Wie künstliche Intelligenz die Zukunft der erneuerbaren Energien verändert

Angesichts des weltweit steigenden Energiebedarfs steht der Energiesektor vor einer einzigartigen Herausforderung. Er muss nicht nur die steigende globale Nachfrage befriedigen, sondern auch die Meilensteine erreichen, die uns helfen werden, eine Zukunft mit Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Nach den Daten vom November 2021 sind 193 Länder des Rahmenübereinkommens der Vereinten Nationen über Klimaänderungen (UNFCCC) Vertragsparteien des Pariser Abkommens.

Erneuerbare Energien sind die einzige nachhaltige Lösung, um unseren Energiebedarf zu decken und gleichzeitig die Emissionen zu verringern. Ihre Nutzung ist jedoch mit vielfältigen Herausforderungen verbunden, was uns zum Thema dieses Beitrags führt. Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, einige der wichtigsten Herausforderungen im Bereich der erneuerbaren Energien anzugehen und den Weg für eine emissionsneutrale Zukunft zu ebnen. KI-basierte Prognosemodelle, wie das Programm von IBM für die SunShot-Initiative des US-Energieministeriums, sind selbstlernende Modelle, die ihre Genauigkeit mit der Zeit verbessern, wenn sie Zugang zu größeren Datensätzen haben.

Erzeugungsprognosen

Sonne, Wind und Wasser sind die drei wichtigsten erneuerbaren Energiequellen für die Abkehr von fossilen Brennstoffen. Sie sind im Überfluss vorhanden und relativ einfach nutzbar zu machen. Allerdings ist jede von ihnen mit einem Element der Unvorhersehbarkeit verbunden. Sie sind vom Wetter abhängig, das sich unserer Kontrolle entzieht. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im Energiemanagement kann helfen, historische Daten und aktuelle Wetterparameter zu lesen, um die künftige Erzeugung vorherzusagen. In Zeiten hoher Verfügbarkeit können die Betreiber den gesamten Kundenstamm durch erneuerbare Energien versorgen. Wenn die Verfügbarkeit nicht ausreicht, um die erwartete Nachfrage zu befriedigen, können sie einen Teil der Last auf die fossile Erzeugung verlagern, um die Versorgung aufrechtzuerhalten.

Nachfrageprognose

Stromversorgungsunternehmen verwenden historische Nachfragetrends, um die erwartete Nachfrage vorherzusagen. Dieses Modell ist zwar hilfreich, aber fehleranfällig, da es aktuelle Daten (Wetter, Satellitenbilder, Windgeschwindigkeit, Sonnenintensität, Sensoren usw.) nicht berücksichtigt. Angesichts der Unvorhersehbarkeit des Wetters, der Verfügbarkeit von Sonnenlicht und der Windgeschwindigkeit ist es von entscheidender Bedeutung, vergangene Daten mit aktuellen Parametern zu kombinieren, bevor man den erwarteten Bedarf vorhersagt. KI kann große Mengen komplexer Daten verarbeiten und präzisere Algorithmen entwickeln, um genaue Nachfragetrends für die nächsten paar Stunden vorherzusagen.

Verwaltung des Netzes

Stromnetze sind das Rückgrat der Energieinfrastruktur. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können große Datensätze nutzen, um etwas über die Lastmuster zu erfahren und eine optimale Nutzung zu gewährleisten. Die Netze können sich an die Erzeugungs- und Lastprognosen anpassen, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen und die Kosten niedrig zu halten. Da die Regierungen Anreize für die Einführung von Solarenergie für private und gewerbliche Verbraucher schaffen, werden die Netze bidirektional. KI kann es den verschiedenen Komponenten des Stromnetzes ermöglichen, miteinander zu kommunizieren und Überlastungen zu vermeiden.

Instandhaltung der Infrastruktur

Stromnetze sind ein komplexes Geflecht aus elektrischen Komponenten, und Störungen sind nur eine Frage der Zeit. Plötzliche Ausfälle sind zeitaufwändig, und die daraus resultierenden Unterbrechungen verursachen Verluste für die Wirtschaft. KI-gestützte Systeme können Echtzeitdaten über den allgemeinen Zustand des Netzes liefern und vorhersagen, welche Teile des Netzes am ehesten ausfallen werden. Die Betreiber können diese Daten nutzen, um in Zeiten geringer Nachfrage vorbeugende Wartungsarbeiten durchzuführen. Die Kunden können im Voraus gewarnt werden, um sicherzustellen, dass es nur zu minimalen Unterbrechungen kommt.

Operative Exzellenz durch Automatisierung

Genaue Nachfrageprognosen, flexible Stromerzeugung, effiziente Stromübertragung durch ein gesundes Netz und Verteilung sind einige der wichtigsten Bestandteile eines Stromsystems. Es handelt sich um ein komplexes Netz, das schnelle und präzise Entscheidungen erfordert. Moderne Computer sind besser als Menschen in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten und regelbasierte Entscheidungen zu treffen. Die selbstlernenden Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz machen Computer bei der Überwachung des Netzzustands und der Aufrechterhaltung einer zuverlässigen Strominfrastruktur weitaus effizienter als die Betreiber. Ein optimal funktionierendes Stromnetz ist eine Win-Win-Situation für alle Beteiligten.

Die Integration von künstlicher Intelligenz in den Sektor der erneuerbaren Energien hat das Potenzial, eine Vielzahl von Problemen zu lösen, mit denen die Branche zu kämpfen hat. Doch das ist leichter gesagt als getan. Sie brauchen einen vertrauenswürdigen Partner, um einen erfolgreichen Übergang zu gewährleisten.

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