Im Rahmen des Neujahrsempfang wurde der Forschungspreis der Universität Paderborn vergeben.
Die diesjährigen Forschungspreisträger Prof. Dr. Eyke Hüllermeier und Dr.-Ing. Oliver Wallscheid nahmen ihre Auszeichnung entgegen, die sie für die Erforschung intelligenter Systeme für eine nachhaltige Energiewende erhalten hatten.
Laudatio
Reinforement learning in Micro- und Smartgrids: Sichere, datengetriebene Betriebsstrategien für komplexe Energiesysteme
Die Energieversorgung in Deutschland unterliegt derzeit einem tiefgreifenden Wandlungsprozess. In diesem als Energiewende bezeichneten Prozess wird versucht, einen Übergang von der nicht nachhaltigen Nutzung fossiler Energieträger sowie der Kernenergie zu einer nachhaltigen Energieversorgung mittels erneuerbarer Energien zu organisieren. Die Energiewende ist heute ein zentraler Bestandteil des aktuellen Regierungsprogrammes. So soll ein zielstrebiger, effizienter, netzsynchroner und zunehmend marktorientierter Ausbau der erneuerbaren Energien stattfinden. Dieser ist gemäß Koalitionsvertrag zwischen CDU, CSU und SPD auch Voraussetzung für eine erfolgreiche Energiewende und Klimaschutzpolitik. Als zentrales Ziel wird von der Bundesregierung eine Erhöhung des erneuerbaren Anteils im Stromsektor angestrebt, um das im Koalitionsvertrag verankerte Ziel von etwa 65 Prozent bis zum Jahr 2030 zu erreichen. Hierfür ist wiederum die Aufnahmefähigkeit der Stromnetze von großer Bedeutung. Eine Erhöhung des erneuerbaren Ausbaus ist nicht zuletzt erforderlich, um den Kohlestrom zu ersetzen und den zusätzlichen Strombedarf zu decken, damit die Klimaschutzziele im Verkehr, in Gebäuden und in der Industrie erreicht werden können. Dies macht eine bessere Synchronisierung von erneuerbaren Energien und Netzkapazitäten zwingend erforderlich. Vor diesem hochaktuellen Hintergrund treten mit Prof. Dr. rer. nat. Eyke Hüllermeier (Lehrstuhl „Intelligente Systeme und Maschinelles Lernen“ am HNI) und Dr.-Ing. Oliver Wallscheid (Fachgebiet Leistungselektronik und Elektrische Antriebstechnik (LEA)) zwei Wissenschaftler der Universität Paderborn aus dem Bereich Informatik und Elektrotechnik an, um sich diesem Thema mit einem innovativen und interdisziplinären Ansatz zu nähern. Im Zentrum der Betrachtung stehen dabei sogenannte Micro- oder Smartgrids (MSG). Diese stellen lokale, intelligente Kleinnetze dar und bestehen aus Energiequellen wie Windkraftanlagen und PV-Systemen sowie Speichern (z. B. Akkuanlagen) und Verbrauchern wie Haushalte, Industrie oder Verkehr. Durch Integration von lokalen Energiequellen und -speichern, z. B. innerhalb eines Stadtteils, besteht zum einen die Möglichkeit, überregionale Energienetze zu entlasten bzw. den Aufwand für deren Ausbau zu reduzieren. Auf der anderen Seite verursachen diese vielen kleinen Energiequellen, -speicher und -verbraucher (innerhalb von MSG) eine bisher nicht bekannte Volatilität! Das heißt, MSGs sind hochgradig heterogen, komplex und weisen eine signifikante stochastische Komponente auf, welche durch die Ungewissheit des Verbraucherverhaltens und der regenerativen Kraftwerke bedingt ist. Die Auswirkungen der sich daraus ergebenden Volatilität können mit klassischen Regelungskonzepten zum Betrieb von Energienetzen nur schwerlich abgefangen werden, sodass eine unzureichende Betriebssicherheit droht, oder es müssen enorme Sicherheitsmargen vorgehalten werden, welche mit entsprechenden Kosten und Ressourceneinsatz einhergehen. Demgegenüber stellt das Reinforcement Learning (RL) ein datengetriebenes Betriebskonzept aus dem Bereich des maschinellen Lernens (ML) dar, welches bei ähnlich komplexen Problemen (z. B. Börsen-Trading) vielversprechende Erfolge feiern konnte. Ein Einsatz des RL stellt aber eine besondere Herausforderung dar, da die Sicherheit und Verfügbarkeit von Energienetzen höchsten Anforderungen genügen muss: Bereits eine singuläre Fehlentscheidung kann zu einem vollständigen Systemversagen (Black-Out) führen. Mangels mathematisch beweisbarer Garantien ist der Einsatz adaptiver, datengetriebener Methoden des ML, deren Verhalten grundsätzlich nicht vorhersehbar ist, in diesem Zusammenhang äußerst herausfordernd, aber auch visionär und vielversprechend. Das von Professor Hüllermeier und Dr. Wallscheid vorgestellte Konzept konnte daher die Kommission für Forschung und wissenschaftlichen Nachwuchs und das Präsidium überzeugen. Wir gratulieren zu dieser innovativen und visionären Forschungsidee und wünschen den beiden Preisträgern viel Erfolg bei der Durchführung des Forschungsvorhabens!
Prof. Dr.-Ing. W. Homberg
Prof. Dr. Eyke Hüllermeier
Prof. Dr. Eyke Hüllermeier ist Inhaber des Lehrstuhls Intelligente Systeme und Maschinelles Lernen am Institut für Informatik der Universität Paderborn, Mitglied im Heinz Nixdorf Institut, Direktor am Sof tware Innovation Campus Paderborn (SICP) und Leiter des Paderborn Institute for Data Science and Scientific Computing (DaSCo). Er studierte Mathematik und Wirtschaftsinformatik in Paderborn, promovierte mit Auszeichnung im Jahr 1997 und habilitierte sich 2002 für das Fach Informatik. Vor seiner Rückkehr nach Paderborn im Jahr 2014 verbrachte er zwei Jahre als Marie Curie Stipendiat am Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) und hatte mehrere Professuren an anderen deutschen Universitäten inne, darunter Magdeburg und Marburg. Sein Forschungsinteresse gilt den theoretischen und methodischen Grundlagen der künstlichen Intelligenz, speziell des maschinellen Lernens. Gleichzeitig arbeitet Professor Hüllermeier an Anwendungen der KI in den Ingenieur-, Geistes- und Wirt-schaftswissenschaften sowie im industriellen Kontext. Er hat mehr als 300 Beiträge in führenden Journalen und auf internationalen Konferenzen publiziert, von denen mehrere mit wissenschaftlichen Preisen ausgezeichnet wurden.
Dr.-Ing. Oliver Wallscheid
Dr.-Ing. Oliver Wallscheid ist Gruppenleiter am Fachgebiet für Leistungselektronik und Elektrische Antriebstechnik (LEA) am Institut für Elektro- und Informationstechnik der Universität Paderborn. Er studierte zunächst Wirtschaftsingenieurwesen, welches er 2012 mit dem Master abschloss, und wurde danach 2017 im Fach Elektrotechnik promoviert – beides an der Universität Paderborn mit Auszeichnung. In dieser Zeit war er Stipendiat u. a. im Studienfonds OWL sowie in der Studienstiftung des Deutschen Volkes. Die Forschungsschwerpunkte von Dr. Wallscheid umfassen die Modellierung sowie Regelung von energietechnischen Systemen, insbesondere elektrischen Antrieben für Automobilanwendungen, sowie intelligente, lokale Energienetze im Kontext der Energiewende. Er ist (Ko-)Autor von zwei Patenten sowie mehr als 40 wissenschaftlichen Publikationen in internationalen Fachzeitschriften und Konferenztagungsbänden, von denen mehrere mit wissenschaftlichen Preisen ausgezeichnet wurden.
