© SWMI Steffen Leiprecht /Ladestation in München
© SWMI Steffen Leiprecht /Ladestation in München

SWMI integriert Ladeinfrastruktur mit Smart-Grid-Lösungen

Cloud-basierte Plattform PSIngo für automatisierte Steuerung der Verteilnetze

München - Die SWM Infrastruktur GmbH & Co. KG (SWMI), ein Unternehmen der Stadtwerke München und Netzbetreiber des örtlichen Energieversorgungsnetzes, setzt bei der Integration der Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge in die örtlichen Niederspannungsnetze auf den Intelligent Grid Operator PSIngo der PSI GridConnect. Das innovative Betriebsführungskonzept für intelligente und automatisierte Verteilnetze ermöglicht die zentrale Netzzustandsermittlung zur frühzeitigen Erkennung drohender Engpässe. Damit wird ein stabiler und zuverlässiger Betrieb der Niederspannungsnetze gewährleistet.

Insbesondere das Laden im privaten Bereich stellt gravierende Anforderungen an die Aufrechterhaltung der Versorgungssicherheit. Bei einer hohen Gleichzeitigkeit von leistungsstarken Verbrauchern wie Wärmepumpen, Nachtspeichern und dem Schnellladen von Elektrofahrzeugen kann es zeitweise zu Netzüberlastungen kommen.

Mit der cloudbasierten Smart-Grid-Plattform PSIngo steht dem Netzbetreiber eine skalierbare und KI-basierte Lösung für die automatisierte Überwachung und Steuerung der Niederspannungsnetze zur Verfügung. Diese ermöglicht die schnelle und wirtschaftliche
Digitalisierung der Verteilnetze, bringt eine neue Transparenz in den Netzbetrieb und gewährleistet die Aufrechterhaltung der Versorgungssicherheit.

Das oberste Ziel der SWMI ist die Aufrechterhaltung des Kundenkomforts während des Ladevorgangs. Mit der gewonnenen Beobachtbarkeit des Niederspannungsnetzes, strebt SWMI eine optimierte Nutzung bestehender Leitungsreserven sowie die Vermeidung häufiger ungeplanter und lang anhaltender Netzeingriffe an.

Basierend auf den langjährigen Erfahrungen im Smart-Grid-Bereich sowie der leistungsstarken Kombination von Neuronalen Netzen mit Deep Qualicision, hat PSI ein selbstlernendes Verfahren zur KI-unterstützten Netzzustandsschätzung entwickelt, das auch mit unvollständigen Netzzustandsinformationen auskommt.


Artikel Online geschaltet von: / Doris Holler /