Aktuelle Veränderungen in der Nutzung von Niederspannungsverteilnetzen durch die Energiewende und die Elektromobilität erfordern neuartige Konzepte zur Stabilisierung von Netzspannung- und Netzfrequenz und Prävention von Netzüberlastsituationen. Im Rahmen dieses Projekts wird das Fraunhofer IMS nachrüstbare und in weiten Grenzen parametrierbare Sensorsysteme mit einer energieeffizienten, sensornahen Implementierung von Machine Learning (AI) Algorithmen, einer drahtlosen Schnittstelle und einer autarken Energieversorgung für Anwendungen zur Überwachung von Infrastruktur elemente in Energieverteilungsnetzen entwickeln. Die Arbeit ist eingebettet in den UC3 Smart Grid. Die durch das Sensorsystem bereitgestellten Informationen bilden die Grundlage für die Steuerung von Verbrauchern in einem Netzweiten Energiemanagementsystem (Micro-Grid-Controller) sowie die Steuerung von Kompensationseinrichtungen. Das Sensor-System ist auch für den Einsatz ohne ein Micro-Grid-Controller zur Netzüberwachung konzipiert. Darüber hinaus wird das Fraunhofer IMS ein neuartiges Kurzstrecken-Kommunikations- und Ortungssystem entwickeln, das einen autonomen Landevorgang von Drohnen auf beweglichen Ladestationen ermöglicht.