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Digitalisierung: Wie Künstliche Intelligenz die Energiewende voranbringt

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In Karlsruhe-Durlach wird ein smartes Energieversorgungskonzept realisiert. © cubicroot/Pixabay

| Kira Crome |

Ohne Digitalisierung wäre die Energiewende nicht denkbar. In Zukunft werden auch Algorithmen das Energiesystem steuern. Schon heute nutzt die Energiewirtschaft Künstliche Intelligenz, um Prozesse effizienter zu gestalten. Was die Technologie morgen in der Energieversorgung leisten könnte, wird ein neues Kompetenzzentrum Kognitive Energiesysteme erforschen. Getragen wird es vom Fraunhofer Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik.

Die Digitalisierung ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Auch bei der Energiewende nicht. Sie bereitet den Weg für den Umbau der Energieversorgung. An dessen Ende steht ein kleinteiliges System, das Erzeugung und Verbrauch permanent angleicht, das das Stromnetz mit anderen Sektoren wie Wärmeversorgung, Industrie und Verkehr verknüpft und das die wachsende Zahl von dezentralen Erzeugern, Speichern und Verbrauchern orchestriert. Dabei hilft nicht allein die digitale Vernetzung einzelner Komponenten. Ein solches System erfordert äußerst komplexe Abstimmungs- und Entscheidungsprozesse. „Ein dezentrales System kann nur über digitale Prozesse in Echtzeit und automatisierte Entscheidungen funktionieren“, erklärt Clemens Hoffmann, Leiter des Fraunhofer Instituts für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik. „Erst durch Künstliche Intelligenz wird es möglich, unterschiedliche Systeme wie Strom- und Wärmeversorgung sowie die Mobilität über automatisierte Entscheidungen im großen Maßstab zu verbinden.“

Künstliche Intelligenz kommt heute schon in vielen innovativen Technologien zum Einsatz. Sie kann zum Beispiel in vorhandenen Datensätzen wiederkehrende Muster erkennen und Prognosen erstellen oder einmal erlernte Muster in anderen Zusammenhängen wiedererkennen und verarbeiten. Das ermöglicht das automatische Erkennen von Gesichtern, die Spracherkennung, die Steuerung autonom fahrender Autos oder die Klassifizierung von Krebszellen. Auch in der Energiewirtschaft kommt Künstliche Intelligenz heute schon in einigen Bereichen zum Einsatz.

Mehrfamilienhäuser im Bestand intelligent mit erneuerbaren Energien versorgen
Ein Anwendungsbeispiel entsteht gerade in Karlsruhe. Im Stadtteil Durlach haben die Bauarbeiten für ein neues Quartier begonnen. Hier soll eine neue Energieversorgung für fünf Mehrfamilien-Bestandsgebäude mit 175 Wohnungen entstehen. Das Ziel: Eine Halbierung des Primärenergieverbrauchs und der damit verbundenen CO₂-Emissionen. Derzeit werden die Gebäude, 1963 errichtet und 1995 energetisch teilsaniert, durch Erdgaskessel und Strom aus dem Netz versorgt. Künftig sollen das Photovoltaik-Anlagen auf den Dächern, Wärmepumpen, Wärme- und Stromspeicher und Erdgas-Blockheizkraftwerke im Verbund bewerkstelligen. „Die Kombination der Technologien hat sowohl energetisch als auch ökonomisch großes Potenzial“, sagt Stefan Storz, Geschäftsführer der kommunalen Wohnungsbaugesellschaft der Stadt Karlsruhe. Vor allem Wärmepumpen kommen bislang in Bestands-Mehrfamilienhäusern selten zum Einsatz. Hinsichtlich von Temperaturniveau, Verfügbarkeit von Wärmequellen und der Versorgung mit erneuerbarem Strom ist ihre Integration technisch anspruchsvoll.

Das Energieversorgungskonzept des „Smarten Quartier Karlsruhe-Durlach“ ist somit Neuland. Gesteuert wird das neue Verbundsystem durch ein intelligentes Energiemanagement. Es steuert die Wärmepumpen und die Blockheizkraftwerke so, dass die Wärmepumpen bevorzugt mit selbst erzeugtem Solarstrom vom Dach oder aus den Blockheizkraftwerken betrieben werden können. Somit soll der Verbrauch von Erdgas und Strom aus dem Netz gesenkt werden, um die CO₂-Emissionen zu mindern. Zugleich muss das neue System für die Mieter wirtschaftlich bleiben. Damit die verschiedenen Anlagen im neuen System effizient zusammenarbeiten, setzt die Betriebsführung auf Künstliche Intelligenz. Dafür entwickelt das Fraunhofer Institut für Solare Energiesysteme mit Forschungspartnern Algorithmen zur Fehlererkennung, die das Zusammenspiel der Komponenten KI-basiert optimieren und das Energiemanagementsystem „intelligent“ machen. „Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die intelligente Integration aller drei Technologien eine CO₂-Einsparung von über 50 Prozent und zugleich eine hohe Wirtschaftlichkeit für den Betreiber erwarten lassen“, erklärt Manuel Lämmle vom Fraunhofer ISE.

Potenziale für die Energiewirtschaft
Künstliche Intelligenz-basierte Methoden sollen in Energiesystemen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, erklärt Marcus Voß vom Distributed Artificial Intelligence Laboratory der TU Berlin. Sie kann nicht nur die Betriebs- und Bestandsoptimierung verbessern, sondern auch Prognosen von Erzeugung und Verbrauch früher und präziser treffen, weiß Voß: „Diese Vorhersagen werden im komplexer werdenden Energiesystem auf allen Ebenen benötigt. So können die Energieeffizienz erhöht und Erzeugung und Verbrauch optimal aufeinander abgestimmt werden – auch dann, wenn die Sonne einmal nicht scheint oder viele Elektrofahrzeuge auf einmal in einem Netzabschnitt laden wollen.“

Ein weiteres Anwendungsfeld ist der automatische Energiehandel. Hier geht es um Systeme, die selbständig Handelsstrategien identifizieren und Käufe oder Verkäufe auslösen. Und schließlich wird Künstliche Intelligenz heute schon in Unternehmen der Energiewirtschaft zur Unterstützung der Geschäftsprozesse eingesetzt. KI-basierte Verfahren werden im Vertrieb und im Kundenservice eingesetzt, um individualisierte Produkte zu entwickeln und automatisierte Messungen und Abrechnungen vorzunehmen.

Viele Anwendungsfälle befinden sich aber noch im Forschungsstadium. Etwa bei der Wartung von Photovoltaik- und Windenergieanlagen, Ladestationen oder auch Elektrolyseuren. Selbstlernende Algorithmen können Abweichungen vom Normalbetrieb erkennen und schon vor einem möglichen Schadensfall den Betreiber alarmieren. Das könnte künftig Kosten für die Instandhaltung senken.

„In der Systemplanung können Clustering-Algorithmen helfen, typische Verbrauchertypen zu erkennen, erwartetes Verhalten und Unsicherheiten für einen speziellen Standort akkurat zu modellieren“, erklärt Voß. So ließen sich künftig Standardlastprofile und Gleichzeitigkeitsfaktoren ersetzen. Auch im Netzbetrieb kann Künstliche Intelligenz die künftig immer größer werdenden Mengen an Sensordaten nutzen, um die lokale Netzauslastung zu verbessern und kritische Zustände früher zu erkennen.

Wo Künstliche Intelligenz heute schon angewendet wird
„Es ist keine Frage mehr, ob, sondern wie und mit welchem Mehrwert Künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft eingesetzt werden kann“, ist Kerstin Andreae, Hauptgeschäftsführerin des Bundesverbands der Energie- und Wasserwirtschaft überzeugt. Eine vom Verband beauftragte Leitstudie hat die aktuellen und künftigen Potenziale der Technologie analysiert und Handlungsempfehlungen für Unternehmen und Politik abgeleitet. Praxisbeispiele illustrieren, in welcher Vielfältigkeit Künstliche Intelligenz-basierte Methoden heute schon in der Energiewirtschaft zum Einsatz kommen.

Allerdings seien aktuelle Künstliche Intelligenz-basierte Methoden heute oft noch „Black Boxes“, stellt der Wirtschaftsinformatiker Voß fest. „Das heißt: Menschen können die Entscheidungen der Künstlichen Intelligenz nicht immer nachvollziehen.“ Auch werde die Technologie meist als Maschinelles Lernen wahrgenommen. Dabei bietet der Methodenkasten der Künstlichen Intelligenz weitaus mehr interessante Ansätze für das Energiesystem. Zum Beispiel sogenannte Multi-Agenten-Systeme: Einzelne Komponenten eines Systems sind intelligent vernetzt, kooperieren miteinander und entwickeln durch selbstständiges Aushandeln – etwa von Preisen – optimale Strategien, ohne eine zentrale Kontrolle.

In der Praxis könnte so ein Betreiber einer Solaranlage auf dem heimischen Dach direkt am Energiemarkt teilnehmen. Mithilfe der Künstlichen Intelligenz werden die Aufgaben von Anlagen- und Messstellenbetreibern, Bilanzkreisverantwortlichen und Direktvermarktern soweit automatisiert, dass sie selbstständig ablaufen. Ein solches Automatisierungskonzept wird derzeit am Fraunhofer Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik entwickelt.

Neues Kompetenzzentrum soll KI-Forschung für die Energiewirtschaft bündeln
Wie Künstliche Intelligenz künftig auch im großen Maßstab über Monitoring- und Prognoseaufgaben hinaus die Prozesse des Energiesystems steuern kann, soll in einem Kompetenzzentrum für Kognitive Energiesysteme in Kassel erforscht werden. Getragen wird es vom Fraunhofer Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik; gefördert wird es von der Hessischen Landesregierung in den nächsten zwei Jahren mit knapp sechs Millionen Euro.

In diesem Forschungsnetzwerk sollen die Einsatzfelder von Künstlicher Intelligenz in den drei Bereichen Kognitive Energiewirtschaft, Kognitive Energienetze und Kognitive Energiesystemtechnik weiterentwickelt werden. Derzeit befindet sich das neue Kompetenzzentrum im Aufbau; Experten aus den Bereichen Data Science, Advances in Machine Learning, Recommender Systems und Digital Innovation Management werden gesucht. Bis zur geplanten offiziellen Gründung des Kompetenzzentrums steht zudem die Akquise von Partnern und Anwendungsprojekten aus der Wirtschaft im Vordergrund. Die enge Verbindung mit der Energiebranche ist Teil des Konzepts: Zu den Aufgaben des Kompetenzzentrums werden neben der Forschung auch Dienstleistungen wie Beratung und Konzeptionsstudien über Prototypen bis hin zu schlüsselfertigen Systemen für Energieunternehmen gehören.