Künstliche Intelligenz für den Energiesektor : Strom mit Hirn

Der europäische Energiesektor ist in einem tiefgreifenden Wandel begriffen. „Künstliche Intelligenz wird zum entscheidenden Faktor, um die Komplexität dezentraler, wetterabhängiger Energiesysteme zu bewältigen“, heißt es in einem jüngst fertiggestellten Bericht. Dieser widmet sich KI-Anwendungen im Energiesektor, in Auftrag gegeben wurde er von der Europäischen Kommission.

Der Autor Martin Brynskov von der Universität Kopenhagen propagiert darin unter anderem einen digitalen Zwilling des Energiesystems für Optimierung, Prognose und Steuerung in Echtzeit. „Das erleichtert die Überwachung, minimiert das Risiko von Ausfällen und erlaubt dynamische Sicherheitsanalyse.“

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Im Bereich der Energieerzeugung könnten digitale Zwillinge mit KI-Unterstützung dabei helfen, Service und Wartung effizienter zu gestalten. Auch trägt Künstliche Intelligenz dazu bei, die Netzstabilität bei der Integration erneuerbarer Energien aufrechtzuerhalten.

Dem KI- und Digitalexperten schwebt jedoch auch ein virtuelles Modell des europäischen Stromnetzes vor. „Durch die daraus resultierenden Möglichkeiten der Echtzeit-Kontrolle und der Prognose ließe sich die Resilienz des Energiesystems insgesamt erhöhen.“

Man darf gespannt sein, welche Schlüsse die EU-Kommission nun aus dem KI-Report zieht. Was für das europäische Stromnetz im Großen gilt, hat auch auf Ebene der EVU seine Berechtigung. 

„Die Energieversorger erwarten sich aus dem KI-Einsatz Wettbewerbsvorteile durch Innovationen, genauere Prognosen und eine verbesserte Integration von Flexibilitäten“, erklärt EY-Senior-Manager Yu-Hui Liu. Darüber hinaus brauche es KI-basierte Lösungen durch den Wandel auf Verbraucherseite, beispielhaft sei hier die Zunahme bei Wärmepumpen und Elektroautos genannt. „Künstliche Intelligenz ermöglicht es, das Verhalten einer großen Kundenzahl zu analysieren und daraus Prognosen abzuleiten.“

Ein Beitrag zu letzterem Thema ist ein bereits abgeschlossenes heimisches Forschungsprojekt zur Überwachung von Schaltapparaten in Umspannwerken. Dabei handelt es sich um Leistungsschalter, Last- oder Erdungstrenner.

Das auf einem Patent der Technischen Universität Graz und des Übertragungsnetzbetreibers APG basierende Verfahren analysiert den für die Schaltvorgänge aus einer Batterie entnommenen Strom. „Jedes Schaltgerät hat einen charakteristischen Stromverlauf, der durch äußere Faktoren wie Kettenbruch, Alterung, Eislast oder andere Fehlfunktionen beeinflusst werden kann“, führt Messtechnik-Spezialist Werner Schöffer aus. „Auftretende Abweichungen können mithilfe eines neuronalen Netzwerks erkannt werden.“

In der Praxis zeigte sich: Das Verfahren eignet sich nicht nur zur Erkennung fehlerhaft durchgeführter Schalthandlungen. Die KI-Bewertung langfristig aufgezeichneter statistischer Messdaten erbringt zudem wichtige Erkenntnisse über den Zustand der Schaltapparate.

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„KI und Infrastruktur“ war das übergreifende Thema des diesjährigen MönchsbergForums der Salzburg AG. Jürgen Schmidhuber mahnte dabei gleich zu Beginn in seiner Keynote: „Europa muss im globalen Wettbewerb bei der KI-Infrastruktur aufholen.“ Regionale Player wie die Salzburg AG müssten dabei strategische Wegbereiter sein, so der wissenschaftliche Direktor des Schweizer KI-Forschungsinstituts IDSIA.

„Transformation ist für uns kein Schlagwort, wir wollen umsetzen“, nahm Salzburg-AG-Vorstandssprecher Michael Baminger den Ball auf. Im Anschluss an die Konferenz wurden und werden die daraus abgeleiteten Impulse und Thesen daher im Rahmen von Führungskräfte-Workshops weiterentwickelt und in konkrete Maßnahmen überführt.

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Die Bewertung möglicher Einsatzszenarien für Künstliche Intelligenz fiel durchaus differenziert aus: „Die Nachhaltigkeitspotenziale von KI stehen in einem Spannungsverhältnis zu ihrem Energie- und Wasserbedarf.“ 

Einerseits ließe sich die Integration erneuerbarer Energien damit massiv beschleunigen. Andererseits benötigen KI-Systeme selbst enorme Rechenleistungen und damit Strom. „Nachhaltiger KI-Einsatz erfordert grüne Rechenzentren und eine kritische Bewertung des tatsächlichen Nutzens einer Anwendung.“ Die KI-Integration ist kein rein technisches Projekt – sie verändert Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten. Baminger: „Ihr Einsatz erfordert eine neue Kultur des Lernens und einen Change-Prozess im Unternehmen.“

Erfolgreiche Fallbeispiele für die KI-Nutzung in unterschiedlichsten Bereichen versammelt eine ausführliche PwC-Studie aus dem Vorjahr. Der sprechende Titel: „Künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft. Übersicht KI-basierender Software-Produkte zum Einsatz in der energiewirtschaftlichen Wertschöpfungskette“.

Exemplarisch ist das Projekt eines Netzbetreibers, der sich mit wachsenden Herausforderungen im Bereich des Mittelspannungsnetzes konfrontiert sah, das in seinem Fall 50 Ortsnetzstationen umfasste. „Um effizient agieren zu können, fehlte dem Netzbetreiber die Transparenz, mögliche Überlastungen oder Störungen im Netz frühzeitig zu erkennen und vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen“, schildert PwC-Berater Björn Burow.

Die Lösung: Ein KI-basiertes Software-Tool zur frühzeitigen Erkennung von Leistungsspitzen und zur Vermeidung von Engpässen. „Die KI erlaubt eine höhere Auslastung von Leitungen und Transformatoren, ohne das Netz zu gefährden.“