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Research unit
SFOE
Project number
SI/502314
Project title
AISOP – AI-assisted grid situational awareness and operational planning

Texts for this project

 GermanFrenchItalianEnglish
Short description
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Publications / Results
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CategoryText
Short description
(German)

AISOP entwickelt ein KI-basiertes Entscheidungsunterstützungswerkzeug für Verteilnetzbetreiber (VNB) welches auf fortgeschrittener digitaler Technologie abgestützt ist, um die Dekarbonisierung voranzutreiben. Das Entscheidungsunterstützungswerkzeug akquiriert, verarbeitet, interpretiert und verwertet Daten zugunsten von VNBs Betriebsplanung. In diesem Zusammenhang erweitert AISOP datengesteuerte Methoden für verbesserte Betriebsplanung, Situationserkennung und Marktanreiz in lokalen Verteilnetzen mit hohen Anteilen von dezentralen Energieressourcen durch KI/ML basierte Entscheidungsunterstützung. Im geplanten Projekt werden (i) Datenzugriff und -aufnahme, (ii) Verteilnetz Situationserkennung, (iii) Entscheidungsunterstützung für Verteilnetzbetrieb, (iv) dynamische Tarife, (v) Integration einer digitalen Plattform mit Auswertung via von Test- und Trainingsumgebungen vereint. Die entwickelten Lösungen werden in EXPERA verbreitet und in drei Demo Felder und Living Labs in CH, DE und DK validiert.

Short description
(English)

AISOP aims to create an AI-assisted decision support system for the electric distribution system operators (DSOs) to drive decarbonisation that is underpinned by advanced digital technology. The decision-support system securely and privately acquires, processes, interprets, and exploits data for the benefit of DSO operational planning. In this context, AISOP expands data-driven techniques for improved operational planning in distribution/local grids with high shares of DERs by integrating AI/ML-based solutions, enhanced situational awareness and market incentives. Within the proposed project we combine (i) data access and ingestion (ii) distribution grid situational awareness, (iii)decision-support for distribution grid management (iv) dynamic tariffs, (v) digital platform integration with exploitation through test and training environments. The developed solutions will be disseminated within EXPERA and validated using the three demo-sites and living labs in CH, DE and DK.

Publications / Results
(English)

In the current reporting period, we focus on practical aspects of situational awareness for decision support, such as unsupervised anomaly detection and user interface. An approach based on dimension reduction and clustering is demonstrated on measurements from a grid sensor. The methodology for ML-based dynamic tariffs and the virtual demonstration are also part of this reporting period. Thus, the current approach based on regression and clustering applied on a rural grid is presented. Finally, an outlook to the final stage of the project is provided. 

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