Quelle: DLR
06:00 Uhr
Emmas Wecker klingelt. Sie wacht langsam auf, streckt sich und nimmt ihr Handy vom Nachttisch. Sie schaut aber nicht, ob ihr letztes Foto in den sozialen Medien viele Likes bekommen hat, sondern interessiert sich für die Wettervorhersage für heute: Es soll ein schöner sonniger Tag werden. Als nächstes schaut sie auf ihre Energiemanagement-App, die ihr bestätigt, dass die Photovoltaik-Anlage auf ihrem Dach wegen des sonnigen Wetters heute viel Energie erzeugen wird. In diesem Moment erinnert sie sich an den Tag vor zwei Jahren, als die PV-Anlage auf ihrem Dach installiert wurde. Damals ist für sie ein großer Traum in Erfüllung gegangen: Den Großteil der notwendigen elektrischen Energie für den eigenen Haushalt umweltfreundlich und vor Ort zu erzeugen. Emma fragt sich, wie die App auf ihrem Handy wohl die Photovoltaik-Vorhersage berechnet, schließlich hat sie damals keine Informationen über die Anlage eingeben müssen. Lernt die App das etwa alles selbst? Und wenn ja, wie?
Wie haben wir angefangen?
Seit drei Jahren arbeitet die Arbeitsgruppe Energiemanagement am DLR-Institut für Vernetzte Energiesysteme in Oldenburg an einem Verfahren zur direkten Vorhersage der PV-Leistung mit Hilfe des maschinellen Lernens beziehungsweise der künstlichen Intelligenz. Besonders ausführlich wurde dieses Thema im Forschungsprojekt EMGIMO untersucht. Die allgemeinen Problemstellungen und Ziele dieses Projektes könnt ihr im ersten Teil dieses Blogs nachlesen. weiterlesen