Schlussbericht des Teilvorhabens Entwicklung KI-basierter Methoden, Komponenten und Systeme für das optimale Portfoliomanagement dezentraler virtueller Kraftwerksverbünde; Verbundvorhaben: VideKIS - Integrierter virtueller Kraftwerksverbund aus dezentralen Kleinanlagen zur KI gestützten Erbringung von Systemdienstleistungen

Abstract

Virtuelle Kraftwerke sind zentrale Instrumente zur Integration dezentraler Erzeugungsanlagen und zur Sicherung der Netzstabilität. Prognose- und Optimierungsverfahren gewinnen dabei zunehmend an Bedeutung für Energiemanagement und Lastspitzenreduktion. Herausforderungen bestehen jedoch weiterhin hinsichtlich Prognoseunsicherheiten, Systemdimensionierung und Marktintegration, die entscheidend für Wirtschaftlichkeit und Skalierbarkeit sind. Das Verbundvorhaben VideKIS untersuchte, wie kleinere Erzeugungsanlagen – insbesondere Laufwasserkraftwerke, Photovoltaikanlagen und Batteriespeicher – in virtuellen Kraftwerksverbünden koordiniert werden können, um Systemdienstleistungen wie Primärregelleistung zu erbringen. Die urban energy GmbH entwickelte hierfür KI-gestützte Prognose- und Optimierungsmethoden, integrierte diese in ein Leitsystem mit Monitoringfunktionen und validierte sie in einem Demonstrator. Das resultierende KI-basierte Portfoliomanagementsystem kombiniert Forecasting-, Optimierungs- und Monitoring-Komponenten und ermöglicht einen markt- und betriebsspezifisch optimalen Betrieb. Ein Datengenerator erlaubte zudem realitätsnahe Tests unter Normal- und Fehlerbedingungen. Die Validierung zeigte, dass die entwickelten Algorithmen sowohl technisch robust als auch ökonomisch sinnvoll sind. Ökonomisch erwies sich die Vermarktung eines vollständigen VPPs als wenig tragfähig. Stattdessen wurde eine Modularisierungsstrategie verfolgt: Prognose- und Optimierungsdienste als Software-as-a-Service sowie datenbasierte Beratungsleistungen für Stadtwerke, Netzbetreiber und Industrie. VideKIS hat damit gezeigt, dass KI-gestützte VPPs technisch realisierbar sind und Beiträge zur Stabilität dezentraler Energiesysteme leisten können. Der wesentliche Mehrwert liegt in der integrierten Architektur von Forecasting, Optimierung und Monitoring, der Umsetzung in Cloud-Komponenten sowie der Entwicklung innovativer Prognosemodelle.