Angesichts des steigenden Energiebedarfs und der Bemühungen, die CO₂-Emissionen zu reduzieren, ist ein gutes Energiemanagement immer wichtiger geworden. Mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) kann die Effizienz von Energiesystemen erhöht und Kosten gesenkt werden. Wie genau die KI für mehr Nachhaltigkeit beim Energiemanagement sorgt, erläutern wir in diesem Artikel.
Die steigende Bedeutung der KI im Energiesektor
Es wird erwartet, dass der KI-Markt mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 17,3 % von 241,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf über 740 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 steigen wird. Ob ChatGPT, autonome Fahrzeuge, Mixed Reality oder prädiktive Analytik– die Künstliche Intelligenz wird in vielen verschiedenen Branchen immer wichtiger. Der Energiesektor ist keine Ausnahme.
Die Energiebranche setzt auf KI, um die Produktivität zu steigern und Innovationen voranzutreiben. Intelligente Stromnetze, auch Smart Grids, verzeichnen ein starkes Wachstum und sind auf KI-Technologien angewiesen, um die riesigen Datenmengen, die sie erzeugen, bewältigen zu können. Neben intelligenten Netzen wird KI bereits zur Überwachung des Energieverbrauchs in Echtzeit und zur effizienteren Verwaltung von Energiesystemen eingesetzt. Die Rolle der KI besteht auch darin, Prognosen zur Entwicklung der Energiepreise aufzustellen und Unternehmen dabei zu helfen, Entscheidungen über Energieangebot und -nachfrage zu treffen. Im Folgenden finden Sie einige der Anwendungen von KI im Bereich Energiemanagement und -optimierung.
KI-Anwendungen im Energiemanagement
KI in der Energieverbrauchsprognose: Smart Grids
Die genaue Prognose des Energieverbrauchs ist eine der wichtigsten KI-Anwendungen im Energiemanagement. KI-Systeme, insbesondere Modelle des maschinellen Lernens, prognostizieren anhand historischer Daten, Wettermuster und anderer einschlägiger Variablen den künftigen Energieverbrauch. Dadurch können Versorgungsunternehmen und Netzbetreiber Angebot und Nachfrage besser aufeinander abstimmen und eventuelle Stromausfälle antizipieren, was zu einer sichereren Stromversorgung führt.
So wird KI beispielsweise in intelligenten Stromnetzen eingesetzt, um deren Zuverlässigkeit und Effizienz zu verbessern. Durch KI gestützte prädiktive Analysen können Nachfragespitzen erkannt und die Verteilung entsprechend angepasst werden. KI-Systeme sind beispielsweise in der Lage, Spitzen im Energieverbrauch bei extremen Wetterereignissen vorherzusehen und Lasten proaktiv zu verteilen, um Netzüberlastungen zu vermeiden.
Optimierte Energieerzeugung
Auch für die Optimierung der Energieerzeugung ist KI von entscheidender Bedeutung, insbesondere für erneuerbare Energiequellen wie Solar- und Windenergie. Da diese Quellen von Natur aus volatil sind, ist es schwierig, sie wirksam in das Energiesystem einzubinden. Dieses Problem kann durch KI gelöst werden, die die Stromerzeugungsleistung auf der Grundlage von Wettervorhersagen prognostizieren und den Netzbetrieb anpassen kann, um Angebot und Nachfrage dynamisch aufeinander abzustimmen.
Beispielsweise werden KI-Algorithmen eingesetzt, um den Wartungsbedarf von Windkraftanlagen zu prognostizieren und die Effizienz zu verbessern. Die KI-Systeme analysieren Trends und Anomalien in den Betriebsdaten und geben Empfehlungen, die die Lebensdauer und Effizienz der Anlagen erhöhen würden.
Verbesserung von Energiespeicherlösungen: Batteriemanagementsysteme
Die Energiespeicherung spielt in modernen Energiesystemen eine entscheidende Rolle, da überschüssige Energie gespeichert und bei Bedarf genutzt werden kann. Die Künstliche Intelligenz prognostiziert Energiepreise, verwaltet die gespeicherte Energie effizient und optimiert Lade- und Entladezyklen und steigert damit die Effizienz von Energiespeichersystemen.
Die Batterieleistung wird von KI-gesteuerten Batteriemanagementsystemen (BMS) in Echtzeit überwacht und bewertet. Diese Technologien maximieren die finanziellen Gewinne und garantieren eine gleichbleibende Energieverfügbarkeit, indem sie die Verschlechterung der Batteriekapazität vorhersehen, die Ladepläne optimieren und sogar bestimmen, wann es am besten ist, gespeicherte Energie je nach Marktbedingungen zu kaufen oder zu verkaufen.
Verbesserung der Energieeffizienz in Gebäuden: Intelligente Gebäude
Gebäude haben einen hohen Energieverbrauch, der allerdings durch eine effiziente Energieverwaltung gesenkt werden kann. Beispielsweise indem die Gebäudetechnik, wie Beleuchtungs- und HLK-Systeme (Heizung, Lüftung und Kühlung) durch KI automatisiert und optimiert wird.
KI-gestützte intelligente Gebäudesysteme verfolgen mithilfe von Sensoren und Datenanalyse die Entwicklung der Raumbelegung, des Wetters und des Energieverbrauchs in Echtzeit und passen dementsprechend die Beleuchtung und HLK an, um Energie und Geld zu sparen.
KI in der Energiemarktanalyse: Modelle für maschinelles Lernen
Die Energiebranche ist komplex und anfällig für zahlreiche Einflüsse, wie Änderungen von Vorschriften, Naturkatastrophen und geopolitische Entwicklungen. Künstliche Intelligenz bietet Einblicke in Preisschwankungen, Marktmuster und Risikomanagement, um die Beteiligten bei der Bewältigung dieser Komplexität zu unterstützen.
Modelle des maschinellen Lernens nutzen enorme Datenmengen aus verschiedenen Quellen wie Nachrichtenartikeln, Marktberichten und sozialen Medien, um Preisänderungen zu prognostizieren. Die Prognosen helfen Energieerzeugern, -verbrauchern und -händlern bei der Risikoanalyse, Strategieoptimierung und bei der Entscheidungsfindung.
Optimierung des Energieverbrauchs in industriellen Umgebungen mit KI – Siemens
KI wird häufig in der vorausschauenden Wartung eingesetzt, wo sie die Erkennung von Fehlern, Anlagenausfällen und Wartungsanforderungen ermöglicht, bevor diese auftreten. Sensoren und andere Überwachungsgeräte erfassen Daten, die dann von KI-Algorithmen analysiert und auf Anomalien geprüft werden. Modelle des maschinellen Lernens können dann anhand dieser Daten die nächste Wartung prognostizieren, sodass kostspielige Maschinenausfälle vermieden werden.
Der Hersteller Siemens nutzt KI für die vorausschauende Wartung seiner Fertigungsanlagen. Durch die Analyse von Maschinendaten können Probleme bis zu sechs Monate im Voraus erkannt werden, was die Ausfallzeiten und Wartungskosten erheblich reduziert.
Vorteile von KI-Modellen im Energiemanagement:
- Energieeffizienz: Präzise Prognosen erleichtern die optimale Energieplanung und -nutzung, wodurch die Verschwendung verringert und die Effizienz erhöht wird.
- Kostenreduzierung: Unternehmen können hohe Preise vermeiden und von günstigeren Energiepreisen während der Schwachlastzeiten profitieren, indem sie ihren Energieverbrauch im Voraus planen.
- Optimierung der Ressourcen: Die Lastprognose ermöglicht es, Tätigkeiten mit hohem Energieverbrauch effektiver zu planen und sowohl die Maschinen als auch die Ressourcen optimal zu nutzen.
Die Zukunft der KI im Energiemanagement
KI revolutioniert die Energiebranche, indem sie das Energiemanagement und die Energieoptimierung effektiver und nachhaltiger macht. Sie kann in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, von der industriellen Optimierung und Verbrauchsvorhersage bis zur Verbesserung von Speicherlösungen und Gebäudeeffizienz. Es wird prognostiziert, dass die Einbindung von KI in Energiesysteme im Zuge der technologischen Entwicklung zunehmen wird, was zu weiteren Durchbrüchen führen und den Weg für eine nachhaltigere Energiezukunft ebnen wird.
Mit der Entwicklung immer ausgefeilterer Algorithmen und einem besseren Zugang zu Daten wird der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Energiemanagement und in der Energieoptimierung in Zukunft voraussichtlich zunehmen. Intelligentere, widerstandsfähigere und effizientere Energiesysteme könnten sich aus der Integration von KI mit anderen Spitzentechnologien wie Blockchain und dem Internet der Dinge (IoT) ergeben, was die Energiewirtschaft weiter verändern könnte. KI wird die Energielandschaft auf dem Weg in eine nachhaltigere Zukunft massgeblich mitbestimmen.
