Machbarkeitsstudie zum Einsatz Künstlicher Intelligenz für eine mittelfristige (24-72h) Kleinwasserkraft – Prognose in der Modellregion Salzburg
Abstract
Eine der wichtigen Aufgaben der Austrian Power Grid AG (APG) ist die mittelfristige Prognose der Energieproduktion aus Wasserkraftanlagen um entsprechend die Verfüg-barkeit und Auslastung des österreichischen Stromnetzes koordinieren und planen zu können. Zielsetzung des geplanten Projektes ist eine Verbesserung der mittelfristigen Prognose (24, 48 und 72h) für die „mittleren“ Kleinwasseranlagen zu erreichen. Ein erster Fokus wird auf die Modellregion Salzburg gelegt, hier ist die Datenlage zur Entwicklung und Umsetzung von KI-Prognoseverfahren sehr gut. Diese erste Machbarkeitsstudie wird sich in mehrere Phasen untergliedert: In Absprache mit dem Auftraggeber, werden zunächst zwei KI-Verfahren (XGBoost, und Long-Short-Term-Memory (LSTM) Modelle) mit den VTW‘s als alleinige Eingangsgrößen für die Standorte der KWKW-Anlagen getestet und optimiert. In weiteren Schritten werden statische Einzugsgebietscharakteristika (Topographie, Boden, Geologie, Klima, Vegetation) als zusätzlich Informationen in die Verfahren integriert. Anschließend erfolgt die Berücksichtigung von externen Treiben wie z.B. der Niederschlag und Wetterprognosen der ZAMG/GeoSphere oder die modellgestützten Abschätzungen des sogenannten Schnee-Wasser-Äquivalentes der vorliegenden Schnee¬decke.
keywords Machinelles Lernen Wasserkraft
Publikationen
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Karsten Schulz
Univ.Prof. Dipl.Geoökol. Dr.rer.nat. Karsten Schulz
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Mathew Herrnegger
Dipl.-Ing. Dr.nat.techn. Mathew Herrnegger
mathew.herrnegger@boku.ac.at
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Sub-Projektleiter*in
15.11.2023 - 14.03.2025
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Dipl.-Ing. Dr. Moritz Feigl
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Projektmitarbeiter*in
15.11.2023 - 14.03.2025
Christoph Klingler
Dipl.-Ing. Christoph Klingler
christoph.klingler@boku.ac.at
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Projektmitarbeiter*in
15.11.2023 - 14.03.2025