Wie prädiktive KI dem Energiesektor hilft

Künstliche Intelligenz (KI) ist derzeit weiterhin in aller Munde. Allein im vergangenen Jahr haben wir viele neue und aufregende Anwendungen für prädiktive KI in der Energiebranche gesehen, um Energieanlagen besser zu warten und zu optimieren. Die Fortschritte in der Technologie waren geradezu rasant. Die Herausforderung bestand jedoch darin, die „richtigen“ Daten bereitzustellen, um sie wirksam zu machen. Dies wird jedoch dank der umfassenderen digitalen Transformation der Energiebranche überwunden. 

Wir sehen nicht nur den Einsatz von prädiktiver KI, um zu informieren, wenn bei einer Anlage ein höheres Schadensrisiko besteht und eine vorbeugende Wartung erforderlich ist, sondern wir sehen auch, wie die Technologie mit Wetter- und Verkehrsdaten kombiniert wird, um die Entsendung von Ingenieuren zu einem Standort optimal zu unterstützen . Dies trägt maßgeblich zur Erhöhung der Zuverlässigkeit des gesamten Energiesystems bei.

Muster innerhalb der Daten entschlüsseln

Der anhaltende Übergang zu Netto-Null muss zwar begrüßt werden, führt jedoch zu Störungen sowohl auf der Angebots- als auch auf der Nachfrageseite des Energiesystems. Elektrofahrzeuge (EVs), Solaranlagen für Privathaushalte und Elektroheizungen verändern die Nachfragemuster ständig. Gleichzeitig führt der Anstieg der erneuerbaren Energien im Netz zu Schwankungen in der Versorgungskapazität. 

Hinzu kommen die immer häufiger auftretenden extremen Wetterereignisse, die jetzt jeden Winkel der Welt betreffen. Diese Wetterereignisse wirken sich gleichzeitig auf Angebot und Nachfrage aus, was die Entschlüsselung von Mustern in den Daten zu einer besonderen Herausforderung macht. Vieles, was derzeit in den Medien Schlagzeilen macht, ist der Einsatz prädiktiver KI, um diese neuen Muster zu lernen und Modelle schnell in den Einsatz zu bringen, um die Nachfrageflexibilität zu unterstützen. Doch die Anpassung der Nachfrage an das verfügbare Angebot ist das Gegenteil des traditionellen Energiesystems. 

Durch die bessere Vorhersage, wann im Energiesystem ein Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage auftreten wird, kann beispielsweise das Laden von Elektrofahrzeugen besser geplant werden, um den Netzausgleich sicherzustellen. Der Lohn ist günstigerer Strom für alle. Wenn das Aufladen zudem mit der Verfügbarkeit erneuerbarer Energien zusammenfallen kann, kann auch der mit diesem Bedarf verbundene CO2-Ausstoß reduziert werden, sodass eine Win-Win-Situation entsteht.

Innovative Projekte rücken in den Vordergrund

Ein großes Risiko für den Energiesektor stellt natürlich ein Energieungleichgewicht dar, da dies zu möglichen Stromausfällen führen könnte. Die Fähigkeit zur genauen Prognose ist unerlässlich, um das Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage abmildern zu können. 

Extreme Wetterbedingungen wirken sich nicht nur auf Angebots- und Nachfrageprofile aus, sondern können auch Stromleitungen beschädigen und den ordnungsgemäßen Betrieb von Kraftwerken verhindern. Glücklicherweise gibt es bereits einige innovative Projekte, wie beispielsweise eines von Scottish Power, die darauf abzielen, besser vorherzusagen, wann extreme Wetterereignisse zu Stromausfällen führen werden und wo diese Ausfälle auftreten werden, indem verbesserte Informationen im gesamten System bereitgestellt werden.

Balancieren auf immer detaillierterer Ebene

Der Ausgleich des Energiesystems beruht seit jeher auf der Fähigkeit, das Kundenverhalten genau vorherzusagen. Dies geschah jedoch immer auf aggregierter Ebene, bei der die Lieferanten die Energieversorgung nach Belieben erhöhen oder verringern konnten. Heutzutage besteht jedoch ein größerer Bedarf an lokaler Vorhersagbarkeit, da die Verteilungsnetze mit wechselseitigen Stromflüssen, die durch verteilte Energieressourcen verursacht werden, immer aktiver werden und die Netze auf einer immer detaillierteren Ebene ausgeglichen werden.

Glücklicherweise ist es mit prädiktiver KI jetzt nicht nur möglich, Kundennachfragemuster auf der Ebene einzelner Verbraucher, sondern sogar auf Geräteebene zu lernen. Auch wenn die prädiktive KI noch nicht weit verbreitet ist, wird sie immer häufiger eingesetzt, um die Nachfrageflexibilität zu unterstützen, insbesondere bei Dingen wie Elektroheizungen und Elektrofahrzeugen – oft die größten Lasten in einem Haus oder Gebäude. Wenn ein Gebäude über ein Energiespeichersystem verfügt, ist es wahrscheinlicher, dass auch dieses über Optimierungsalgorithmen verfügt, die auf prädiktiver KI basieren und Nutzungsmuster erlernen können, um den Batterieimport und -export zu planen.

Den Energiesektor zum Besseren verändern

Einem aktuellen GlobalData-Bericht zufolge führt prädiktive KI bereits zu messbaren Verbesserungen bei der Prognose erneuerbarer Energien, beim Netzbetrieb und bei der Optimierung, der Koordination verteilter Energieanlagen und dem Nachfragemanagement innerhalb der Energiebranche. Darüber hinaus prognostiziert in, dass die Technologie in den kommenden Jahren eine wichtige Rolle bei der Verbesserung der Vermögensoptimierung und Kundensegmentierung spielen wird. Das ist gut zu sehen.

Es besteht kein Zweifel daran, dass neue Technologien wie prädiktive KI den Energiesektor zum Besseren verändern, sei es durch die Erkennung und Behebung von Fehlern, die bessere Vorhersage von Wetterverhältnissen oder die Bereitstellung einer genaueren Nutzungsüberwachung. Es wird interessant sein zu sehen, was die Zukunft der Technologie in den kommenden Jahren bereithält. Auch wenn die Zukunft der prädiktiven KI spannend ist, befindet sie sich noch in der Phase der neuen Technologien und muss die Herausforderungen meistern, die bei der Skalierung häufig auftreten. 

Um wirklich erfolgreich zu sein, müssen außerdem strenge Governance-Verfahren hinzugefügt werden, um sicherzustellen, dass die Qualität der zum Training der neuen Vorhersagemodelle verwendeten Daten auf dem neuesten Stand ist. Es wird wichtig sein, die Integrität aller Trainingsdaten durch detaillierte Protokollierung, Prüfpfade, Verifizierungsrahmen und Überwachungsverfahren zu bestätigen. Und dann die Datensätze kontinuierlich auf neu auftretende Probleme auszuwerten. Meiner Ansicht nach wird hier im kommenden Jahr ein großer Schwerpunkt der Digitalisierung des Energiesektors liegen. Beispielsweise hat die Branche bereits begonnen, sich einen digitalen Zwilling des Energiesystems vorzustellen, bei dem prädiktive KI und offene Daten kombiniert werden, um ein viel verteilteres und flexibleres Energiesystem besser zu planen und zu betreiben.

Colin Gault, Produktleiter bei POWWR

Gault ist seit über 15 Jahren im Energiesektor tätig. In seiner letzten Position leitete Gault Digital Innovation für Scottish Power, wo er für die Verbreitung innovativer Technologien und die Entwicklung agiler Arbeitsweisen verantwortlich war. Obwohl er als Berater und Analyst zunächst in eher technischen Funktionen tätig war, hat seine Leidenschaft für Innovation, Zusammenarbeit und Problemlösung dazu geführt, dass er das letzte Jahrzehnt in Produktfunktionen verbracht hat.

Bei POWWR leitet Gault das Produktmanagement-Team und hat die Aufgabe, strategischere, konsistentere und wertorientiertere Prozesse zu etablieren. Durch die Bereitstellung eines klaren Überblicks über den Energiemarkt arbeitet Gault mit seinem Team daran, sicherzustellen, dass die Lösungen von POWWR benutzerzentriert und nutzenorientiert sind.