Die Belastbarkeit von Freileitungen durch Künstliche Intelligenz genauer prognostizieren
Abstract:
Wie können durch maschinelles Lernen Wetterprognosen zur Vorhersage von Netzauslastungen genutzt werden? Mit
Hilfe eines verteilten Sensornetzsystems und Methoden der Künstlichen Intelligenz kann die Energieübertragung über
existierende Netze signifikant verbessert werden.
Hilfe eines verteilten Sensornetzsystems und Methoden der Künstlichen Intelligenz kann die Energieübertragung über
existierende Netze signifikant verbessert werden.
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Technik der Informationsverarbeitung (ITIV) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsjahr | 2021 |
| Sprache | Deutsch |
| Identifikator | ISSN: 0013-743X, 0720-6240 KITopen-ID: 1000135377 |
| Erschienen in | Energiewirtschaftliche Tagesfragen |
| Verlag | etv Energieverlag |
| Band | 71 |
| Heft | 3 |
| Seiten | 55 |
| Externe Relationen | Abstract/Volltext |