FederatedForecasts
Pionierprojekt zum föderierten Lernen an der Hochschule Karlsruhe
Fakultätsübergreifendes Forschungsprojekt untersucht die Genauigkeit der Leistungsprognosen erneuerbarer Energien mithilfe des föderierten maschinellen Lernens
22. März 2024
Das Forschungsprojekt „FederatedForecasts“, eine Zusammenarbeit der Hochschule Karlsruhe (Die HKA) und des Beratungsunternehmens FORRS Partners GmbH in Kooperation mit vier führenden Direktvermarktern, erkundet neue Wege im Bereich des föderierten maschinellen Lernens (FML) zur Optimierung der Leistungsprognosen erneuerbarer Energien. Dieses Vorhaben strebt danach, die Möglichkeiten von FML zu erforschen, um genauere Prognosemodelle für die Energieerzeugung zu entwickeln, ohne die Datensouveränität der beteiligten Unternehmen zu beeinträchtigen. Zu den Kooperationspartnern aus dem Energiesektor gehören unter anderem die Unternehmen BayWa r.e. Energy Trading GmbH, Trianel GmbH sowie Vattenfall Energy Trading GmbH. Gefördert wird das Projekt, das im September 2023 startete, durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit einer Zuwendung von bis zu 1.072.000 Euro.
Das Kernstück von „FederatedForecasts“ ist die Anwendung des föderierten Lernens, das es ermöglicht, gemeinsame Modelle auf Basis dezentralisierter Daten zu entwickeln. Prof. Dr. Andreas Wagner, Prodekan für Forschung an der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften der HKA, erläutert dazu: „Diese Technik bietet das Potenzial, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Marktteilnehmern zu stärken, indem sie wertvolle Einsichten teilt, ohne sensible Daten preiszugeben.“
In dieser Forschungsinitiative übernimmt die HKA mit den Projektleitern Prof. Dr. Andreas Wagner und Prof. Dr. Christian Zirpins von der Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik der HKA die Führung bei der Entwicklung der FML-Algorithmen und des Aufbaus einer robusten IT-Infrastruktur. FORRS bringt sein umfangreiches Wissen in der Systemintegration und Modellierung ein. Die Direktvermarkter steuern wertvolle praktische Erfahrungen und Branchenkenntnisse bei, um das theoretische Modell zu stärken.
Das Projekt „FederatedForecasts“ verfolgt das Ziel, die Genauigkeit der Prognosemodelle zu verbessern, wobei die Ergebnisse und der Umfang der Verbesserungen noch erforscht werden müssen. Das Projekt verspricht nicht nur potenzielle wirtschaftliche Vorteile für die beteiligten Unternehmen, sondern könnte auch weitreichende Auswirkungen auf die Effizienz des gesamten Strommarktes haben. Es bietet zudem eine wichtige Lern- und Forschungsplattform für Studierende und Fachkräfte, die sich mit den neuesten Entwicklungen in KI-Technologien und Energiemanagement auseinandersetzen.
