Wie künstliche Intelligenz die Zukunft erneuerbarer Energien verändert

Da der weltweite Energiebedarf weiterhin stark ansteigt, steht der Energiesektor vor einer einzigartigen Herausforderung. Neben der Deckung des steigenden globalen Bedarfs muss er auch die Meilensteine erreichen, die uns dabei helfen, eine Zukunft mit Netto-Null-Emissionen zu erreichen. Laut 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 reduzieren. Allerdings sind mit ihrer Einführung zahlreiche Herausforderungen verbunden, was uns zum Thema dieses Beitrags bringt. 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 Vorhersagemodelle, wie das Programm von IBM für die SunShot-Initiative des US-Energieministeriums, sind selbstlernende Modelle, deren Genauigkeit mit der Zeit zunimmt, da sie auf größere Datensätze zugreifen können.

Erzeugungsprognose

Sonne, Wind und Wasser sind die drei wichtigsten erneuerbaren Energiequellen für den Übergang von fossilen Brennstoffen. Sie sind in Hülle und Fülle vorhanden und relativ einfach zu nutzen. Allerdings ist mit jeder von ihnen ein gewisses Maß an Unvorhersehbarkeit verbunden. Sie sind vom Wetter abhängig, das außerhalb unserer Kontrolle liegt. Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Energiemanagement kann dabei helfen, historische Daten und aktuelle Wetterparameter zu lesen, um die zukünftige Erzeugung vorherzusagen. In Zeiten hoher Verfügbarkeit können Betreiber den gesamten Kundenstamm durch erneuerbare Energien versorgen. Wenn die Verfügbarkeit nicht ausreicht, um die erwartete Nachfrage zu decken, können sie einen Teil der Last auf fossile Energieträger verlagern, um eine stabile Versorgung aufrechtzuerhalten.

Nachfragevorhersage

Energieversorgungsunternehmen nutzen historische Nachfragetrends, um den erwarteten Bedarf vorherzusagen. Obwohl dieses Modell hilfreich ist, ist es fehleranfällig, da es aktuelle Daten (Wetter, Satellitenbilder, Windgeschwindigkeit, Sonnenintensität, Sensoren usw.) nicht berücksichtigt. Angesichts der Unvorhersehbarkeit von Wetter, Sonnenverfügbarkeit und Windgeschwindigkeit ist es entscheidend, vergangene Daten mit aktuellen Parametern zu kombinieren, bevor der erwartete Bedarf vorhergesagt werden kann. KI kann große Mengen komplexer Daten verarbeiten und genauere Algorithmen entwickeln, um genaue Nachfragetrends für die nächsten Stunden vorherzusagen.

Netzmanagement

Stromnetze sind das Rückgrat der Energieinfrastruktur. Algorithmen der künstlichen Intelligenz können große Datensätze nutzen, um die Lastmuster kennenzulernen und eine optimale Nutzung sicherzustellen. Netze können sich an Prognosen zur Erzeugung und Lastnachfrage anpassen, um eine höhere Zuverlässigkeit bei gleichzeitig niedrigen Kosten zu gewährleisten. Da Regierungen die Nutzung von Solarenergie für Privat- und Geschäftskunden fördern, werden die Netze bidirektional. KI kann es verschiedenen Komponenten des Stromsystems 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 Störungen verursachen Verluste für die Wirtschaft. KI-gestützte Systeme können Echtzeitdaten zum Gesamtzustand des Netzes liefern und vorhersagen, in welchen Teilen des Netzes die Störungswahrscheinlichkeit am höchsten ist. Betreiber können diese Daten nutzen, um in Zeiten geringer Nachfrage vorbeugende Wartungsarbeiten durchzuführen. Kunden können im Voraus gewarnt werden, um sicherzustellen, dass Störungen so gering wie möglich bleiben.

Durch Automatisierung optimierte Betriebsabläufe

Genaue Bedarfsprognosen, flexible Stromerzeugung, effiziente Stromübertragung durch ein gesundes Netz und Verteilung sind einige der wichtigsten beweglichen Teile eines Stromsystems. Es ist ein komplexes Netzwerk, das schnelle und genaue Entscheidungen erfordert. Moderne Computer sind besser als Menschen darin, große Datenmengen aufzunehmen und regelbasierte Entscheidungen zu treffen. Die selbstlernenden Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz machen Computer weitaus effizienter als Betreiber, wenn es darum geht, den Zustand des Netzes zu überwachen und eine zuverlässige Strominfrastruktur aufrechtzuerhalten. Ein Stromnetz, das seine optimale Effizienz erreicht, ist eine Win-Win-Situation für alle Beteiligten.

Die Integration künstlicher Intelligenz in den Sektor der erneuerbaren Energien hat das Potenzial, eine Vielzahl bestehender Probleme zu lösen, die die Branche plagen. Allerdings ist das leichter gesagt als getan. Sie brauchen einen vertrauenswürdigen Partner, um einen erfolgreichen Übergang zu gewährleisten.

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