Weltumwelttag: Wie Technologie das Wachstum grüner Energie vorantreiben kann

Gareth Brown, CEO, Clir Erneuerbare, erörtert, wie Technologie das Wachstum erneuerbarer Energien unterstützen kann, da sich die Welt immer mehr der Notwendigkeit bewusst wird, sich von der mit fossilen Brennstoffen erzeugten Energie abzuwenden.

Der diesjährige Weltumwelttag fällt in eine Zeit einzigartiger Gelegenheiten. Da das Klimabewusstsein zugenommen hat, hat Covid-19 gleichzeitig viele Nationen gezwungen, Investitionen zu mobilisieren, die sie auf den Weg bringen, neue Netto-Null-Ziele zu erreichen und die Wirtschaft neu zu starten. Angesichts der von Jahr zu Jahr deutlicher werdenden Bedrohung durch den Klimawandel angesichts steigender globaler Temperaturen und extremer Wetterereignisse ist es keine Überraschung, dass die installierte Kapazität aus erneuerbaren Quellen im Jahr 2020 mit der schnellsten Wachstumsrate seit 21 Jahren zugenommen hat – ein Anstieg von 45 % im Vergleich zum Vorjahr. Laut der Internationalen Energieagentur wird sich dieser Trend auch nach Covid-19 fortsetzen, mit einem prognostizierten Zubau von 270 GW erneuerbarer Kapazität im Jahr 2021 und 280 GW im Jahr 2022.

Das wachsende Vertrauen der Anleger ist jedoch der Schlüssel, um das Wachstum in die Zukunft zu lenken und den weltweiten Strombedarf trotz des bisher beispiellosen Wachstums durch erneuerbare Energien zu decken. Daten sind entscheidend, um dieses Investitionsvertrauen im nächsten Jahrzehnt aufrechtzuerhalten. Es ermöglicht Vermögenseigentümern, jedes erneuerbare Portfolio zu quantifizieren und zu analysieren und Möglichkeiten zu finden, seine Energieerzeugung und finanzielle Leistung zu steigern – und vor allem ermöglicht es Vermögenseigentümern und Investoren, finanzielle Risiken besser zu steuern.

Die Einnahmen aus der jährlichen Energieproduktion sind ein guter Ausgangspunkt, um Risiken zu untersuchen. Wir können die Häufigkeit oder Zuverlässigkeit des Windes oder der Sonne nicht kontrollieren, was bedeutet, dass es keine verlässliche Garantie dafür gibt, wie viel Strom produziert wird. Während Wetterdaten wie jede andere Vorhersage analysiert werden können, um Ressourcenniveaus vorherzusagen, wird es bei langfristigen Vorhersagen immer ein gewisses Maß an Unsicherheit geben.

Leider funktionieren Windkraftanlagen und Sonnenkollektoren möglicherweise nicht optimal, selbst wenn die natürlichen Ressourcen auf ihrem Höhepunkt sind. Diese Anlagen bestehen aus Hunderten von komplexen Komponenten, und auf einen Blick ist es schwierig zu erkennen, welche Komponente welcher Solaranlage oder Windkraftanlage leistungsschwach ist und die Gesamterzeugung des Projekts beeinträchtigt. Sie können ein Problem nicht beheben, wenn Sie es nicht finden können, daher hängt eine konsistente optimale Leistung von Ihrer Fähigkeit ab, diese Probleme zu finden.

Um konsistent und effektiv zu arbeiten, benötigen Projekte für erneuerbare Energien digitale Tools, um Fehler zu finden, Ordnung in die kontrollierbaren Variablen zu bringen, Risiken zu quantifizieren und letztendlich allen Beteiligten ein vollständiges Verständnis der finanziellen Leistung zu bieten.

Dazu müssen die Eigentümer jede Turbine und jedes Solarpanel digitalisieren, Daten zu jedem Aspekt der Leistung jeder Komponente sammeln und diese mit Ressourcendaten wie Windgeschwindigkeit und Einstrahlung sowie der Kartierung umgebender Geodaten, die sich auf die Ressource auswirken, kontextualisieren. Sobald diese Daten gesammelt wurden, ist maschinelles Lernen ein entscheidendes Werkzeug, um genau zu verstehen, welches Gerät nicht optimal funktioniert und warum – und zwar schnell.

Die auf maschinellem Lernen basierende Analyse ermöglicht es Anlageneigentümern, die Ursache der Leistungsschwäche schnell zu finden, sodass das Betriebs- und Wartungsteam Maßnahmen ergreifen kann, um sicherzustellen, dass sich der Zustand der Ausrüstung nicht weiter verschlechtert und sich langfristig auf Leistung und Kosten auswirkt.

„Big Tech“-Unternehmen wie Google und Amazon verlassen sich auf Tools wie maschinelles Lernen, um den Betrieb zu verbessern und die finanzielle Leistung zu quantifizieren. Ob es um die Optimierung von Suchmaschinenergebnissen oder Lieferfristen geht, maschinelles Lernen hat ihnen zweifellos einen Wettbewerbsvorteil verschafft, wenn es darum geht, die Erwartungen ihrer Kunden zu erfüllen und zu übertreffen.

Maschinelles Lernen hat das Potenzial, auch ein integraler Bestandteil der Bekämpfung des Klimawandels zu werden, aber mehr Unternehmen und Investoren müssen einen Big-Tech-Ansatz für saubere Energie verfolgen.

So hat Clir beispielsweise 2019 ein 1-GW-Portfolio an Windenergieanlagen auf seiner Plattform integriert, mit Projekten, die auf der ganzen Welt verteilt sind. Unter Verwendung der auf maschinellem Lernen basierenden Plattform umfassten die analysierten Daten Leistung, Betriebszustand, Ressourcen und meteorologische Daten. Dieser Prozess identifizierte mehr als dreißig zuvor nicht identifizierte Probleme mit Komponenten und Empfehlungen zur Produktionssteigerung, was zu einem Anstieg von 6 Mio. USD führte, was einer zehnfachen Kapitalrendite entspricht.

Clir führt komplexe Analysen durch, um Eigentümern, Managern und Investoren von Vermögenswerten einen vollständigen Überblick über die Leistung und den Zustand eines Vermögenswertes zu geben. Für Investoren ist die Klarheit, die dieser Prozess liefert, von entscheidender Bedeutung, da sie Zugang zu erstklassigen Leistungs- und Gesundheitsstatistiken und Empfehlungen haben möchten, die genau angeben, wo ihr Projekt verbessert werden kann, anstatt mit riesigen Datenmengen bombardiert zu werden.

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Das beeindruckende Wachstum der erneuerbaren Kapazitäten trotz des durch Covid-19 verursachten Wirtschaftseinbruchs hat bewiesen, dass erneuerbare Energien bereits eine große Rolle im globalen Energiesystem spielen. Um „traditionelle“ Energiequellen vollständig zu ersetzen, sind jedoch mehr Investitionen und mehr Projektentwicklung erforderlich – und im Mittelpunkt müssen umfassende Datenerfassung und Smart Analytics stehen. Glücklicherweise gibt es diese Technologie bereits – Entwickler und Investoren für erneuerbare Energien müssen nur wie Big Tech denken und sie nutzen.

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