Mit der Innovation Challenge 2017 suchte VERBUND während des Sommers nach innovativen Lösungen zu drei  unterschiedliche energiewirtschaftlichen Aufgabenstellungen. „Unsere Teams aus den Bereichen Stromerzeugung, Übertragung und Verbraucher-Lösungen haben relevante Fragestellungen, echte „Needs“ identifiziert und die internationale Forschungs-Community zur Lösungsfindung aufgerufen“, sagt CEO Wolfgang Anzengruber. Mehr als 50 Startups, Forschungsteams, Universitätsinstituten und KMUs führten Vorgespräche mit den betreuenden VERBUND-Teams. 26 Kandidaten aus 12 verschiedenen Ländern reichten daraufhin ihre Bewerbungen ein. Diese Unterlagen wurden nach einheitlichen Kriterien durch eine Jury bewertet. Pro Challenge konnten drei Finalisten ihre Ideen beim Pitching Day Ende Juli in Wien präsentieren.

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Drei Challenges, drei Sieger

Im Rahmen der VERBUND-Energiekonferenz wurden drei Gewinner prämiert. Sie kommen aus Spanien, England und Österreich und erhielten jeweils ein Preisgeld von 8.000 Euro. Außerdem erhielten sie die Möglichkeit, sich und ihre Lösungen dem Publikum der energy2050-Konferenz zu präsentieren. Das sind die Gewinner:

CIMNE: neuronale Netze zur Vorhersage für das Verhalten von Talsperren

Die Talsperren oder Staumauern von VERBUND gehören zu den bestüberwachten Bauwerken in Österreich. Hochsensible Messeinrichtungen machen jede noch so kleine Veränderung erkennbar und übertragen die Messwerte in Echtzeit. Zusätzlich gibt es regelmäßige Kontrollgänge durch geschultes Personal, das Sichtprüfungen vornimmt, weitere Messungen durchführt und Messwerte protokolliert und auswertet. Bei Challenge Nummer Eins ging es in Ergänzung dazu um die Frage, ob neuronale Netze diese Vielzahl an Daten so verknüpfen können, dass daraus das Verhalten von Talsperren bei Speicherkraftwerken analysiert und prognostiziert werden kann. Das spanische Forschungs-Zentrum CIMNE (International Center for Numerical Methods in Engineering, Barcelona) konnte mit seinen numerischen Forschungsmethoden für neuronale Netze überzeugen. „Leistungsfähige Talsperren-Überwachungssysteme liefern eine Vielzahl an zuverlässigen technischen Daten. Während herkömmliche statistische Methoden diese Daten analysieren, haben lernende neuronale Netze darüber hinaus die Fähigkeit, das Datenmaterial zu interpretieren und zukünftiges Dammverhalten zu prognostizieren“, sagt Fernando Salazar von CIMNE. „Das ultimative Ziel in der Praxis ist, mögliche Anomalien so frühzeitig zu erkennen, dass Fehler gar nicht erst auftreten können.“
Diese Erhöhung der vorhandenen Daten, die alle leistungsfähigen Werkzeuge für ihre Analyse anwenden, die Vorteile gegenüber herkömmlichen statistischen Methoden bieten, sorgen für mehr Genauigkeit, Flexibilität oder die Fähigkeit, das Dammverhalten vorherzusagen. Das ultimative Ziel in der Praxis ist, dass Anomalien frühzeitig erkannt werden.

Leeds Becket University: Sonifikation für große Datenmengen

Die zweite Challenge betraf den Hochspannungs-Netzbereich: Gesucht waren Lösungen zur Vertonung großer Datenmengen, im speziellen Betriebsdaten wie z.B. Belastungsdaten von Stromleitungen, Transformatoren oder anderen Netzelementen. Diese Daten werden meistens optisch dargestellt. Die Vertonung nutzt eine zusätzliche Sinnes-Dimension und bringt damit je nach Anwendung mehr Sicherheit für den Netzbetreiber bzw. mehr Emotion, beispielsweise bei Schulungen oder Führungen. Das Sieger-Team der englischen Leeds Beckett University arbeitete für diese Aufgabe mit der Echochroma New Music Research Group zusammen, die die Entwicklung kompositioneller Sprache vorantreibt. “Gemeinsam mit unseren Kollegen von Echochroma haben wir die Energieerzeugungsdaten der APG in Musik umgewandelt und eigene Klängen für jede Art von Energie geschaffen. Zum Beispiel werden erneuerbare Energiequellen wie Wasser- oder Windkraft durch Naturgeräusche dargestellt, während Energie aus fossilen Quellen durch rhythmische und maschinenartige Klänge repräsentiert werden. Dabei beschreibt die Lautstärke die Energiemenge, die durch diesen Energietyp zu jedem Zeitpunkt während des Jahres erzeugt wird“, sagt Kingsley Ash von der Leeds Becket University. „Sonifikation ist noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Mit unserem System lassen sich Energiedaten auf eine völlig neue Art und Weise erleben und völlig intuitiv erleben.“

Efficient Energy Technology (E2T): Energie-Optimierung für Prosumer

Die dritte Challenge beschäftigt sich mit dem Thema dezentrale Optimierung für Privat- oder Gewerbeverbraucher, die über eigene Produktionsanlagen verfügen. Die Frage lautete, wie der Eigenverbrauch maximiert werden bzw. die unterbrechungsfreien Stromversorgung garantiert werden könnte? Sieger ist das aus Graz stammende Startup Efficient Energy Technology (E2T), das ein Komi-System für PV-Erzeugung und Stromspeicherung konstruierte und dieses mit einer intelligenten Plug & Play Energie-Messtechnik kombiniert. „Wir haben eine innovative Messtechnologie entwickelt, welche in der Lage ist, von einer Steckdose aus den Strombedarf einer Phase des Haushalts zu bestimmen. Auf Basis dieser Technologie werden erstmals Stromspeicher für den Haushalt möglich, die einfach an einer gewöhnlichen Steckdose angeschlossen werden können“, sagt Christoph Grimmer, CEO und Co-Founder E2T. Auf Basis von Net Detection Technology werden Verbrauchsmuster aller elektrisch betriebenen Geräte erstellt und diese mit weiteren Daten, z.B. Wetterprognosen kombiniert, um maximale Effizienzwerte zu erzielen.