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Forschungsstelle
BFE
Projektnummer
SI/502076
Projekttitel
KnowlEDGE – Dezentrale, sichere und Privatsphäre-schützende KI zur Verbesserung der Netzzuverlässigkeit, Resilienz und Kosten von VNBs
Projekttitel Englisch
KnowlEDGE – Decentralized, secure and privacy-protecting AI to improve grid reliability, resilience and cost performance for DSOs

Texte zu diesem Projekt

 DeutschFranzösischItalienischEnglisch
Kurzbeschreibung
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Erfasste Texte


KategorieText
Kurzbeschreibung
(Deutsch)

Um die Netzzuverlässigkeit, Resilienz und Kostenleistung zu verbessern, verlassen sich Energieversorgungsunternehmen zunehmend auf KI und Daten-basierten Methoden, um großen Mengen aggregierter Daten zu verarbeiten. Die Zentralisierung von Daten erfordert häufig viel Zeit und Kosten, während der Datentransfer Sicherheits- und Datenschutzrisiken mit sich bringt. KnowlEDGE wird die Vorteile eines verteilten föderalistischen Ansatzes zur Analyse von Smart Meter Daten an mehreren Standorten untersuchen, insbesondere für VNB-Anwendungs-fälle. Darüber hinaus wird die Machbarkeit einer erweiterten Analyse von Smart Meter Daten am Grid Edge untersucht. KnowlEDGE umfasst die Entwicklung von föderalen Datenanalyse Algorithmen, die Anwendung dieser Algorithmen auf Smart Meter Daten und das Testen des Konzeptes im Labor und im Feld. Das Projekt wird den Nutzen der föderalen Datenanalyse studieren in Zusammenhang mit der Reduktion von Sicherheits- und Datenschutzrisiken. KnowlEDGE wird diese Vorteile in einer schrittweisen Reihe von Proof-of-Concept Implementierungen untersuchen, bei denen auf Daten in zunehmend dezentralen Konfigurationen zugegriffen und diese analysiert werden

Kurzbeschreibung
(Englisch)

To improve grid reliability, resilience and cost performance, energy companies increasingly rely on AI and other data science techniques to process large amounts of aggregated data. Typically, aggregation means centralizing customer data to train algorithms at significant time and cost while introducing security and privacy risks. KnowlEDGE investigates the advantages of using a distributed (federated) analysis strategy to se-cure value from industrial, commercial and residential smart meter data in multiple locations, in particular targeting DSO use cases, and will in-vestigate the feasibility of conducting analysis of data at the grid edge. KnowlEDGE includes the development of federated analytics algorithms, application to smart meter data, and testing on meter infrastructure in the laboratory and in the field. The project will establish that accessing / analysing data in its source locations at the grid edge provides time, cost, security and privacy benefits using a phased series of proof of grid-edge concept implementations.