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KI – Künstliche Intelligenz 

für den Energiebedarf der Zukunft

Experten sagen, viel Zeit bleibt nicht, um den Klimawandel noch abzuschwächen. Gerade die Energiebranche steht deshalb vor enormen Herausforderungen. Weg von konventioneller Stromerzeugung hin zu erneuerbaren Energiequellen. Doch Wind und Sonne sind keine verlässlichen Partner. Stromspitzen und Stromlücken erfordern ein intelligentes, vorausschauendes Energiemanagement auf einer soliden Datengrundlage. Dies ist eine fundamentale Voraussetzung, um die Energieversorgung der Zukunft sicherstellen zu können.

© Sandro Jödicke, whitedeskNeueste Szenarien des internationalen Forscherteams um Ida Sognnaes vom norwegischen Center for International Climate Research zeigen bis Ende dieses Jahrhunderts eine mögliche Erderwärmung von 2,2 – 2,9 Grad Celsius. Hier will Deutschland energisch entgegensteuern und hat mit der EEG-Novelle 2021 ein eindeutiges Zeichen für mehr Klimaschutz und den Einsatz erneuerbarer Energien gesetzt. Ziel ist es, neben der Steigerung der Energieeffizienz, bis zum Jahr 2030 mindestens 65 Prozent erneuerbare Energien zu erreichen. Doch der Zubau von Photovoltaik- und Windkraftwerken ist noch lange nicht die Lösung des Problems. Das System kämpft mit Lasttälern- und Leistungsspitzen, mit „Dunkelflauten", die Leitungs- und Regeltechnik an ihre Grenzen bringt. Hier sind Intelligenz, Kreativität, Technik und neue Steuerungsmechanismen gefragt.

Herkules stemmt sich gegen den Blackout
Aus Sicht der Energieversorger ist das Beschreiten des Energiemarkts der Zukunft eine wahre Mammutaufgabe. War die Stromproduktion konventioneller Kraftwerke bisher verlässlich planbar, sind erneuerbare Energien dezentraler Erzeuger wie z.B. Photovoltaik und Windkraftanlagen äußert volatil. Das heißt, sie unterliegen durch unterschiedliche Witterungsbedingungen enormen Schwankungen und sind alles andere als einfach plan- und steuerbar. Mit zunehmendem Ausbaugrad der erneuerbaren Energien steigt der Komplexitätsgrad bei der Stabilisierung der Stromnetze. Um das Stromangebot und den Strombedarf so planbar wie möglich zu gestalten, sind exakte Energieprognosen essenziell.

Künstliche Intelligenz hilft steuern
Der laufende Ausgleich des Spannungsverhältnisses Stromverbrauch, Spitzenlast und Produktionsmaximum bietet große Einsparpotenziale für Unternehmen und Klima. © Sandro Jödicke, whitedesk
Um eine Über- und Unterdeckung des Strom- und Leistungsangebotes verhindern zu können, „müssen immer umfangreichere Datenmengen schnell und zuverlässig verarbeitet werden", erklärt Sebastian Ritter, Geschäftsführer der ifesca GmbH. Für die Auswertung dieser komplexen und ständig wachsenden Daten hat die IT-Firma aus Ilmenau das entsprechende Instrumentarium entwickelt. Ihre Prognoseplattform erstellt vollautomatisch Energieprognosen in nur wenigen Sekunden und versetzt Energieversorgungsunternehmen in die Lage, schnelle und qualitative Entscheidungen zu treffen. Dabei bezieht die dem System zugrundeliegende künstliche Intelligenz sämtliche in Frage kommenden Einflussfaktoren, wie z.B. Wetter-, Orts-, Kalenderdaten, bisherige Verbräuche sowie explizite Anwendereingaben in Bezug auf Energieangebot und -nachfrage in ihre Berechnung mit ein. Selbst der Spielplan der Fußballclubs oder des Eishockeyvereins kann dabei eine Auswirkung haben.
 
Die selbstlernende KI wird immer besser, je mehr Daten sie im Laufe der Zeit zum Auswerten bekommen hat. Der manuelle Prozess einer Prognoseerstellung, der zum Teil mehrere Stunden in Anspruch nimmt, kann durch das intelligente System abgelöst werden und verschafft dem Anwender neben Zeit auch eine weitaus präzisere Vorhersage über voraussichtlichen Strombedarf- bzw. Stromerzeugung. Mit dem Entscheidungshilfesystem wird der enorme Anstieg von erneuerbaren Energien und der damit verbundenen Einflussgrößen in der Energiebranche viel einfacher handhabbar. Doch nicht nur für Energieversorger und Stadtwerke bieten die Prognosetools große Chancen.

Unternehmen und Industrie sind Keyplayer der Energiewende
Wenn es um die Steigerung von Energieeffizienz und Reduzierung von CO2 im Sinne des Klimaschutzes geht, müssen neben den Energieversorgern auch die gewerblichen Verbraucher mit stark schwankenden und sehr großen Energiebedarfen in Betracht gezogen werden. Energieintensive Unternehmen benötigen Energie, die stark von ihrer Produktionsplanung abhängt und hierdurch berechenbar scheint. Sobald die Produktionsplanung abgeschlossen ist, scheint zunächst klar, wann wie viel Energie benötigt und wie hoch die Spitzenlast sein wird. Von dieser maximalen Spitzenlast hängt nicht nur die benötigte Anschlussleistung ab. Vielmehr wirkt sich die maximale Spitzenlast innerhalb eines Bezugszeitraumes auch direkt auf die Kosten des Strombezuges aus. Dabei ist es unerheblich, ob der sogenannte Peak nur in seltenen Spitzenzeiten oder sehr häufig erreicht wird. Es zählt die höchste Leistungs-Spitze und diese bestimmt neben der Menge der bezogenen Arbeitsleistung in Kilowattstunden die Kosten. Mit dem bestmöglichen Produktionsoutput steht neben dem sparsamen Umgang mit dem Strom auch die geringstmögliche Spitzenlast in einem stetigen Optimierungswettkampf. Es gilt also die Peaks zu kappen, um Kosten zu reduzieren.
 
Wussten Sie, dass der private Stromverbrauch in Deutschland nur 10 Prozent des Gesamtstromverbrauches ausmacht?

Solaranlagen auf dem Dach und E-Autos auf dem Parkplatz
Da immer mehr Unternehmen PV-Anlagen auf ihren Dächern montieren, erhöht sich mit der Eigenproduktion durch solch volatile Energieträger die Komplexität der Strombedarfssteuerung weiter. Spitzen können geschickt gekappt werden und in immer kürzeren Abständen stellt sich die Frage, wann es sinnvoll ist, Energie zu speichern, direkt zu nutzen, am Energiemarkt zu verkaufen oder einzukaufen. Hinzu kommt eine hohe Ladeperformance durch moderne Lithium-Ionen-Batterien in LKWs, Autos, Flurförderfahrzeugen und fahrerlosen Transportsystemen. Diese „flexiblen Assets" haben das Potenzial, die Spitzenlasten und damit die Kosten sprunghaft in die Höhe zu treiben oder eben gigantische Einspar- und sogar Einspeisemöglichkeiten zu bieten, vor allem wenn bidirektionales Laden (Vehicle to grid) möglich ist.

Hier spielen die intelligenten Entscheidungshilfesysteme der Ilmenauer Experten ihre volle Stärke aus: Unter Berücksichtigung von Produktions- und Wartungsplänen wird für Energieverbraucher eine exakte Prognose des Bedarfs erstellt. Demgegenüber werden eigene Solar-, Biogas- oder Windkraftanlagen sowie Notstromaggregate im System eingebunden. Wetter und weitere volatile Einflussfaktoren bestimmen die Prognose für diese regenerative Energieausbeute und berücksichtigen zusätzlich schwankende Energiebeschaffungskosten. Somit entsteht ein Profil günstiger Zeiträume für den Betrieb der Verbraucher oder das Laden der flexiblen Assets. Die Softwareanwendungen berechnen jedoch nicht nur Energieverfügbarkeit, -preise und -bedarf vollautomatisch, sondern übernehmen auch die laufenden Optimierungsaufgaben. Damit werden Lastspitzen geglättet, Kosten massiv gedämpft und durch optimalen Einsatz der eigenen Ressourcen der Energiebezug minimiert. Neben den Strom-Kosten sinken damit der Ausstoß klimaschädlicher Gase und damit die Kosten für Klimakompensationsmaßnahmen.
 
Ein von der FH Bielefeld initiiertes, internationales Forschungsprojekt  zur lokalen Steuerung des Stromnetzes ist AI4DG – mehr dazu hier: Künstliche Intelligenz am Straßenrand
 
Von Fritz Lietsch

Die Spitzenstürmer
Die Welt der Energie verändert sich grundlegend. Hochkomplexe Planungsprozesse, eine zunehmende Anzahl an Daten und sich verändernde Rahmenbedingungen müssen zuverlässig bedienbar sein. Durch neue große und kleine Energiemarktteilnehmer, die immer dezentraler und schwieriger planbar werden, entsteht ein massiv steigender Bedarf an sicheren und schnellen Prognosen sowie automatisierter Optimierung dieser energieintensiven Prozesse durch intelligente, selbstlernende Systeme. Die ifesca GmbH, ein IT-Unternehmen aus dem thüringischen Ilmenau, bietet hier eine cloudbasierte Plattform und Stand-alone-Komponenten für die Energiewirtschaft und energieintensive Industrieunternehmen an. Diese nutzen den digitalen Service zur Prognose und Optimierung von Energiedaten und zum Kappen von Lastspitzen. Damit werden sie den zukünftigen Anforderungen der Digitalisierung und einer ganzheitlichen Betrachtung von Energiethemen gerecht und können schon jetzt Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit steigern. www.ifesca.de

Informationen über KI-Projekte und modernes Energiemanagement finden Sie laufend unter www.forum-csr.net.

Hinweis: Eine Liste förderfähiger Energiemanagementsoftware zur Verbesserung von Energie- und Ressourceneffizienz in der Wirtschaft finden Sie auf der Website des Bundesamt für Wirtschaft und Ausfuhrkontrolle.

Technik | Energie, 01.03.2022
Dieser Artikel ist in forum Nachhaltig Wirtschaften 01/2022 ist erschienen. Schwerpunkt: Energiewende - Was wäre, wenn? erschienen.
     
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