Generative KI für die Energiewende: Ein vielversprechender Ansatz?

Dank Künstlicher Intelligenz (KI) kann Energie effizienter erzeugt, verwaltet und verbraucht werden. Allerdings müssen hierfür die Entscheidungen von Energieakteuren sicher, zuverlässig und nachhaltig sein.

Es ist eine kleine Revolution, die den Weg für viele weitere ebnet. Enedis (Betreiber des französischen Stromnetzes) erhielt im Sommer 2023 viel Aufmerksamkeit für seine KI-Lösung zur Vorhersage von Ausfällen im Stromnetz. Das Tool CartoLine BT wurde bei der ISGAN-Preisverleihung für herausragende Innovationen im Dienste der Smart Grids ausgezeichnet.

Im Wesentlichen analysiert die Lösung von Enedis mit Hilfe künstlicher Intelligenz die von den Linky-Zählern gesammelten Daten, um Vorfälle zu antizipieren und Eingriffe in das Niederspannungsnetz vorzuschlagen, bevor die Kunden davon betroffen sind. Mehr als 95 % der erkannten Anomalien bestätigten sich vor Ort.

Beispiellose Komplexität

Diese Erfolgsgeschichte ist ein Beispiel für einen Kompetenzbereich der KI, in dem sie Energieunternehmen dabei helfen kann, ihre Infrastruktur und ihr Portfolio besser zu verstehen. Natürlich haben Energieversorger nicht auf KI gewartet, um eine detaillierte Analyse von Energieerzeugung und -verbrauch zu erhalten. Schon seit Jahren analysieren sie die Bedürfnisse ihrer Kunden, um sie besser bedienen zu können. Heute steht der Markt jedoch vor neuen und komplexeren Herausforderungen.

Der Ausbau der erneuerbaren Energien verändert den Energiemix und macht ihn weniger steuerbar als in der Vergangenheit, als er ausschließlich aus großen Produktionsanlagen stammte. Heute spielen aufgrund der stärkeren Vernetzung viel mehr Faktoren eine Rolle. So kann eine kleine Wolke in den Niederlanden oder ein Spannungsabfall auf dem Balkan Auswirkungen auf das gesamte europäische Energiesystem haben.

Entwicklungen vorhersehen

Auch auf der Verbraucherseite ist der Energiemarkt zunehmend fragmentiert. Der Wettbewerb nimmt zu, auch wenn er in den letzten Jahren durch die Energiepreise etwas gebremst wurde. Die Konsumgewohnheiten ändern sich, insbesondere aufgrund des wachsenden Umweltbewusstseins, der zunehmenden Elektromobilität und der steigenden Preissensibilität.

Angesichts dieser neuen Umstände müssen Energieunternehmen ihre Produktions- und Verbrauchsmethoden anpassen. KI spielt eine Schlüsselrolle, wenn es darum geht, solche Trends zu erkennen und zu antizipieren, um ein effizientes Management zu ermöglichen.

KI ist beispielsweise für die Energieerzeugung von entscheidender Bedeutung. Die Branche nutzt bereits Supercomputer, um Wetterdaten, historische Nachfragedaten und Energiepreise zu analysieren.

Die Echtzeit-Analyse- und Prognosefähigkeiten der KI werden jedoch neue Konzepte für den Ausgleich von Angebot und Nachfrage ermöglichen, die zu vorausschauenden und fundierten Entscheidungen und einer effizienteren Nutzung der Ressourcen führen werden.

Von anderen Regionen lernen

Das Gleiche gilt für die Nachfrage. Die derzeitigen Prognosemodelle sind zwar robust, aber nicht flexibel genug, um neue Verbrauchertrends und unsichere Klimabedingungen zu berücksichtigen. Wo herkömmliche Algorithmen an ihre Grenzen stoßen, bietet KI aufgrund ihrer Flexibilität und der Fähigkeit, große Datenströme zu verarbeiten, große Vorteile.

Ein Beispiel sind Hitzewellen, die heute ungewöhnlich heiß und lokal konzentriert auftreten und unvorhersehbare Folgen haben. Energieversorger sammeln derzeit Daten aus Regionen wie Kalifornien und Australien, die mit dem vergleichbar sind, was in Zukunft in Frankreich oder Europa passieren könnte, um mit Hilfe von KI-Prognosemodellen ein möglichst genaues Bild des zukünftigen Klimas zu zeichnen.

Die richtigen Kompromisse eingehen

Ein weiterer nicht zu unterschätzender Bereich ist die Entwicklung innovativer Energieökosysteme. Die heutige Energielandschaft besteht aus traditionellen Stromerzeugungsanlagen, Verbrauchern, die mit Photovoltaikanlagen auf ihren Dächern selbst zu Erzeugern werden („Prosumer“), Speichern, zeitversetztem Laden etc. Das System wird immer komplexer und entwickelt sich von einer linearen zu einer sehr dynamischen, netzartigen Struktur.

Daher müssen neue Netzkonzepte definiert werden, was sehr viele Berechnungen und Modellierungen erfordert, die nicht nur technische, sondern auch wirtschaftliche und soziale Dimensionen umfassen. Wenn beispielsweise in einem ländlichen Gebiet eine große Photovoltaikanlage installiert werden soll, muss geklärt werden, wie ein Energienetz angepasst werden kann, das bisher auf geringen Verbrauch und keine Erzeugung ausgelegt war. KI kann dabei helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, wie sie auch in Notsituationen helfen kann, indem sie z. B. Vorschläge macht, wie ein durch einen Sturm zerstörtes Netz wieder aufgebaut werden kann.

Maßgeschneiderte Energiesparmaßnahmen

Obwohl KI ein großer Energieverbraucher ist, kann sie eine wichtige Rolle beim Umweltschutz spielen. Sie kann die Energieverbrauchsmuster von Gebäuden oder Industrieanlagen überwachen und so Einsparmöglichkeiten und Best Practices zur Optimierung der Energieeffizienz identifizieren.

Das Gleiche gilt für Privathaushalte, wo KI Energiesparmaßnahmen auf der Grundlage des tatsächlichen, in Echtzeit gemessenen Verbrauchsverhaltens jedes Einzelnen auf umweltfreundliche Verhaltensweisen zuschneiden könnte. Sie kann auch beim „Smart Charging“ eingesetzt werden, bei dem das Elektrofahrzeug zum günstigsten Zeitpunkt aufgeladen wird, wobei die Bedürfnisse des Fahrers, die Energiepreise und die Netzauslastung berücksichtigt werden und gleichzeitig die Lebensdauer der Batterie verlängert wird.

Und schließlich hält die KI Einzug in die Forschungs- und Entwicklungslabors, um dort Fortschritte zu erzielen, die mit herkömmlichen Technologien in den Bereichen Isolierung, Batterien, Photovoltaik usw. noch nicht möglich sind.
Und schließlich hält die KI Einzug in die Forschungs- und Entwicklungslabors, um dort Fortschritte zu erzielen, die mit herkömmlichen Technologien in den Bereichen Isolierung, Batterien, Photovoltaik usw. noch nicht möglich sind.

Vorsichtsmaßnahmen für einen existenziell bedeutsamen Sektor

Die Energieversorger sind heute in Sachen KI aktiv. Frankreich kann zudem stolz auf sein Innovationsökosystem sein. Alle Akteure beschäftigen sich mit dem Thema und experimentieren, bevor sie die Technologie in großem Maßstab einsetzen, wie beispielsweise Enedis mit seiner KI-Lösung, die derzeit im Hochspannungsnetz der Mittelspannungsfreileitungen getestet wird.

Es liegt in der Natur dieses – für die Wirtschaft existenziellen – Sektors, dass Fortschritte mit großer Vorsicht gemacht werden und nur dann, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind: ein sicherer Rahmen auf Seiten der Cyber Security, sehr klare Regeln zu Themen wie personenbezogenen Daten und vertrauenswürdige Partner, die die Souveränität wahren.