Neue KI-Verfahren liefern hochaufgelöste synthetische Lastzeitreihen für Optimierung und Prognosen (WK-intern) - Ob Netzregelung und -planung, die Betriebsführung von Photovoltaik-Anlagen und Speichern oder deren Auslegung: Diese und andere Aufgaben verlangen Lastzeitreihen, die den zunehmend dynamischen Verbrauch vieler Haushalte weit genauer abbilden als Standardlastprofile. Das Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE hat daher mit Partnern im Forschungsprojekt SyLas-KI ein KI-gestütztes Instrument entwickelt, mit dem sich hochaufgelöste synthetische Lastzeitreihen für zahlreiche unterschiedliche Verbraucher erstellen lassen. Sie sind in ihrer Charakteristik nicht von realen Messdaten zu unterscheiden, erfüllen aber alle Anforderungen des Datenschutzes. „Angesichts der wachsenden Verbreitung von Photovoltaik-Anlagen, Speichern, Wärmepumpen und Wallboxen kommen die Standardlastprofile an