enercast startet in enger Zusammenarbeit mit der Universität Kassel ein neues Verbundprojekt. Ziel des disziplinübergreifenden Projektes „Big Energy“ ist, die Leistungsprognosen für Wind- und Solaranlagen in Bezug auf Qualität und Schnelligkeit gemeinsam noch weiter voran zu bringen.

„Wir sind bestrebt, die hohe Prognosequalität, die wir unseren Kunden weltweit bieten, zu steigern. Die Berechnungen sollen in Zukunft noch präziser sein, noch schneller gemacht werden. Ich freue mich, dass wir mit Prof. Dr. Bernhard Sick und Prof. Dr. Albert Zündorf starke Partner gefunden haben, die hier ihr spezielles Know-how einbringen“, erklärt Thomas Landgraf, Geschäftsführer der enercast GmbH. Rund 70 Gigabyte an Daten müssen tagtäglich verarbeitet werden. Beide Aspekte – die bestmögliche Verarbeitung der Daten auf der einen Seite und die schnellstmögliche Bereitstellung von Ergebnissen in Echtzeit an den Kunden auf der anderen Seite – sollen durch das „Big Energy“-Projekt ineinander verzahnt, gemeinsam einen Schritt nach vorne gebracht werden.

Prof. Dr. Sick forscht im Fachbereich Intelligent Embedded Systems (IES) bereits seit Jahren zum Thema Künstliche Intelligenz. Der Fachbereich soll entscheidend dazu beitragen, dass die Prognosen präzise aus historischen Daten errechnet und in die Zukunft projiziert werden: „Im Bereich Big Data ist die Leistungsprognose ein spannendes Anwendungsfeld für neueste Analyseverfahren. Die zu analysierenden Datenmengen sind nicht nur sehr groß, sie werden auch täglich größer.“

Mit seiner Kompetenz in der Softwaretechnik sorgen Prof. Dr. Zündorf und seine Kollegen aus dem Fachbereich Software Engineering für eine Weiterentwicklung der Big Data-Strukturen. Als technologische Grundlage ermöglicht Big Data große Datenmengen schnell zu verarbeiten und die gewonnenen Informationen in Echtzeit an den Kunden weiterzugeben: „Ein gutes Datenmodell macht die Algorithmen einfach und schnell.“

Das Forschungsprojekt, das das Kompetenzfeld erneuerbare Energien der Region sicherlich stärkt, läuft drei Jahre und wird im Rahmen der hessischen „Landes-Offensive zur Entwicklung Wissenschaftlich-ökonomischer Exzellenz“ (LOEWE) unterstützt.