Darum eignet sich KI für die Energieoptimierung
Energieanwendungen profitieren vor allem von der Fähigkeit von KI-Systemen, große Datenmengen auszuwerten und intelligente Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Dies verleiht KI in etlichen Disziplinen beeindruckende Fähigkeiten:
1. Datenanalyse und Mustererkennung
KI-Systeme können kontinuierlich umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Smart-Metern oder Wetterstationen analysieren.
Szenario
In einem Smart Home überwachen Sensoren Faktoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Lichtintensität und Belegungsdaten. KI wertet diese Daten aus und passt Heizung, Lüftung und Beleuchtung dynamisch an, um den Energieverbrauch zu minimieren. Mithilfe von maschinellem Lernen kann die KI intelligente Vorhersagen treffen, z. B. wann ein Raum wahrscheinlich genutzt wird oder wie das Wetter den Energiebedarf beeinflusst.
2. Vorhersagen und Optimierung
Ein wichtiger Vorteil der KI ist ihre Fähigkeit, den zukünftigen Energiebedarf vorherzusagen. Dies ist besonders relevant für erneuerbare Energien und variable belastete Energienetze.
Szenario
In Windparks berechnet KI anhand von Wetterdaten, wann mit hoher oder niedriger Windstärke zu rechnen ist, und plant entsprechend die Energieeinspeisung ins Netz. KI kann mithilfe vorausschauender Analyse Produktionsschwankungen und den zukünftigen Energiebedarf vorhersagen. Die KI optimiert daraufhin, wie überschüssige Energie gespeichert oder verteilt wird.
3. Automatisierte Steuerung
KI-Systeme können Entscheidungen autonom treffen und automatisierte Prozesse anstoßen.
Szenario
In einem Stromnetz aktiviert die KI bei Überproduktion Energiespeicher oder leitet Energie in andere Regionen um. Bei Energieengpässen priorisiert die KI kritische Verbraucher wie Krankenhäuser. Dies wird durch bestärkendes Lernen während des KI-Training ermöglicht. Hier lernt die KI, wie sie in bestimmten Szenarien handeln muss, um Energieverschwendung zu minimieren und Stabilität zu gewährleisten.
4. Echtzeit-Anpassungen
Energieflüsse und -verbrauch sind oft variabel. KI kann in Echtzeit darauf reagieren und Anpassungen vornehmen.
Szenario
In einem Smart Grid (intelligentes Stromnetz) erkennt die KI, dass die Nachfrage in einem Gebiet steigt, und lenkt Energie dorthin um, um Lastspitzen zu vermeiden. Gleichzeitig reduziert sie nicht kritische Verbraucher in anderen Bereichen. Edge Computing – der Betrieb von KI-Systemen direkt vor Ort anstelle von in der Cloud – ermöglicht es dabei, Daten direkt an der Quelle (z. B. einer Solaranlage) zu verarbeiten und lokale Entscheidungen so schnell wie möglich zu treffen.
5. Integration von erneuerbaren Energien
Erneuerbare Energien sind wetterabhängig und daher schwer vorhersehbar. KI hilft, diese Schwankungen auszugleichen.
Szenario
Eine KI-gesteuerte Solaranlage speichert überschüssige Energie, wenn die Produktion hoch ist. Absorbieren die Solarzellen nur wenige Sonnenstrahlen, entlädt die KI diese Energie, um den Bedarf zu decken.
Hier kommt Hybridmodellierung ins Spiel. Diese Technik kombiniert verschiedene mathematische und datengetriebene Ansätze wie physikalische Modelle und maschinelles Lernen, um komplexe Systeme genauer zu analysieren und vorherzusagen. Dieses Verfahren hilft der KI, Wetterdaten, Verbrauchsmuster und Netzkapazitäten zu kalkulieren und erneuerbare Energien optimal einzubinden.
6. Langfristige Planung
KI hilft nicht nur bei kurzfristiger Optimierung, sondern unterstützt auch weitreichende strategische Entscheidungen.
Szenario
Netzbetreiber setzen KI ein, um den Ausbau erneuerbarer Energien zu planen, basierend auf Energieverbrauchstrends, geografischen Gegebenheiten und Wirtschaftlichkeitsanalysen. Mithilfe von Deep Learning kann die KI langfristige Szenarien modellieren und Empfehlungen geben, wie Investitionen und Ressourcen am besten eingesetzt werden sollten.
Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem künstliche neuronale Netze mit zahlreichen Schichten verwendet werden, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und komplexe Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Vorhersage.
Das kann KI noch
Energieineffiziente Gebäude optimieren mit KI
Ein großer Teil des weltweiten Energieverbrauchs entfällt auf Gebäude, insbesondere aufgrund ineffizienter Heiz-, Kühl- und Beleuchtungssysteme. KI-gestützte Systeme können den Energieverbrauch dynamisch anpassen, indem sie Echtzeitdaten analysieren, die auf Faktoren wie Belegung und Wetterbedingungen basieren.
- Der Suchmaschinenriese Google hat den Energieverbrauch für die Kühlung seiner Rechenzentren mithilfe der KI-Systeme von DeepMind um 40 % gesenkt. Diese Systeme analysieren kontinuierlich Daten und prognostizieren den Kühlbedarf präziser als herkömmliche Methoden.
- Intelligente Thermostate wie Google Nest Thermostat lernen das Verhalten der Nutzer und passen den Energieverbrauch entsprechend an. So wird unnötiger Verbrauch vermieden, während gleichzeitig genügend Komfort gewährleistet bleibt.
Integration erneuerbarer Energien erleichtern mit KI
KI hilft, Produktionsschwankungen vorherzusagen und überschüssige Energie zu speichern oder weiterzuleiten.
- Teslas KI-gesteuerte Powerwall-Batterien speichern überschüssige Solarenergie, die später genutzt werden kann. Dadurch wird die Abhängigkeit vom Stromnetz während Spitzenzeiten verringert.
- Betreiber von Windparks wie der dänische Windraftanlagenhersteller Vestas, setzen KI ein, um die Leistung von Windturbinen zu optimieren und Wartungsbedarf vorherzusagen. Das steigert die Effizienz und erhöht die Energieausbeute.
- Das Projekt ION Power Grid aus Salzburg, Österreich, setzt KI und Blockchain-Technologie ein, um Energieflüsse zu optimieren, erneuerbare Energien zu integrieren und Schwankungen bei Nachfrage und Erzeugung vorherzusagen. Mithilfe von Echtzeitdaten aus Sensoren und intelligenten Zählern analysiert KI Verbrauchsmuster, erkennt Engpässe oder Überkapazitäten und leitet automatisch Ausgleichsmaßnahmen ein. So kann überschüssige Energie gespeichert, in andere Netzbereiche umgeleitet oder flexibel eingesetzt werden. Darüber hinaus ermöglicht KI die vorausschauende Wartung von Anlagen, was Ausfälle minimiert und die Effizienz des Gesamtsystems erhöht.
Elektrofahrzeuge und Ladeinfrastruktur verbessern mit KI
Auch die Elektromobilität profitiert von KI. Sie hilft, Ladezeiten zu optimieren, den Energieverbrauch zu minimieren und Ladestationen effizient ins Stromnetz zu integrieren.
- Unternehmen wie ChargePoint nutzen KI, um die Ladebelastung von Elektrofahrzeugen zu verwalten. So wird sichergestellt, dass das Laden zu Zeiten mit geringer Netzbelastung erfolgt, was Überlastungen verhindert.
- Die bekannten Elektrofahrzeuge von Tesla nutzen KI, um Energieverbrauch und Fahrverhalten auf Grundlage von Routenprognosen anzupassen, was die Reichweite und Effizienz erhöht.
Wird es die KI-Revolution schon morgen geben?
KI-Lösungen bieten bereits heute ein großes Potenzial für die Transformation des Energiesektors. Allerdings steckt die Technologie noch in den Kinderschuhen und hat mit einigen Herausforderungen zu kämpfen – etwa dem oft hohen Energieverbrauch der KI-Systeme selbst, der bislang oft mangelhaften Datenqualität und einigen Cybersicherheits-Risiken.
Durch kontinuierliche Verbesserung der Rechenleistung und neue Ansätze im Bereich Datenintegration werden KI-Systeme jedoch zunehmend in der Lage sein, effizientere und nachhaltigere Lösungen zu bieten. Trotz der bestehenden Herausforderungen wird KI definitiv eine Schlüsselrolle dabei spielen, den Energiesektor in eine nachhaltigere und technologisch fortschrittlichere Zukunft zu steuern.
