeschränkungen. Letztendlich wollen wir einen robusteren und nachhaltigeren Betrieb von Mikronetzen realisieren.“

Die Infrastruktur des SwRI auf dem Campus, einschließlich des netzgekoppelten Batteriespeichersystems mit einer Kapazität von 250 kW bis 500 kWh und des lokalen Stromnetzes, bietet dem KI-Controller eine sichere Plattform, um die Technologie mit realer Hardware rigoros zu testen.

„SwRI verfügt über umfangreiche Erfahrung mit Hardware-in-the-Loop-Tests (HIL), bei denen ein realer Controller in einer emulierten Umgebung eingesetzt wird, um die Effektivität zu validieren“, sagte Stas Gankov, Leiter der Abteilung für fortgeschrittene Algorithmen bei SwRI und Mitglied des Entwicklungsteams des Projekts. „Unsere HIL-Plattform ermöglicht es uns, den KI-Controller bis an seine Grenzen zu testen. Wir können schnelle Laständerungen, Schwankungen im Bereich erneuerbarer Energien und Netzereignisse simulieren, ohne dabei Kunden oder das Stromnetz zu gefährden.“

Der Controller nutzt eine physikbasierte künstliche Intelligenz, um Batterie- und Wasserstoffspeicherressourcen in Echtzeit zu koordinieren und dabei betriebliche Einschränkungen zu berücksichtigen, die die Leistung und Lebensdauer der Geräte beeinflussen.

Laut SwRI ist das Projekt Teil einer umfassenderen Initiative, die zeigen soll, wie das Unternehmen Lösungen – wie etwa fortschrittliche Algorithmen, fortschrittliche Technologien und Leistungsvalidierung – für energieintensive Anlagen der nächsten Generation liefern kann.