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Studie: KI kann Beitrag zur Energiewende leisten  

Bei Vorhersagen könne KI etwa dazu genutzt werden, um für Erzeugung und Handel die Produktion und Nachfrage fluktuierender erneuerbarer Energien früher und präziser vorherzusagen. Im Handlungsfeld Betriebsoptimierung habe die Einsatzplanung von Erzeugungsanlagen große Potenziale für den Einsatz von KI. Auch im optimierten Netzbetrieb biete die Technologie immer mehr Chancen, insbesondere durch die zukünftig stärkere Verbreitung von Sensordaten. Durch KI könnten beispielsweise die lokale Netzauslastung verbessert und kritische Zustände früher erkannt werden.

Im Gegensatz dazu befänden sich die Anwendungsfelder Instandhaltung und Sicherheit durch ihre höhere Komplexität, etwa durch die notwendige Nutzung von Drohnen und Robotern, oftmals noch im Forschungsstadium, hieß es weiter. Hier hemmen demnach bisher insbesondere hohe Investitionskosten, dass KI in Zukunft einen Beitrag für ein Integriertes und stabiles Energiesystem leisten könne.

Verbesserung von Dienstleistungen und Kundenbeziehungen

Bei Vertriebs- und Verbraucherservices werde KI vorwiegend für individualisierte Produkte und automatisierte Messungen und Abrechnungen eingesetzt. In diesem Anwendungsfeld geht es der Studie zufolge bisher vor allem darum, Dienstleistungen und Kundenbeziehungen zu verbessern. Perspektivisch zeigt die Analyse jedoch ein großes Potenzial für die vereinfachte Teilhabe aktiver Verbraucher an der Integrierten Energiewende, etwa durch den automatisierten Verkauf von selbst erzeugtem Strom aus privaten Photovoltaikanlagen. Auch das Energiemanagement zur Eigenverbrauchserhöhung von Photovoltaik-Batterie-Systemen in Haushalten oder die Identifikation kleinteiliger Effizienzpotenziale könne durch KI ermöglicht werden. Durch die Technologie würden etablierte Prozesse aus der Energiewirtschaft auch kleinen Akteuren zugänglich, hieß es.

Dr. Christoph Scholten, Leiter des Referats Digitalisierung der Energiewende im Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, erklärte: „Künftig werden wir mehr und mehr KI-Komponenten in allen Stufen der Wertschöpfungskette sehen. Damit diese erfolgreich im Gesamtsystem zusammenspielen, ist es notwendig, schnell Wissen aufzubauen, um die Basis für eine ganzheitliche Strategie zur Anwendung von Künstlicher Intelligenz für die Energiewirtschaft zu legen." (ud)

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