Bei der „GECCO 2012 Industrial Challenge“ sind Teilnehmer aus der ganzen Welt aufgerufen, Systeme zu entwickeln, die auf der Basis von „smart metering“ möglichst genaue Vorhersagen für den Stromverbrauch eines Unternehmens oder auch eines privaten Haushalts erlauben. In einem Netzwerk von (dezentralen) Stromerzeugern und Stromverbrauchern, einem „smart grid“, lassen sich durch Verlegung von Verbrauchszeiträumen oder die optimierte Nutzung von Speicherkraftwerken oder Windrädern Stromverbrauchsspitzen vermeiden, man kann Kraftwerkskapazitäten abbauen, Geld sparen und die CO2-Erzeugung vermindern. Beispiele für mögliche Verschiebungen wären die Waschmaschinen-Laufzeiten in einem Privathaushalt oder verbrauchsintensive Produktionsphasen in der Industrie.
Eine international besetzte Jury wird die Einreichungen testen und bewerten. Das insgesamt am besten bewertete System wird auf der GECCO 2012 gekürt. Die GECCO beschäftigt sich mit genetischen und evolutionären Berechnungsverfahren und ist die weltweit größte Veranstaltung ihrer Art, es werden bis zu 1000 internationale Experten erwartet. Partner der Wissenschaftler von der Fachhochschule Köln im Organisations-Komitee sind der renommierte Professor Pier Luca Lanzi von der Universität Mailand und die „Green Pocket“ GmbH aus Köln. Dieses Unternehmen ist in nur zwei Jahren zu Deutschlands Marktführer im Bereich verbraucherorientierter „smart-energy“-Software aufgestiegen. Green Pocket wird die Einreichungen unter Real-Bedingungen testen.
Flasch und Bartz-Beielstein sind Mitglieder der Forschungsstelle CIOP (Computational Intelligence, Optimization and Data Mining) der Fachhochschule Köln. Computational Intelligence (CI) entwickelt Optimierungen auf der Basis von Prinzipien, die der Natur abgeschaut sind: evolutionäre Algorithmen, neuronale Netze und Fuzzy Logic. Evolutionäre Algorithmen unterscheiden sich grundlegend von herkömmlichen Algorithmen. Bei diesen entwickelt der Programmierer bewusst eine Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems. Bei evolutionären Algorithmen hingegen wird nur ein Optimierungsziel vorgegeben. Durch eine Vielzahl von Variationen und Rekombinationen entstehen optimierte Ergebnisse. Auf diese Art werden die auf Mendel und Darwin zurückgehenden Erkenntnisse für technische Anwendungen nutzbar gemacht.
Foto: Fachhochschule Köln