ODAL - Digitale Assistenz für Operatoren im Stromnetzbetrieb

Steigende Komplexität im Netzbetrieb erfordert intelligente Unterstützung: Im Verbundprojekt ODAL entwickelt das Fraunhofer IOSB-AST KI-basierte Assistenzfunktionen, die Leitstellenoperatoren in kritischen Netzsituationen befähigen, schneller und fundierter zu entscheiden.

Die Betriebsführung elektrischer Energieversorgungsnetze steht vor einem tiefgreifenden Wandel. Der massive Ausbau erneuerbarer Energien, häufigere Extremwetterereignisse, geopolitische Spannungen und volatile Energiemärkte verändern die Rahmenbedingungen im Netzbetrieb grundlegend. Für die Operatoren in den Leitstellen der Übertragungs- und Verteilnetzbetreiber bedeutet das: mehr Systeme überwachen, schneller reagieren, komplexere Entscheidungen treffen – bei gleichzeitig gravierenderen Folgen im Fehlerfall. Klassische Leitsysteme mit ihren oft monolithischen Softwarestrukturen bieten bislang nur begrenzte Möglichkeiten, die Bediener in dieser veränderten Arbeitswelt wirksam zu unterstützen.

Genau hier setzt das Verbundprojekt ODAL an. Unter Koordination des Fraunhofer IFF arbeiten fünf Partner und sechs assoziierte Organisationen daran, digitale Assistenzsysteme für modulare Leitsysteme zu entwickeln und praxistauglich zu erproben.

Das übergeordnete Ziel: Die Systemsicherheit und Resilienz des Energieversorgungssystems erhöhen, indem die Handlungsfähigkeit der Operatoren in kritischen Netzsituationen gezielt verbessert wird. Dafür verfolgt das Konsortium drei ineinandergreifende Entwicklungsstränge:

1. Innovative Assistenzfunktionen – darunter ein automatisierter Szenariengenerator für erweiterte Stresstests sowie KI-Algorithmen zur Erkennung, Bewertung und Erklärung von Anomalien und Schwachstellen im Netzbetrieb.
2. Integration in modulare Leitsysteme – die entwickelten Funktionen werden in das Modular Control Center System (MCCS) der 50Hertz Transmission GmbH eingebettet und damit in einer realen Leitsystemarchitektur erprobt.
3. Demonstrationsumgebung – ein virtueller Testraum ermöglicht die praktische Erprobung und Optimierung der Assistenzsysteme unter realitätsnahen Bedingungen mittels Echtzeitsimulation. 

Wir bringen als Fraunhofer IOSB-AST unsere umfassende Expertise in den Bereichen Energiesystemtechnik, Leitsystementwicklung und angewandte Künstliche Intelligenz in das Projekt ein. Die Arbeiten am Institut konzentrieren sich auf folgende Schwerpunkte:

KI-gestützte Erkennung von Anomalien und Schwachstellen Das IOSB-AST entwickelt KI-Algorithmen, die in der Lage sind, ungewöhnliche Zustände und potenzielle Schwachstellen im laufenden Netzbetrieb automatisiert zu identifizieren. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf der Erklärbarkeit der Ergebnisse: Die Algorithmen sollen nicht nur Anomalien detektieren, sondern den Operatoren nachvollziehbare Begründungen und Handlungsempfehlungen liefern. Dieser Ansatz adressiert gezielt das bekannte Akzeptanzproblem KI-basierter Systeme in sicherheitskritischen Umgebungen.

Automatisierte Szenariengenerierung für Stresstests Um Operatoren systematisch auf kritische Netzsituationen vorzubereiten, arbeitet das IOSB-AST an einem automatisierten Szenariengenerator. Dieser erweitert den bisherigen Situationskatalog um KI-generierte Szenarien, die auch neuartige und bislang nicht betrachtete Betriebszustände abbilden. Die generierten Szenarien dienen sowohl der Schulung (Operator Guidance) als auch der systematischen Validierung der Assistenzfunktionen.

Integration in modulare Leitsystemarchitekturen Die am IOSB-AST entwickelten Assistenzmodule werden für die Einbindung in das modulare Leitsystem MCCS konzipiert. Das Institut nutzt dabei seine Erfahrung in der Entwicklung interoperabler Softwarekomponenten für Energieleitsysteme, um eine nahtlose Integration sicherzustellen. Regelmäßige Sync Points mit den Praxispartnern – insbesondere 50Hertz, Siemens und den assoziierten Übertragungsnetzbetreibern TenneT und TransnetBW – gewährleisten die kontinuierliche Rückkopplung zwischen Forschung und operativem Anwendungsbezug.

Erprobung in der Demonstrationsumgebung Die entwickelten Algorithmen und Methoden werden in einem gemeinsam aufgebauten Test- und Entwicklungssystem unter Echtzeitsimulationsbedingungen erprobt. Das IOSB-AST beteiligt sich sowohl an der Konzeption dieser Umgebung als auch an der Durchführung technischer Funktionstests, um die Praxistauglichkeit der Assistenzfunktionen nachzuweisen.

Die im Projekt ODAL entwickelten Assistenzkonzepte sind bewusst so angelegt, dass sie über den Stromnetzbetrieb hinaus übertragbar sind. Perspektivisch sollen die Methoden auch in modernen Energie-, Umweltdaten- und Produktionsmanagementsystemen Anwendung finden – überall dort, wo Menschen als zentrale Entscheidungsträger in hochdynamischen, datenintensiven Umgebungen agieren.

Dieses Projekt wird gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des 8. Energieforschungsprogramms.

• Fraunhofer IFF (Gesamtkoordination) 
• 50Hertz Transmission GmbH
• Siemens AG (Smart Infrastructure)
• Technische Universität Ilmenau
• BearingPoint GmbH
• Consulectra GmbH
• firm Leipzig
• Proventika – Institut für angewandte Hirnforschung und Neurowissenschaften
• TenneT TSO GmbH
• TransnetBW GmbH