Industry Watch: Künstliche Intelligenz und Energiemarkt

Die Krise in der Energiebranche stellt die Betreiber vor die Notwendigkeit, effektiv auf eine Vielzahl von Herausforderungen zu reagieren, darunter Preisvolatilität, Nachfragewachstum und die Reduzierung der Umweltbelastung die innovative Lösungen erfordern. Die Unterstützung, die KI bieten kann, ermöglicht es den Beteiligten, der Notwendigkeit, interne Compliance-Mechanismen im Einklang mit den wachsenden Vorschriften in diesem Bereich zu implementieren, einen Schritt voraus zu sein.

Die Krise, mit der die Energiebranche konfrontiert ist, erfordert von den Betreibern, effektiv auf verschiedene Herausforderungen zu reagieren: Preisschwankungen, die durch geopolitische Faktoren beeinflusst werden, wachsende Nachfrage und die Notwendigkeit, die Umweltbelastung zu reduzieren. In solch komplexen Situationen kann künstliche Intelligenz („KI“) ein wirksames Mittel sein, um erfolgreiche Lösungen zu finden. Das breite Anwendungsspektrum künstlicher Intelligenz überschneidet sich häufig mit dem Energiethema, insbesondere bei der Notwendigkeit, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und eine sofortige Reaktion auf sich ändernde Faktoren sicherzustellen, wobei maschinelles Lernen am wichtigsten ist. In diesem Zusammenhang sollten wir über technologische Lösungen nachdenken, vom sogenannten „algorithmischen Handel“ bis hin zu „Smart Homes“, ohne dabei intelligente Netze und automatisierte Prozesse zur Optimierung erneuerbarer Energien zu vergessen.

Smart Grid

Künstliche Intelligenz spielt eine entscheidende Rolle im Netzwerk von Energieverbrauchern und -verteilern. Durch die Dezentralisierung und Digitalisierung des Stromnetzes ist die Zahl der aktiven Akteure gestiegen, gleichzeitig ist es schwieriger geworden, das Netz im Gleichgewicht zu halten. Gleichzeitig erfordert der Aufstieg unregelmäßiger Energiequellen wie Solar- und Windenergie eine schnelle Anpassung der Stromverteilung an den schwankenden Verbrauch und umgekehrt. Intelligente Netze, die von Verteilnetzbetreibern („VNB“) verwaltet werden, fallen in den Bereich der lokalen Mittel- und Niederspannungsverteilung und übertragen nicht nur Strom, sondern auch Daten. Das Smart-Grid-Management von der Quelle bis zum letzten Zweig wird durch ein Fernsteuerungssystem erreicht, das eine Verbrauchsmessung, Echtzeitüberwachung der Infrastruktur und Energiemanagement einzelner Stromversorgungspunkte ermöglicht.

Künstliche Intelligenz und Handel

Die Vorhersagekraft künstlicher Intelligenz hat ein größeres Potenzial im Stromhandel. Künstliche Intelligenz erleichtert die systematische Auswertung großer Mengen historischer Markt- oder Wetterdaten. Darüber hinaus sorgen bessere Prognosen, wie sich gezeigt hat, für Netzstabilität und Versorgungssicherheit. Unter diesen Prämissen haben sich einige Algorithmen der künstlichen Intelligenz als intelligent genug erwiesen, um unabhängigen Handel (algorithmischer Handel oder automatisierter Handel) entsprechend dem, was bereits auf dem Finanzmarkt geschieht, durchzuführen.

Hausverbrauch mit künstlicher Intelligenz

Wenn Verbraucher durch künstliche Intelligenz an das Stromnetz angeschlossen werden, können sie zu einem stabilen und grünen Netz beitragen. Lösungen wie Smart Homes und Smart Meter gibt es bereits, sind aber noch nicht weit verbreitet. In einem Smart Home reagieren vernetzte Geräte auf die Strommarktpreise und passen sich dem Nutzungsverhalten der Haushalte an, um Strom zu sparen und Kosten zu senken.

Welche Änderungen wird die Regulierung mit sich bringen?

In diesem Fall sollten Unternehmen, die künstliche Intelligenzsysteme im Energiemarkt einsetzen, beginnen, die rechtlichen Aspekte ihres Einsatzes aus rechtlicher Sicht zu betrachten -bezogene regulatorische Anforderungen. Tatsächlich überschneidet sich die Debatte über den Einsatz künstlicher Intelligenz mit den gesetzgeberischen Fortschritten des Gesetzes über künstliche Intelligenz, das auf einem ethischen und risikobasierten Ansatz basiert und ein bestimmtes Ziel hat: die Vertrauenswürdigkeit von Systemen künstlicher Intelligenz. Daher sollte der Ansatz für KI-Systeme auf einer Bewertung der damit verbundenen Risiken basieren und unterschiedliche Compliance-Mechanismen berücksichtigen, je nachdem, ob das System ein hohes oder niedriges Risiko aufweist.

Neben der Compliance (die nach der Fertigstellung der EU-Vorschriften wahrscheinlich recht streng werden wird) sollten Betreiber auch EU-Ratschläge zu anderen Aspekten des Einsatzes von KI berücksichtigen. Insbesondere wurde die Frage der zivilrechtlichen Haftung im Oktober 2020 Gegenstand einer Entschließung des Europäischen Parlaments zur Ausarbeitung eines Verordnungsentwurfs für die Branche der künstlichen Intelligenz. Der Entwurf schlägt einen strengen Rechenschaftsmechanismus für Betreiber von Hochrisikosystemen vor. Der Entwurf hat öffentliche Kommentare eingeholt und wurde noch nicht in einen verbindlichen Text umgewandelt.

Angesichts dieser Unsicherheit sind Betreiber der Energiewirtschaft, ob Händler, Verteiler oder gewerbliche Nutzer, aufgerufen, sich immer stärker mit dem Thema Künstliche Intelligenz auseinanderzusetzen, um daraus Vorteile zu ziehen. Am wichtigsten ist die Implementierung interner Compliance-Mechanismen im Voraus, um zukünftige Vorschriften einzuhalten und Verbote oder Einschränkungen für KI-Systeme zu vermeiden, die potenzielle Wettbewerber benachteiligen könnten.

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