Prognose zur Entwicklung künstlicher Intelligenz im Energiemanagement in den nächsten zehn Jahren (2024)

Laut einem Bericht von Accenture wird erwartet, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz im Energiebereich die Energieeffizienz bis 2035 um 20 % verbessern kann.

Welche Rolle wird künstliche Intelligenz bei der Neugestaltung der Energiemanagementbranche spielen?

In den letzten Jahren hat sich künstliche Intelligenz zu einer immer wichtigeren Technologie in der Energie- und Energiewirtschaft entwickelt. Es automatisiert und optimiert eine Vielzahl energiebezogener Aktivitäten und steigert dadurch die betriebliche Effizienz und Kosten, verbessert das Energiemanagement und reduziert negative Auswirkungen auf die Umwelt. Die Bedarfsprognose ist einer der wichtigsten Einsatzbereiche künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft. Versorgungsunternehmen können die Ressourcenzuweisung und -verwaltung mithilfe von Systemen der künstlichen Intelligenz verbessern, die den Energieverbrauch durch die Analyse von Daten über Verbraucherverhalten, Wettermuster und andere Variablen genauer vorhersagen können.

Mit Hilfe künstlicher Intelligenz kann die Energieerzeugung und -verteilung optimiert werden.

Zum Beispiel können Algorithmen des maschinellen Lernens Daten von Solar- oder Windparks analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen über die zukünftige Energieproduktion zu treffen. Die manchmal schwankende Produktion erneuerbarer Energien ist für Betreiber möglicherweise einfacher zu bewältigen. Eine der wichtigsten Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft liegt im Bereich des Gebäudeenergiemanagements. Künstliche Intelligenzgeräte können den Energieverbrauch eines Gebäudes überwachen und bewerten, verschwenderisches Verhalten erkennen und Empfehlungen für Verbesserungen geben. Dies hat das Potenzial, Gebäudeeigentümern und -nutzern erhebliche Geldbeträge zu ersparen und gleichzeitig ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren.

Energy Intelligence

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Versorgungsunternehmen von Funktionen wie maschinellem Lernen und Computer Vision der künstlichen Intelligenz (KI) profitieren können. Dazu gehören die Verbesserung der Genauigkeit von Bedarfsprognosen, eine effizientere Energieerzeugung und -verteilung sowie eine schnellere Fehlerbehebung bei Geräten. Durch die Reduzierung der Kosten bei gleichzeitiger Verbesserung der Effizienz und Qualität der von der Einrichtung bereitgestellten Dienstleistungen.

Da Energieversorger einem zunehmenden Druck ausgesetzt sind, die Energieproduktion und -verteilung zu optimieren, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden, müssen sie gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Systeme zuverlässig und kosteneffektiv bleiben. Daher erforscht die Energie- und Energiewirtschaft aktiv die Technologie der künstlichen Intelligenz, um diese Herausforderungen zu lösen. Die Anwendung künstlicher Intelligenz in der Energie- und Energiewirtschaft deckt viele Aspekte ab, darunter Smart-Grid-Management, Energievorhersage und -optimierung, Warnung und Wartung von Geräteausfällen usw. Durch den Einsatz von KI-Technologie können Versorgungsunternehmen dazu beitragen, verschiedene Probleme im Zusammenhang mit der Nutzung erneuerbarer Energien zu lindern, indem sie die Fähigkeit des Netzes verbessern, erneuerbare Energien zu integrieren und die Energiespeicherung und -verteilung zu steuern. Dies hat das Potenzial, die Zuverlässigkeit und Stabilität des Stromversorgungssystems zu erhöhen, gleichzeitig die Kosten zu senken und die Energieerzeugung nachhaltiger zu gestalten.

Zehn Trends der künstlichen Intelligenz im Energiebereich

Smart Grid

Smart Grid ist ein innovatives Konzept, das im Energiemanagement mithilfe von Technologie der künstlichen Intelligenz umgesetzt wird. Durch die Kombination bestehender Energieinfrastruktur mit fortschrittlichen Technologien wie künstlicher Intelligenz zielen Smart Grids darauf ab, die Effizienz der Stromerzeugung, -übertragung und -nutzung zu maximieren.

Algorithmen der künstlichen Intelligenz können Echtzeitdaten von intelligenten Zählern, Sensoren und IoT-Geräten auswerten, um Anomalien zu erkennen, Geräteausfälle vorherzusagen und den Energiefluss zu optimieren. Künstliche Intelligenz hilft Energieversorgern dabei, das optimale Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage zu finden, indem sie die Energieverteilung intelligent reguliert. Die Energieverschwendung wird reduziert und die Effizienz des gesamten Netzes deutlich verbessert. Künstliche Intelligenz wird einen tiefgreifenden Einfluss auf die Energiemanagementbranche haben.

Microgrid

Ein Microgrid ist ein kleineres, unabhängiges Stromnetz, das unabhängig arbeiten kann, ohne auf ein größeres und zentraleres Netzsystem angewiesen zu sein. Mikronetz-Steuerungssysteme nutzen künstliche Intelligenz und maschinelle Lerntechniken, um den Energiefluss zu steuern und die Energieeffizienz zu maximieren. Mikronetze erfreuen sich aufgrund ihrer Fähigkeit, erneuerbare Energien zu integrieren und bei Stromausfällen Notstrom bereitzustellen, immer größerer Beliebtheit.

Energiediebstahl und -betrug erkennen

Energiediebstahl liegt vor, wenn jemand illegal Strom aus dem Netz entnimmt. Die falsche Darstellung von Energiestatistiken oder -verbrauch gilt als Energiebetrug. Die automatisierte Anomalieerkennung mithilfe künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kann Versorgungsunternehmen auf potenzielle Probleme aufmerksam machen. Auf diese Weise können Energieversorger ihre Vermögenswerte schützen, unnötigen Energieverbrauch reduzieren und Einsparungen erzielen.

Netzmanagement, Energieeffizienz und Nachfragesteuerung

Nachhaltiges Energiemanagement hängt stark von der Verbesserung der Energieeffizienz ab, und künstliche Intelligenz ist in dieser Hinsicht von entscheidender Bedeutung. KI-Systeme können Konsumgewohnheiten analysieren und Energiemodelle erstellen, um Ineffizienzen zu erkennen und Lösungen zur Abfallreduzierung bereitzustellen.

Künstliche Intelligenz ermöglicht Demand-Response-Programmen, den Energieverbrauch in Zeiten hoher Nachfrage zu reduzieren. Verbraucher können durch den Einsatz von KI-gestützten intelligenten Geräten und Hausautomationssystemen an den Bemühungen zur Reaktion auf die Nachfrage teilnehmen, um zur Entlastung des Netzes beizutragen und eine sauberere Energieumgebung zu unterstützen.

Energiehandel

Der Energiehandel unterscheidet sich vom anderen Rohstoffhandel aufgrund der Zeitsensibilität der Energielieferung. Für Energiehändler stellt dies sowohl eine Schwierigkeit als auch eine Chance dar, da die Energiemärkte immer liquider werden. Die Prognose des Energiebedarfs und die Bereitstellung von Echtzeitinformationen für Energiepreise für Händler sind zwei Möglichkeiten, wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen die Effizienz der Energiehandelsmärkte verbessern können.

Energiehändler können diese Daten nutzen, um ihre Energieeinkäufe und -verkäufe besser zu planen. Ein Power Purchase Agreement (PPA) ist eine neue Art von Finanzvertrag, der auf der Blockchain ausgeführt werden kann. Die Einführung der Blockchain-Technologie erhöht die Effektivität dieser Verträge, da sie schnellere Transaktionen ermöglicht, die damit verbundenen Kosten senkt und auf einer robusteren und zuverlässigeren Infrastruktur als traditionellere PPA-Plattformen basiert.

Netzsicherheit

Aufgrund ihrer Komplexität ist die Energieinfrastruktur anfällig für Cyberangriffe.

Durch das frühzeitige Stoppen von Cyberangriffen können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen Energiesysteme für alle sicherer machen. Mithilfe von Datenanalysen wird in Energieverbrauchsdaten nach Indikatoren für Cyberangriffe gesucht. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können eingesetzt werden, um Cyberangriffe zu bekämpfen, sobald sie erkannt werden.

Predictive Analytics

Der Einsatz künstlicher Intelligenz für Predictive Analytics ist eine wichtige Ergänzung im Bereich Energiemanagement. Die Vorhersage von Energieverbrauchsmustern, Wetterbedingungen und Geräteleistung sind alles Bereiche, in denen KI-Systeme durch die Analyse großer Mengen historischer und Echtzeitdaten gedeihen.

Versorgungsunternehmen können beispielsweise die Stromerzeugung und -verteilung verbessern, indem sie KI-Algorithmen verwenden, um den Spitzenenergiebedarf vorherzusagen. Dies spart nicht nur Geld, sondern verbessert auch die Netzzuverlässigkeit. Künstliche Intelligenz hilft Energieversorgern, fundierte Entscheidungen zu treffen und die Ressourcenzuteilung durch genaue Vorhersagen des Energieverbrauchs zu optimieren.

Customer Engagement

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden erstmals in der Energiebranche eingesetzt, um die Interaktion mit Kunden zu verbessern. Unternehmen der Energiewirtschaft können durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen die Bedürfnisse der Verbraucher besser erfüllen. Datenanalysen werden verwendet, um die Energieverbrauchsmuster der Kunden zu verstehen und diese Muster dann zu nutzen, um den Verbrauchern zu sagen, wie sie den Energieverbrauch durch Verhaltensänderungen reduzieren können.

Produktion steigern

Die Energiebranche nutzt auch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um die Produktion zu steigern. Beispielsweise nutzt die Öl- und Gasindustrie maschinelle Lernalgorithmen, um die Platzierung von Bohrlöchern zu optimieren und die Produktion zu steigern. Unternehmen können fundiertere Entscheidungen darüber treffen, wo nach Öl und Gas gebohrt werden soll, indem sie Daten aus seismischen Untersuchungen und anderen Quellen analysieren. Dies wird die Energieeffizienz verbessern und gleichzeitig das Netz einfacher und effizienter machen.

Energiespeicherausrüstung

Bis 2030 wird die Energiespeicherbranche voraussichtlich um das Zwanzigfache wachsen. Die Integration intelligenter Energiespeicher in das Netz ist ein Schritt hin zu einem effizienteren Energiemanagement. Ein weiteres Beispiel für diesen Trend sind virtuelle Kraftwerke, die durch Energiespeicherung ermöglicht werden und es den Versorgungsunternehmen ermöglichen, Spitzenbedarf auch bei geringem Angebot zu decken. Dadurch muss die Energiewirtschaft weniger neue Kraftwerke bauen.

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