Energiewende: KI für bessere Energieeffizienz
Die Energiewende bedeutet einen tiefgehenden Wandel, der neue, intelligente Lösungen braucht. Die nötigen Werkzeuge liefert die Digitalisierung – zum Beispiel in Form von Künstlicher Intelligenz (KI).
Sie soll dabei helfen, den hohen Ansprüchen eines klimaschonenderen und effizienteren Energiesystems gerecht zu werden. Die Möglichkeiten für den Einsatz von KI-Systemen reichen vom Smart Grid bis zur Gebäudeautomation im Eigenheim. Tatsächlich gibt es kaum einen Bereich des Energiesektors, in dem KI keine sinnvolle Unterstützung bieten kann.
Der Wandel im Energiesektor ist digital
Digitale Tools für den Energiemarkt
Sie finden sich in allen Bereichen des Energiesystems wieder, zum Beispiel
• als Smart-Grid-Komponenten wie Smart Metern oder Steuergeräten für die Energieströme;
• in der Kommunikationsinfrastruktur, um Daten von den Smart Metern verarbeiten zu können;
• bei der Datenanalyse, von Signal- und Zustandsanalysen über Anlagenmonitoring bis hin zur Auswertung von Verbraucherdaten;
• bei der Automatisierung von Lastmanagement, Speichermanagement und anderen Funktionen.
Eine Schlüsselrolle kommt dabei Künstlicher Intelligenz zu. Denn ohne Frage wird das neue Energiesystem deutlich komplexer und dessen Management immer wichtiger: Daten müssen erhoben, analysiert und in Entscheidungen umgewandelt werden, um eine stabile Energieversorgung zu gewährleisten und elektrischen Strom zu effizient wie möglich zu nutzen.
Anforderungen an die moderne Energieversorgung
Anders ausgedrückt: Wie kann sichergestellt werden, dass der Strom aus erneuerbaren Energien zur richtigen Zeit am richtigen Ort zur Verfügung steht?
Mit KI den Energiesektor managen
Die Antworten darauf werden zunehmend komplexer in einem Energiesystem, das weitgehend auf Erneuerbaren basieren soll. So müssen mehr äußere Einflüsse berücksichtigt werden, die auf die Stromerzeugung einwirken können – wie der sich verändernde Tag-und-Nacht-Zyklus oder das Wetter. Gleichzeitig gilt es, einen wachsenden Energieverbrauch abzudecken. Bis 2040 könnte der weltweit fast 27 Prozent höher liegen als noch 2017, schätzt die Internationale Energieagentur IEA.
Das bedeutet: Energieflüsse müssen schneller und flexibler gesteuert werden, um den Energieverbrauch zu optimieren. Möglich ist das nur mit einer Reihe verschiedener Daten. Netzauslastung, Verbrauch, Speicherkapazitäten, Wetterbedingungen und vieles mehr müssen im Zusammenhang betrachtet werden. Das macht die Entscheidungen zu einer komplexen Angelegenheit.
Datenanalyse für ein klares Bild
Gebäudeautomation mit Künstlicher Intelligenz
Energiemanagement und Künstliche Intelligenz sind selbstverständlich nicht nur auf der Ebene der Stromnetze wichtig für die Energiewende. Im Gebäudesektor übernehmen sie die gleichen Funktionen und sorgen für mehr Effizienz.
Unabhängig davon, ob es um das private Eigenheim oder Zweckgebäude für Gewerbe und Industrie geht. Strom lässt sich schließlich überall einsparen oder effizienter verteilen. Aber wie genau bekommt die KI das hin?
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Vernetztes Energiemanagement
Vernetzung im Energiemanagement bedeutet nicht allein, dass die technischen Anlagen in einem Gebäude miteinander korrespondieren. Vielmehr geht es auch darum, Energie- und Prozessdaten sinnvoll miteinander zu verknüpfen.
Denn diese Verbindung liefert nicht nur Antworten auf Fragen nach dem Verbrauch (von Maschinen oder elektrischen Geräten), sondern kann direkt die Effizienz der laufenden Prozesse analysieren. Voraussetzung hierfür: Die entsprechenden Daten müssen geliefert werden.
Das Internet of Things (IoT) ist daher die wichtigste Grundlage für intelligente Gebäudeautomation und das dazugehörige Energiemanagement.
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Prognosen & Analysen
Tatsächlich kann eine umfassende Gebäudeautomation sogar weit mehr Details berücksichtigen als Energie- und Prozessdaten. Eine digitale Erfassung eines Gebäudes eröffnet in dieser Hinsicht weitreichende Möglichkeiten:
Raumsensoren können im Zusammenspiel mit Belegungsprotokollen dabei helfen, das Heizen oder Kühlen der Räume besser an deren Nutzung anzupassen.
Unregelmäßigkeiten oder defekte Energieverbraucher im Gebäude können identifiziert und analysiert werden.
Die KI kann anhand all dieser Daten Vorhersagen treffen, wann welche Verbraucher wie viel Energie benötigen.
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Flexible KI
Genau wie auf der Stromnetz-Ebene gilt auch beim Energiemanagement für Gebäude: Entscheidungen müssen schnell und flexibel getroffen werden. Das gilt umso mehr, wenn der Energiebedarf wenigstens teilweise mit selbst produziertem, erneuerbarem Strom gedeckt wird.
Die KI behält trotz der komplexen Anforderungen besser den Überblick und kann nicht nur automatisiert die Daten auswerten, sondern auf deren Grundlage ebenso automatisiert die Steuerung übernehmen.
Dadurch lassen sich zum Beispiel Lastspitzen beim Betrieb von Anlagen und Geräten vermeiden, weil der Bedarf an die verfügbare Energie angepasst werden kann – für deutlich mehr Effizienz.
Mehr Möglichkeiten mit Künstlicher Intelligenz
Durch den Einsatz von KI lassen sich die Anwendungsmöglichkeiten des Energiemanagements noch mehr erweitern. Klassische Felder für das Energiemanagement sind etwa das Lastenmanagement und – vor allem im Zusammenhang mit erneuerbaren Energien – das Speichermanagement. Von zunehmender Bedeutung ist außerdem das Lademanagement für E-Fahrzeuge, sowohl im privaten als auch im gewerblichen Bereich.
KI Lösungen für die Zukunft der Gebäudeautomation
Gebäudeautomation für mehr Energieeffizienz heißt aber eben mehr als die intelligente Steuerung von Energieflüssen. Mit ausreichenden Daten und künstlicher Intelligenz lässt sich eine Sektorenkopplung schon auf der Gebäudeebene umsetzen. Wie kann das aussehen? Zum Beispiel so:
• Die KI erkennt anhand von Daten aus Raumsensoren, welche Räume genutzt werden und welche nicht. CO2-Sensoren sind hierzu ebenso in der Lage wie Bewegungs- oder Anwesenheitssensoren.
• Gleichzeitig erhält die KI Informationen darüber, wo beispielsweise in einer Produktionsstätte gerade Prozesswärme entsteht.
• Durch die Verknüpfung solcher Daten kann Energie – in diesem Fall Wärme – effizienter genutzt werden.
KI Lösungen für effiziente Gebäudekühlung
• Latentwärmespeicher etwa verwenden Materialien, die durch einen Wechsel ihres Aggregatzustands Wärme aufnehmen und speichern können. So wird der Raum bei steigenden Temperaturen gekühlt. Sinkt die Temperatur erneut, gibt das Material die gespeicherte Wärme wieder ab. Dadurch verringern sich außerdem Temperaturschwankungen, so dass die Innentemperatur durchgängig auf einem Niveau bleibt.
• Ein weiteres Beispiel sind Wärmepumpen, die nicht nur beim Heizen effizient sind. Sie eignen sich gleichzeitig hervorragend für Kühlzwecke und führen bei Bedarf überschüssige Wärme aus dem Gebäude an die Umgebung ab.
• In beiden Fällen kann künstliche Intelligenz genutzt werden, um Temperaturunterschiede frühzeitig zu erkennen und die geeigneten Maßnahmen einzuleiten. Ständige Kontrollen am Zimmerthermometer und manuelle Einstellungen am Thermostat sind somit gar nicht mehr notwendig – die Gebäudetechnik regelt die Raumtemperatur ganz automatisch.
Mit den vorgestellten Beispielen ist das Potenzial von Künstlicher Intelligenz im Energiemanagement längst nicht ausgeschöpft. Einsatzmöglichkeiten warten entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Von der Erzeugung über den Handel bis zur Abrechnung können KI-Anwendungen dabei helfen, den Energiesektor effizienter zu gestalten.
