Trust-EC

Bundesministerium für Innovation, Mobilität und Infrastruktur

Klima und Energiefonds

Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG)

Universtät für Bodenkultur Institut für Sicherheits- und Risikowirtschaften

FH OÖ Forschungs- und Enwicklungs GmbH

Sonnenplatz Großschönau GmbH

Software Competence Center Hagenberg GmbH

Ausgangssituation und Problemstellung

Der zunehmende Ausbau erneuerbarer Energien sowie die Entstehung von Energiegemeinschaften führen zu einer immer stärkeren Dezentralisierung des Energiesystems. Gleichzeitig gewinnen KI-basierte Optimierungs- und Steuerungsverfahren zunehmend an Bedeutung, um Energieflüsse effizient zu koordinieren und Netzstabilität zu gewährleisten.

Aktuell besteht jedoch eine zentrale Herausforderung: Es fehlen einheitliche und praxisnahe Rahmenbedingungen für den Einsatz von verantwortungsvoller KI in Energiegemeinschaften. Insbesondere sind folgende Aspekte nur unzureichend geklärt:

• fehlende Standards für ethische und regulatorische Anforderungen (z. B. EU AI Act, DSGVO)
• unklare Bewertungskriterien für Vertrauen, Transparenz und Fairness von KI-Systemen
• begrenzte Erkenntnisse zur Skalierbarkeit dezentraler KI-Ansätze im Energiesektor
• unzureichende Analyse der gesellschaftlichen, ökologischen und technischen Wechselwirkungen
• fehlende methodische Integration von KI in reale Energiegemeinschaftsstrukturen

Diese Lücken erschweren sowohl die Entwicklung als auch die Akzeptanz von KI-basierten Lösungen im Energiesektor.

Ziele und Methoden

Ziel von TRUST-EC ist die Entwicklung eines umfassenden konzeptionellen und technischen Rahmens für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Energiegemeinschaften.

Die zentralen Projektziele sind:

• Definition von technischen, ethischen und regulatorischen Anforderungen für KI in Energiegemeinschaften
• Entwicklung eines Struktur- und Bewertungsrahmens für verantwortungsvolle KI (inkl. TRUSTED-AI Kompatibilität)
• Analyse der Skalierbarkeit und technischen Machbarkeit dezentraler KI-Ansätze
• Untersuchung der gesellschaftlichen, ökologischen und systemischen Auswirkungen
• Ableitung einer Roadmap für zukünftige Forschungs- und Umsetzungsprojekte

Methodisch basiert das Projekt auf einem interdisziplinären Ansatz:

• Stakeholder-Workshops zur Anforderungsanalyse
• Risiko- und Systemanalysen zur Identifikation kritischer Faktoren
• Entwicklung von Use-Cases und KPI-basierten Bewertungsmodellen
• Simulation dezentraler KI-Ansätze (z. B. Federated Learning)
• Einfluss- und Wechselwirkungsanalysen auf System-, Sozial- und Umweltebene
• iterative Validierung mit Expert:innen und Praxispartnern
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Erwartete Ergebnisse

Im Rahmen von TRUST-EC entstehen folgende zentrale Ergebnisse:

• ein strukturierter Anforderungskatalog für verantwortungsvolle KI in Energiegemeinschaften
• ein konzeptioneller Rahmen zur Entwicklung und Bewertung von KI-Systemen im Energiesektor
• Methoden zur Analyse von Skalierbarkeit, Robustheit und technischer Machbarkeit
• eine umfassende Einfluss- und Wechselwirkungsanalyse (Technik, Umwelt, Gesellschaft)
• identifizierte Zielkonflikte sowie Mitigationsstrategien für KI-basierte Energiesysteme
• eine strategische Roadmap für zukünftige Forschungs- und Umsetzungsprojekte

Damit schafft TRUST-EC eine wesentliche Grundlage für den sicheren, transparenten und gesellschaftlich akzeptierten Einsatz von KI in zukünftigen Energiegemeinschaften.