Artikel

Der Schlüssel zu mehr Intelligenz im System

Künstliche Intelligenz kann dabei helfen, die Komplexität einer integrierten und dezentralen Energiewende besser zu beherrschen. Doch bislang kommt diese Technologie in der Energiewirtschaft erst wenig zum Einsatz. Das soll sich ändern.

Foto: shutterstock/jamesteohart

Künstliche Intelligenz (KI) wird unser Leben und Wirtschaften enorm verändern. Davon ist der norwegische Wirtschaftsphilosoph Anders Indset überzeugt. In seinem Bestseller „Quantenwirtschaft“ bricht er eine Lanze dafür, die Technologie zum Aufbau einer konsequenten Kreislaufwirtschaft, für den Klimaschutz und eine „Share Economy“ zu nutzen. Erstaunlich daran: Die theoretischen Grundlagen der KI, so Indset, liegen in den 1950er-Jahren, als der Begriff für die Beschreibung der interdisziplinären Forschungsrichtung zum ersten Mal verwendet wurde. Heute gehören KI-Anwendungen angesichts der rasanten technologischen Weiterentwicklung von IT-Systemen und stark wachsender Datenmengen schon an vielen Stellen zum Alltag: Selbstlernende Algorithmen oder künstliche neuronale Netzwerke erleichtern Suchmaschinen den Umgang mit der im Internet vorhandenen Informationsflut. Maschinelle Übersetzungsprogramme wie DeepL oder Google Übersetzer erfreuen sich großer Beliebtheit. Persönliche Computerassistenten wie Siri oder Alexa, mit denen man direkt sprechen kann, nutzen maschinelle Spracherkennung.

Auch jenseits der im Alltag sichtbaren Anwendungen wird KI schon umfangreich und erfolgreich eingesetzt, in nahezu allen Bereichen der Industrie und auch in der Energiewirtschaft. „Gerade für den Energiesektor und eine integrierte Energiewende hat KI Potenzial“, sagt Philipp Richard, dena-Teamleiter Energiesysteme und Digitalisierung. Ermöglicht sie doch, die Datenströme der Digitalisierung effektiv zu nutzen und so der zunehmenden Komplexität und Dezentralisierung des Energiesystems zu begegnen. „KI kann einen wesentlichen Beitrag für eine sichere, klimafreundliche und kosteneffiziente Energieversorgung leisten. Gleichzeitig ist KI eine Schlüsseltechnologie, um die Energieeffizienz in der Industrie zu erhöhen, wobei die tendenziell steigenden Energieverbräuche durch KI einkalkuliert werden müssen“, unterstreicht Richard.

„KI kann einen wesentlichen Beitrag für eine sichere, klimafreundliche und kosteneffiziente Energieversorgung leisten. Gleichzeitig ist KI eine Schlüsseltechnologie, um die Energieeffizienz in der Industrie zu erhöhen, wobei die tendenziell steigenden Energieverbräuche durch KI einkalkuliert werden müssen.“

Philipp Richard, dena-Teamleiter Energiesysteme und Digitalisierung

Bares Geld und höhere Versorgungssicherheit

Eines der vielfältigen Anwendungsfelder in der Energiewirtschaft ist die Verbesserung von Prognosen. Mit Hilfe von KI lässt sich die Erzeugung von Solar- und Windstrom genauer vorhersagen, die aufgrund der Wetterbedingungen lokal und kurzfristig stark schwanken kann. Auf KI setzt hier beispielsweise Trianel. Die Stadtwerke-Kooperation bewirtschaftet ein Direktvermarktungsportfolio von 3200 MW. Vor zwei Jahren stellte das Aachener Unternehmen seine Prognosetools auf eine Cloudlösung mit selbstlernenden Algorithmen um. Auf diese Weise können die Erzeugungs- und Wetterdaten der einzelnen Erneuerbaren-Anlagen in Echtzeit erfasst, ausgewertet und mit historischen Wetterdaten abgeglichen werden. „Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erhöhen wir deutlich die Qualität der Datenanalysen“, berichtet Reinhard Klimeck, Bereichsleiter Handel und Portfoliomanagement bei Trianel. Bisherige Erfahrungen zeigten: Kurzfristige Änderungen der Erzeugung lassen sich um bis zu 20 Prozent präziser als bisher prognostizieren. Für die Stadtwerke-Kooperation ist dies bares Geld wert. Denn je exakter die Strommengen im Rahmen der Direktvermarktung an die Börse geliefert werden, umso weniger Strafzahlungen fallen bei Abweichungen an. Weiterer positiver Effekt: Höhere Prognosegenauigkeit erleichtert die Integration des volatilen Wind- und Solarstroms ins Energiesystem und erhöht somit die Versorgungssicherheit.

KI kann auch dabei helfen, die Leistungsfähigkeit im Stromnetz zu steigern. So entwickeln Forscher des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) in dem Verbundvorhaben PrognoNetz selbstlernende Wettersensoren, um Hochspannungsleitungen je nach Witterungsbedingungen besser auszulasten. Die Sensoren sollen die Kühlwirkung des Wetters in Echtzeit modellieren. „So lässt sich die transportierte Strommenge bei günstigen Bedingungen, das heißt niedriger Außentemperatur oder starkem Wind, um 15 bis 30 Prozent erhöhen“, sagt Wilhelm Stork, Leiter der Mikrosystemtechnik am Institut für Technik der Informationsverarbeitung des KIT.

Gezielt Know-how aufbauen

Weitere wichtige Anwendungsmöglichkeiten der KI in der Energiewirtschaft sind optimierte Energiemanagementsysteme, die frühzeitige Identifikation von Cyberattacken auf kritische Infrastrukturen wie Netze oder Kraftwerke oder der Einsatz von Algorithmen für sogenannte Predictive Maintenance, also die vorbeugende Wartung und Instandhaltung auf Basis von KI-generierten Vorhersagen zur Lebensdauer einzelner Bauteile. Auch der Einsatz von auf KI-Basis autonom fliegenden Drohnen zur Überwachung von Stromnetzen ist inzwischen machbar, so wie beispielsweise bei Austrian Power Grid.

dena-Projekt EnerKI

Die dena unterstützt mit ihrem vom BMWi geförderten Projekt EnerKI den Wissensaufbau zum Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Energiewirtschaft. Ziel ist es, die Potenziale von KI für die Energiewende auszuloten, einen breiten Dialog anzustoßen und Erkenntnisse zur breiten Nutzung zur Verfügung zu stellen. Hierzu finden mehrere Dialogveranstaltungen und Expertenworkshops statt, zudem wird eine Metastudie erstellt.

Viele weitere Anwendungsmöglichkeiten sind noch denkbar. Nach einer Analyse der dena gehen rund drei Viertel (74 Prozent) von 250 befragten Unternehmen davon aus, dass sich der Einsatz von KI-Technologien positiv auf die Energiewende auswirkt. 82 Prozent sind überzeugt, dass KI für eine integrierte Energiewende – also das Zusammenwachsen von Strom, Wärme und Verkehr – und eine Optimierung des Gesamtsystems eine Schlüsselrolle spielt. Dennoch herrscht unter den Entscheidern der Energiewirtschaft vorsichtige Zurückhaltung in punkto KI. „Dies lässt sich auch damit erklären, dass in den Unternehmen der Wissensstand zu KI noch relativ niedrig ist“, sagt Richard. So fühlen sich nur 17 Prozent der befragten Unternehmen gut über KI-Themen informiert. Mit dem Projekt EnerKI möchte die dena hier Abhilfe schaffen. „Die Energiewirtschaft in Deutschland muss das Thema jetzt strategisch angehen, Know-how und Personal aufbauen und zukunftsfähige Geschäftsmodelle entwickeln“, fordert Richard. Richtig gestaltet, kann Deutschland als Wirtschaftsnation von KI profitieren, international den Anschluss halten und zugleich Energiewende wie Klimaschutz voranbringen.