In dem Projekt ReLLFloW erforschen die Hochschule Landshut und die NetzFlex UG (NFX) mit der Unterstützung durch die Stadtwerke Landshut (SWLA) und das Studentenwerk Niederbayern/Oberpfalz (STWNO), wie Bewohner von Wohnheimen und Mehrfamilienhäusern zu aktiven Treibern und Nutzern der Energiewende werden können. Ziel ist es, den Strombezug der Gebäude flexibel und automatisiert an die aktuelle Auslastung des Stromnetzes anzupassen, um das Lastmanagement für Netzbetreiber zu erleichtern.

Zur Anpassung der Stromlast in Niederspannungsnetzen an die volatile Erzeugung erneuerbarer Energieträger wird in ReLLFloW ein Studierendenwohnheim durch elektrische Speicher pro Wohneinheit (Schwarmspeicher) zum Reallabor für die Erprobung auf Machine Learning basierender Steuerverfahren umgerüstet. Sogenannte Reinforcement-Learning-Verfahren (RLV) werden zu einer autonomen Steuerungslösung zur intelligenten Be- und Entladesteuerung der Batterien weiterentwickelt. Über diese Verfahren wird ein autonomes, datensicheres, skalierbares und praxistaugliches Lastmanagementsystem entwickelt. Die Überwachung des Steuersystems, durch den für das Niederspannungsnetz zuständigen Netzbetreiber, wird durch die Entwicklung einer Monitoring-Anwendung ermöglicht.

Das Projekt wird von der Bayerischen Forschungsstiftung (BFS) im Rahmen der Förderrichtlinie „Hochtechnologien für das 21. Jahrhundert“ bis Oktober 2026 finanziert.

Von links nach rechts: Stefan Mangatia (STWNO), Florian Kiemes (NFX), Christine Meyer (STWNO), Thomas Schmid (STWNO), Christopher Mader (NFX), Stephan Synkule (SWLA), Simon Vollmer (NFX), Tobias Mader (NFX), Ulrich Ludolfinger (HS Landshut), Prof. Dr. Maren Martens (HS Landshut)