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Das Fraunhofer-Zentrum Digitale Energie erweitert seine Kompetenzen um das Themenfeld Batteriesysteme: Prof. Weihan Li vom Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (ISEA) der RWTH Aachen University wird künftig am Zentrum eine neue Gruppe im Bereich »KI und Digitalisierung von Batteriesystemen« aufbauen.

AI.grids entwickelt ein KI-Basismodell für den Betrieb von Energiesystemen. Das Projekt vereint Netzbetreiber, Forschungseinrichtungen und Industriepartner, um KI-Anwendungen für den Energiesektor zu entwickeln und zu validieren. Die Trainings-Basis bilden heterogene Daten aus europäischen Energienetzen sowie die Rechenressourcen integrierter europäischer AI-Factories.

Nach dreijähriger Laufzeit wurde das Forschungsprojekt BEAUTIFUL mit einem Abschlusstreffen am 19. und 20. März 2026 in Hamburg erfolgreich beendet. Das Projekt lieferte Erkenntnisse zur belastungsoptimierten Gestaltung von Arbeitsplätzen in Netzleitstellen kritischer Infrastrukturen. Im Fokus standen dabei die kognitive Beanspruchung, innovative Assistenzsysteme und die ergonomische Optimierung des Schichtbetriebs.

Das Projekt ist am 1. März 2026 gestartet; das Kick-off-Treffen fand am 10. und 11. März 2026 in Aachen statt. Mit CloudEnerChain soll eine übertragbare Blaupause für die sichere Digitalisierung der Energienetze entstehen. Damit will das Konsortium einen Beitrag zu einem resilienten, offenen und zukunftsfähigen Energiesystem leisten.

Beim diesjährigen Handelsblatt Energiegipfel in Berlin verdeutlichte Prof. Antonello Monti die zentrale Rolle von KI für die Energiewende. Im Fokus standen dabei das nationale Projekt OpenEnergyTwin sowie die Initiative AI.Grid. Letztere wird von der Europäischen Kommission unterstützt und formt eine „Coalition of the Willing“, um ein offenes KI Foundation Model für das europäische Energiesystem zu entwickeln.

Am 2. Dezember fand der Abschlussbericht (Final Review) des EU-Projekts int:net statt. Das Format bildete den Höhepunkt einer über dreijährigen gemeinsamen Zusammenarbeit, um die Interoperabilität in der Energiewende voranzutreiben. Im Rahmen der Überprüfung wurden alle zentralen Ergebnisse des Projekts, wie EMINENT, IntMAS und IntPPC, vorgestellt.

Während aktuelle Modelle für Windenergievorhersagen häufig auf einzelne Windenergieanlagen (WEA) zugeschnitten sind und dadurch kleinere oder geplante Anlagen ausschließen, verfolgt die neue Anwendung einen einheitlichen, skalierbaren Ansatz. Mithilfe eines Machine-Learning-Modells werden Vorhersagen für alle europäischen WEA nach demselben Prinzip generiert – unabhängig davon, ob reale Produktionsdaten vorliegen oder Parameter individuell definiert wurden. Damit ermöglicht die Webapp erstmals eine flexible und anlagenübergreifende Betrachtung des Windenergiepotenzials.

Die diesjährige DACH+ Energy Informatics Conference 2025 fand vom 17 -19 September in Aachen statt und bot erneut ein vielfältiges Programm mit inspirierenden Keynotes, wissenschaftlichen Fachvorträgen und interaktiven Workshops. Forschende und Industrievertreter*innen tauschten sich über aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Prognose, Optimierung sowie Wärme-, Kälte- und Netztechnologien aus und diskutierten Wege, die Energiewende gemeinsam weiter voranzubringen.

Fraunhofer FIT und das IAEW der RWTH Aachen haben im Auftrag der Regionetz GmbH untersucht, wie die Wärmewende die Gasnetzinfrastruktur im gesamten Versorgungsgebiet beeinflusst. Dabei wurden der aktuelle und zukünftige Wärmebedarf sowie die Entwicklung von Heiztechnologien gebäudescharf simuliert, um die betriebliche Relevanz einzelner Gasleitungen bis 2045 zu bewerten.

Am 29. Juni fand im Rahmen der IEEE PowerTech 2025 Konferenz in Kiel eine IEC 61850-Schulung statt. Geleitet vom Fraunhofer FIT begrüßte das Tutorial rund 15 Teilnehmer aus Industrie und Wissenschaft. Es bot eine Einführung in die IEC 61850-Standards mit einem starken Fokus auf praktische Konfiguration und Übungen, die den direkten Transfer von Interoperabilitätskonzepten in die moderne Stationsautomatisierung ermöglichten.