Unser Kundenmagazin Smart & Easy – Ausgabe 1-2024

KÜNSTLICHE INTELLIGENZ IN DER ENERGIEWIRTSCHAFT

Künstliche Intelligenz (KI) ist schon lange keine Zukunftsvision mehr, die wir nur aus der Science­ Fiction kennen. Spätestens seit der Einführung der Software ChatGPT ist KI in unserem Alltag angekommen und wird mehr und mehr zu einem festen Bestandteil der Arbeitswelt, auch in Stadtwerken, Kommunen und der Energiewirtschaft. Sie unterstützt dabei, Auf­gaben zu automatisieren, große Datenmengen zu analysieren und Vorhersagen zu treffen, z. B. über künftige Energieverbräuche oder den kommenden Trinkwasserbedarf.

Einsatzbereiche von KI in der Energiewirtschaft

Die Anwendungsbereiche für künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft sind vielfältig und verspre­chen nicht nur Effizienzgewinne, sondern tragen auch dazu bei, Lösungen und Wege zu finden, um Energie intelligenter und nachhaltiger zu nutzen. Einige Bereiche haben wir bereits in den vorherigen Artikeln vorgestellt, wie zum Beispiel den Einsatz in intelligenten Stromnetzen oder für ein intelligentes Energiemanagement in Gebäuden.

Neben diesen Anwendungsfällen kann KI auch für weitere Anwendungsfälle in der Energiewirtschaft eingesetzt werden:

1. Energieprognosen und Lastmanagement: KI wird eingesetzt, um präzise Vorhersagen über den Energiebedarf zu treffen. Das ermöglicht eine effiziente Planung und Optimierung von Energie­erzeugung, -­verteilung und -­speicherung.
2. Energieeffizienz: KI überwacht und optimiert Prozesse und Systeme, was dazu beiträgt die Energieeffizienz zu verbessern. Dies gilt sowohl für industrielle Anlagen als auch für Gebäude oder Ladeinfrastrukturen.
3. Erneuerbare Energien: Bei der Integration von erneuerbaren Energien kann KI dazu beitragen, die Vorhersagbarkeit und Steuerung von Schwankungen im Energieangebot zu verbessern.
4. Netzsicherheit: KI kann dabei helfen, Netzwerke vor Cyberangriffen zu schützen und die Sicherheit von Energieinfrastrukturen zu gewährleisten.
5. Handel und Marktprognosen: KI kann in Handelsstrategien eingesetzt werden, um auf dem Energie­ markt fundierte Entscheidungen zu treffen. Das umfasst Preisprognosen, Handelsstrategien und Risikomanagement.
6. Datenanalyse und Big Data: KI ermöglicht es, große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse für eine effizientere Energieerzeugung und ­-nutzung zu gewinnen.

LPDG unterstützt bei der digitalen Transformation

Die 2018 gegründete Lehmann + Pioneers Digital GmbH (LPDG) ist innerhalb der Minol-­ZENNER-­Gruppe das Beratungsunternehmen für digitale Transfor­mation und Systemintegration – spezialisiert auf Business Intelligence und Analytics, Big Data und Data Science sowie die Analyse und Automatisierung von Geschäftsprozessen (Robotic Process Automation).

Basierend auf Daten aus dem Internet der Dinge (IoT), die u. a. über das LoRaWAN^®­-Netz von ZENNER übertragen werden, bietet das Unternehmen analytische Modelle und Auswertungen für vielfältige Möglichkeiten im Aufbau datengetriebener Anwendungen und Lösungen. Dabei hat sich die LPDG auf die Implementierung analytischer Lösungen, wie das Erkennen von Anomalien in IoT-­Daten mithilfe künstlicher Intelligenz und deren Integration in bestehende Systeme und Geschäftsprozesse spezialisiert.

Beispiel: Predictive Maintenance in BHKW

Ganz im Sinne der Energiewende und der Sektoren­kopplung erzeugen Blockheizkraftwerke (BHKW) Wärme und Strom dezentral und in unmittelbarer Nähe zum Verbraucher. Ein KI-­basierter Anwendungsfall für eine datengetriebene Optimierung von Blockheizkraftwerken ist die „vorausschauende Wartung“ (engl. „Predictive Maintenance“), die zur Sicherstellung der Versorgung die Ausfallwahr­scheinlichkeit ermittelt. Im Gegensatz zur turnus­mäßigen und zustandsorientierten Wartung basiert die vorausschauende Wartung auf der rechneri­schen Ermittlung des optimalen Zeitpunkts für die Wartungsmaßnahme.

Durch Methoden der Datenintegration, Datenberei­nigung und Vereinheitlichung auf der LPDG Analytics Plattform bildet die Gesamtheit der Daten die Basis zur Erkennung und Voraussage von Anomalien. Auf dieser Basis können Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse errechnet und somit auch der optimale Zeitpunkt für die Wartung bestimmt wer­den. Algorithmen aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz und maschinelles Lernen (engl. Machine Learning) sorgen so für einen energetisch vorteilhaften, sicheren und wirtschaftlichen BHKW­-Betrieb.

Beispiel: Data Analytics bei Ladeinfrastrukturen

Mit Lösungen zur erweiterten Analyse von Ladeinfrastrukturen und E-­Mobilität lassen sich Prognosen über das Nutzerverhalten von morgen erstellen. Die Analytics­Plattform der LPDG ermöglicht hier die detaillierte Analyse des Ladeverhaltens durch Unter­scheidung von Lade­ und Parkzeiten sowie der Ladedauer, die flexible Analyse der Energieverbräuche auf unterschiedlichen Aggregations­-Ebenen und Zeithorizonten sowie die Klassifizierung der Ladestationen anhand des Nutzerverhaltens. Durch die Einbindung von Geo-­Daten in die Analyse ist es möglich, die Ladedaten in Kombination mit der Position der Lade­stationen auszuwerten. Der Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens ermöglicht die Vorhersage des Energieverbrauchs und der zukünftigen Aus­lastung der Ladeinfrastruktur. Das Thema KI wird Industrie und Versorgungswirtschaft in den kommen­ den Jahren zunehmend beschäftigen. Es lohnt sich also, früh einzusteigen und erste Anwendungsfälle zu testen und zu implementieren.

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