I-NERGY

 

I-NERGY ist ein europäisches H2020-Projekt, das darauf abzielt, ein auf Energie ausgerichtetes, offenes, modulares Rahmenwerk zur Unterstützung von AI-on-Demand im Energiesektor (AI4 Energy) zu schaffen, indem modernste KI- sowie IoT-, Semantik- und Datenanalysetechnologien genutzt werden. I-NERGY wird KI-basierte sektorübergreifende Multi-Stakeholder-Analysewerkzeuge für ein integriertes und optimiertes intelligentes Energiemanagement auf der Grundlage eines nahtlosen Daten-Informations-Wissensaustauschs unter Beachtung der jeweiligen Souveränitäts- und Regulierungsgrundsätze ermöglichen.

 

I-NERGY ist ein dreijähriges Projekt, das im Januar 2021 startete und darauf abzielt, innovative AI-as-a-Service (AIaaS)-Anwendungen für die Energieanalyse zu entwickeln, zu skalieren und zu demonstrieren, die wesentlich dazu beitragen werden, ein technisch-wirtschaftlich optimales Management der Wertschöpfungskette von Strom- und Energiesystemen zu erreichen, insbesondere für KMU und Nicht-Tech-Industrien, und dabei die von der AI4EU-Plattform zur Verfügung gestellten KI-Ressourcen und -Werkzeuge zu nutzen und zu ergänzen.

Die technische Lösung folgt der konzeptionellen Architektur von I-NERGY und besteht aus vier Hauptpfeilern:

1. "I-NERGY-Datendienste", die Module für die interoperable Datenerfassung umfassen;
2. "I-NERGY AI Trained Models", einschließlich des föderierten datenschutzfreundlichen maschinellen Lernens, des akteursübergreifenden Transferlernens und des adaptiven Selbstlernens;
3. "I-NERGY Application Layer", der eine Reihe von KI-gestützten Analysewerkzeugen als Dienst bereitstellt [AIaaS / PaaS (Platform as a Service) / IaaS (Infrastructure as a Service) Modelle];
4. "I-NERGY - AI4EU Interconnection Layer", einschließlich offener APIs zur Bereitstellung von I-NERGY-Technologie für die AI4EU-Community.

   

Die Unterstützung von KMUs ist ebenfalls eine der wichtigsten Säulen des Projekts, um das Ökosystem von AI4EU zu erweitern. Dies geschieht durch zwei offene Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen, in deren Rahmen insgesamt 2 Mio. EUR an bis zu 25 bahnbrechende Projekte vergeben werden, die an den Technologietransferprogrammen teilnehmen werden. Das Programm besteht aus Finanzmitteln zur Verbesserung der Reife von Produkten und Dienstleistungen und einer technischen Unterstützung durch die an I-NERGY beteiligten Parteien. Dies wird die Zusammenarbeit fördern und dazu beitragen, eine lebendige und aktive Gemeinschaft zu schaffen, die den Wert und die Auswirkungen des Ökosystems für ihre Mitglieder und die beteiligten Interessengruppen steigern wird.

Die Rolle der RWTH in dem Projekt

Die RWTH ist ein wichtiger technischer Partner im Projekt, der für die Entwicklung und Umsetzung von Lösungen zuständig ist, die eine wichtige Rolle bei den Projektergebnissen spielen werden. Ein wichtiges Merkmal der Ergebnisse ist die angestrebte Wiederverwendbarkeit mit Hilfe von Open-Source-orientierten Lösungen.

In WP3 ist die RWTH leitend an T3.3 beteiligt, das die Nutzung, Bewertung und Implementierung einer Vielzahl von Technologien, Algorithmen und Optimierungstechniken (z.B. Einbeziehung und Erweiterung der AI4EU-Paket-Tools für ML, etc.) beinhaltet, mit dem Ziel, das Training komplexer Modelle und die Lösung rechenintensiver Probleme effizient zu ermöglichen.

In WP4 ist die RWTH leitend an T4.3 beteiligt und modelliert die Integration einzelner EE-Erzeugungskomponenten in verteilte Energieressourcen, wie Microgrids, und erstellt digitale Zwillinge auf Systemebene. Diese Methoden werden die Bewertung der Szenarien auf Systemebene und insbesondere die Interaktion mit dem elektrischen Netz unterstützen. Diese Integration wird auf der Anwendung des an der RWTH entwickelten Open-Source-Simulationswerkzeugs DPsim basieren.

 

Meldungen

Das H2020 Projekt I-NERGY hat einen Open Call veröffentlicht. Der Open Call adressiert KMUs und Start-Ups, die KI Algorithmen und Services für den Energiesektor entwickeln. Bewerber können 50.000€ Förderung im Rahmen des Programms erhalten.

 

Danksagung

Dieses Projekt wird im Rahmen der Fördervereinbarung Nr. 101016508 aus dem Forschungs- und Innovationsprogramm der Europäischen Union Horizont 2020 gefördert.