Resiliente und nachhaltige Versorgung: Frühwarnung und Anpassungsfähigkeit

Zuverlässige Aussagen über zukünftigen Risiken lassen sich meist nur schwer treffen. Wir wissen nicht genau, wie sich in den kommenden Jahrzehnten der Klimawandel auswirken wird, wie sich die Bevölkerung entwickeln wird, wie sich die Nachfrage nach Strom, Wärme, Kühlung und Mobilität darstellen wird.
Wie gehen wir mit diesen Unsicherheiten bei der Planung zukunftssicherer Systeme um?

Resiliente Systeme zeichnen sich durch Eigenschaften aus, die es ermöglichen Probleme rechtzeitig zu prognostizieren, unter hoher Belastung oder trotz Störungen wesentliche Funktionen möglichst gut aufrechtzuerhalten und einen Normalbetrieb möglichst früh wiederherzustellen. Smarte Formen der Frühwarnung und der Echtzeit-Adaptivität stehen im Fokus der Forschung der Abteilung RESIS (Resiliente und Smarte Infrastruktursysteme) am Institut für Thermische Energietechnik und Sicherheit (ITES), das Teil des CEDIM Teams ist. Dies sind Themen, die mit der Energie- und Mobilitätswende an Aktualität und Brisanz gewonnen haben.

Beispielsweise im Rahmen des BMBF CLIENT II Projekts DAMAST (Dams and Induced Seismicity Technologies for Risk Reduction)  hat RESIS in Zusammenarbeit mit anderen aus CEDIM ein neues Konzept für ein KI-basiertes Frühwarnsystem entwickelt, das dem Betreiber des Damms bzw. des Wasserkraftwerks im Zusammenhang von Extremniederschlägen kurz- und mittelfristige Risikoprognosen zur Verfügung stellt und damit ermöglicht, rechtzeitig geeignete Maßnahmen zur Aufrechterhaltung eines sicheren Betriebs zu ergreifen.

Vulnerabilität und Systemischer Impact

Es ist klar, dass ein vollständiges qualitatives Verständnis zu neuen Vulnerabilitäten, möglichen systemischen Auswirkungen einzelner Ereignisse sowie zu endogenen Dynamiken und Wechselwirkungen, eine notwendige Voraussetzung darstellt, neben Robustheit von Komponenten effektiv in die Resilienz komplexer Systemen zu investieren. In diesem Zusammenhang hat RESIS die Plattform FRAMESS (FRamework for Analysing systeMic risks and Exploring Sustainable Solutions) entwickelt, die ausgehend von unterschiedlichen Belastungsszenarien integrative, interdisziplinäre und systemische Untersuchungen komplexer Wechselwirkungen erlaubt und damit die Identifikation Resilienz-steigernder Maßnahmen ermöglicht. Damit ist es möglich auf Basis identifizierter Gefahren, Low- und High-Impact-Risiken zu unterscheiden und neue Metriken zu entwickeln, welche für die Planung und den Betrieb resilienter sowie nachhaltiger und damit zukunftssicherer Systeme operationalisiert werden können.

Leitfragen am Beispiel relevanter kritischer Infrastrukturen: Unsicherheiten, Komplexität und Innovation

Lassen sich Staus früh erkennen und sogar vermeiden und sorgen neue Resilienz-Konzepte für einen sichereren und energie-effizienteren Verkehr? Die Entwicklung robuster Systeme für kurzfristige und hochwertige Verkehrsprognosen als Basis für ein adaptives Verkehrsmanagement stellt aufgrund vieler Unsicherheiten eine sehr große Herausforderung dar.

Welche Formen präventiver Energiesystemplanung gibt es und wie kann ein smartes und adaptives Management aussehen? Die Optimierung nachhaltiger und zukunftssicherer sozio-technischer Energiesysteme berücksichtigt sehr viele Freiheitsgrade und ist daher äußerst komplex. Mittels Mathematik, KI und Simulationen entwickelt die Abteilung RESIS neue Entscheidungsunterstützungssysteme und Technologien für Frühwarnung, Planung und Echtzeit-Management u. A. im Kontext nachhaltiger Energie- und Transportsysteme.

Zugehöriges Institut am KIT: Institut für Thermische Energietechnik und Sicherheit (ITES)
Autor: Sadeeb Simon Ottenburger (Juli 2021)