Technologie

Wie Netzwerke belastbar werden

06.12.2018 - Simulationen belegen ähnliche Designprinzipien für Stromnetze und biologische Netzwerke.

Variable Inputs sind in technologischen und biologischen Netzwerken allgegen­wärtig: Windkraft­anlagen erzeugen aus turbulentem Wind Strom, was zu erheblichen Schwankungen im Strom­netz führen kann. Vergleichbar müssen auch biologische Sensor­netz­werke mit Rauschen umgehen: Im menschlichen Hör­system ist beispiels­weise eine unzureichende Unter­drückung von internen Schwankungen als mögliche Ursache für Tinnitus identi­fiziert worden.

Gemeinsam mit Henrik Ronellenfitsch und Jörn Dunkel vom Massachusetts Institute of Technology (MIT) hat Michael Wilczek vom Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbst­organisation (MPIDS) in Göttingen nun erforscht, wie man ein optimales Netz­werk entwerfen kann, das äußere Schwankungen optimal unterdrückt. Ziel dabei war es, die Schwankungen möglichst kosten­günstig und passiv, d.h. nur durch Anpassung des Schalt­plans, zu verringern. Begonnen haben die Forscher dafür mit einem eng­maschigen Netz­werk, in dem nach und nach Verbindungen gestärkt, ab­geschwächt, oder sogar ganz entfernt wurden.

Auf diesem Weg zum optimalen Netzwerk fand das Team, dass die effektivste Netz­werk­struktur aus hierarchischen, starken Verbindungen besteht, die lang­reich­weitiger sind als die Fluktuationen. Das optimale Netzwerk über­brückt also gewisser­maßen Regionen, in denen die Schwankungen zu ähnlich sind, wodurch sie diese besser aus­mitteln lassen. „Unsere anfängliche Motivation für diese Forschungen stammt aus dem Bereich der erneuer­baren Energien, allerdings haben unsere Recherchen schnell ergeben, dass Fluktuationen in vielen verschieden­artigen Netz­werken ein großes Problem darstellen.“, so Michael Wilczek.

„Interessanterweise haben unsere optimalen Netz­werke eine starke Ähnlichkeit mit biologischen Venen­netzen, wie sie in Pflanzen­blättern, Schleim­pilzen und mensch­lichen Gefäßen vorkommen. Das deutet darauf hin, dass biologische Gestaltungs­prinzipien auf technische Anwendungen über­tragen werden könnten. Für technische Anwendungen können wir durchaus von der Natur lernen.“, so Henrik Ronellenfitsch, Haupt­autor der Studie.

MPIDS / DE

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