HydroG(re)EnergY-Env: Neue KI-unterstützte Technologien zur effizienten Wasserstofferzeugung aus erneuerbaren Quellen; Teilprojekt P7: KI-optimierte Steuerung von PEM-Elektrolysesystemen zur bedarfsoptimierten CO2-neutralen Wasserstoffproduktion

Abstract

Die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien ist eine Grundvoraussetzung für die Erzeugung grünen Wasserstoffs. Die Volatilität erneuerbarer Erzeuger (insb. die Fluktuation von Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung) erschwert jedoch verlässliche Vorhersagen zur kurz- und mittelfristigen Verfügbarkeit. Im Vorhaben wurden KI-gestützte Prognosemethoden zur Vorhersage der verfügbaren erneuerbaren Erzeugung untersucht, um Elektrolyseure in Abhängigkeit von der Verfügbarkeit erneuerbarer Energien zu steuern. Mittels der Bewertung verschiedener KI-basierter Verfahren unter Einbeziehung verschiedener Datensätze konnten Prognosemethoden mit hoher Güte identifiziert und implementiert werden. Diese stellen über Programmierschnittstellen, die im Projektkontext definiert wurden, Vorhersagen bereit, auf Basis derer eine adaptive Ansteuerung von Elektrolyseuren möglich wird. Dies liefert einen unmittelbaren Beitrag zum zweiten Ziel der nationalen Wasserstoffstrategie, gemäß dem die Erzeugungskapazitäten für nachweislich grünen (d.h. ohne den Einsatz fossiler Energieträger erzeugten) Wasserstoff ausgebaut werden sollen. Datei-Upload durch TIB