Im Projekt Quartierstrom, das vom Bundesamt für Energie als Leuchtturmprojekt gefördert wurde, haben Partner aus Forschung und Industrie einen blockchainbasierten Strommarkt entwickelt und in Walenstadt implementiert. Der einjährige Feldversuch ist im Januar 2020 erfolgreich abgeschlossen worden.

Der Schlussbericht des Projektes wurde nun vom BfE veröffentlicht.

SCS hat sich im Rahmen dieses Projektes in drei Kernthemen engagiert:

Datenschutz

Im Quartierstrom-Projekt wird der Stromverbrauch jedes einzelnen Haushalts im Viertelstundentakt erhoben. So kann das System den aktuell verbrauchten Strom via Blockchain auf dem dezentralen Markt einkaufen.

Die Werte zum Stromverbrauch sind aber schützenswerte Personendaten. Solch ein Lastgang lässt gewisse Rückschlüsse auf einen Haushalt und dessen Bewohner zu. Eine Ferienabwesenheit, der Tagesrhythmus und auch Gewohnheiten sind leicht zu erkennen: Wie oft kochen Sie? Benutzen Sie heute nur die Mikrowelle? Wie lange schlafen Sie? Wenn in der Garage ein Elektromobil steht, verrät der Lastgang nicht nur, wann jemand nach Hause kommt, sondern auch wie weit die Person an diesem Tag etwa gefahren ist.

In der herkömmlichen Stromversorgung kann der Elektrizitätsversorger diese Daten einsehen. Anders in der Blockchain. Denn ein Grundpfeiler dieser Technologie ist, dass alle Transaktionen von allen Teilnehmern validiert werden können. Die Teilnehmenden erscheinen zwar nicht mit Namen und Adresse auf der Blockchain, sondern mit einer Nummer. Dieser sogenannte «Public Key» kann nur indirekt mit dem tatsächlichen Verbraucher in Verbindung gesetzt werden, bietet aber nur einen geringen Schutz.

SCS hat Konzepte erarbeitet und ein Paper publiziert, wie diese privaten Daten mit modernsten kryptografischen Methoden geschützt werden können. Diese erlauben es, dass die Verbrauchswerte und Gebote zwar transparent sind, die Identität und das Verhaltensprofil der Bietenden aber verdeckt bleiben.

Ausserhalb von Quartierstrom hat SCS an diesem Thema weitergearbeitet: Siehe Ein TEE für Polkadot und SCS gewinnt Auszeichnung der Energy Web Foundation Innovation Challenge

Dynamischer, Spannungsabhängiger Netztarif

Speisen mehrere Solarstromanlagen gleichzeitig Strom ins Netz, können im Verteilnetz unerwünschte Lastspitzen entstehen. Findet zudem ein P2P Handel mit Energie ohne Berücksichtigung des Netzzustandes statt, kann dies die Netzstabilität zusätzlich gefährden. Um die intelligente Einbindung von Regelkapazitäten sowie Stromspeicher attraktiver zu machen, hat Supercomputing Systems eine Lösung entwickelt, mit der die Netzentgelte dynamisch gestaltet werden könnten. SCS hat diese Lösung mit einem Paper an der CIRED 2019 vorgestellt.

Liegt die Spannung über dem definierten Band, ist ein lokales Überangebot an Energie vorhanden und das Netzentgelt könnte kurzzeitig stark gesenkt werden, um die Einspeisung in Batterien und die Zuschaltung von flexiblen Lasten attraktiver zu machen. Liegt die Spannung unter dem Soll-Band würde die Netznutzungsgebühr steigen. Um das Solidaritätsprinzip aufrechtzuerhalten, gelten an jedem Messpunkt nur immer für 5% des Tages erhöhte und während 5% des Tages tiefere Gebühren. So werden alle gleich behandelt und trotzdem wird netzdienliches Verhalten so gut belohnt, dass sich Investitionen in die Flexibilisierung rechnen.

Evaluation von Blockchain Plattformen

In einem jungen Bereich wie der Blockchain Technologie überschlagen sich die Ereignisse und es ist anspruchsvoll, den Überblick über die besten Konzepte und die einsatztauglichsten Implementationen zu behalten. SCS hat die wichtigsten Plattformen, welche ohne energiehungriges Mining auskommen, bezüglich ihres Reifegrades evaluiert. Untersucht wurden neben der für dieses Projekt gewählten Tendermint Technologie die Plattformen Ethereum PoA, Corda, Hyperledger, Cardano, EOS, IOTA, Nano, Energy Web. Resultate können dem Schlussbericht entnommen werden. Für aktuelle Informationen wenden Sie sich an uns!

         
 

Wir freuen uns sehr, bekannt zu geben, dass SCS mit dem prestigeträchtigen Solar Impulse Efficient Solution Label ausgezeichnet wurde. Seit 2010 setzt sich SCS zum Ziel, den Elektroschrott durch Nachrüstung der öffentlichen Infrastruktur zu reduzieren. Anstatt immer ein komplett neues System zu kaufen, ermöglichen die Dienstleistungen von SCS die Aufrüstung und Integration neuer Funktionen in ein bestehendes System, zum Beispiel durch neue Software und/oder spezifische Komponenten, wobei der Grossteil der Hardware eines Systems erhalten bleibt. Diese Retrofit-Lösungen wurden auf verschiedene städtische Infrastrukturen wie Fahrkartenautomaten, Kundeninformations- und Parksysteme angewandt.

SCS gratuliert den Autoren von [1] ganz herzlich zur Publikation ihrer Resultate im «European Journal of Ultrasound». Zusammen mit David Oelen und den Kinderärzten Dr. Stefan Essig und Dr. Thomas Baumann konnten wir zeigen, dass ein Deep Learning-basierter Algorithmus Winkel in der Hüfte von neugeborenen Kindern vergleichbar gut bestimmen kann wie ausgebildete Mediziner (mehr Details hier). Diese Resultate zeigen deutlich auf, wie gross das Potential von künstlicher Intelligenz in der Medizin ist. Voraussetzung sind eine gute Datenlage und ein klar definiertes Problem.

[1] D Oelen, P Kaiser*, T Baumann, R Schmid, C Bühler, B Munkhuu, S Essig. Accuracy of Trained Physicians is Inferior to Deep Learning-Based Algorithm for Determining Angles in Ultrasound of the Newborn Hip. Ultraschall Med. 2020;10.1055/a-1177-0480. doi:10.1055/a-1177-0480. *Working at SCS.