Damit die Erzeugung erneuerbarer Energie eine größere Rolle im globalen Energiemix spielen kann, könnte künstliche Intelligenz (KI) der Schlüssel zu einer höheren Effizienz sein. Sehen wir uns an, was dieser Begriff bedeutet und wie er die Energiewirtschaft insgesamt beeinflussen kann.
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz ist ein Konzept, das fast gleichzeitig mit der Informatik entstanden ist. Von Anfang an versuchten Forschende nachzuahmen, wie Menschen denken, und Computer mit einer Form von Intelligenz auszustatten. Derzeit gilt die Untersuchung „intelligenter Agenten“ als die allgemein anerkannteste Definition des Fachgebiets. „Intelligente Agenten“ sind Systeme, die in gewisser Weise ihre Umgebung wahrnehmen und darauf reagieren können, um eine Reihe von Zielen zu erreichen.
Eines der einfachsten Beispiele für einen intelligenten Agenten ist ein Thermostat. Er erfasst die Temperatur eines Raums (seiner Umgebung) und wirkt auf sie ein, um eine bestimmte Temperatur (sein Ziel) zu erreichen. In diesem Fall ist die Umgebung Teil der realen Welt, aber das gilt nicht unbedingt für alle intelligenten Agenten. Außerdem erfordern die Ziele dieses Systems zu ihrer Erreichung eine relativ einfache Logik. Angesichts der zunehmenden Komplexität der Ziele oder der Umgebung wäre diese jedoch nicht ausreichend.
Seit Jahrzehnten wurden viele Techniken und Technologien vorgeschlagen, die unterschiedlich erfolgreich waren. Einige waren in ihren jeweiligen Bereichen so erfolgreich, dass sie alltäglich wurden und nicht mehr als „Intelligenz“ galten. Andere Techniken erlebten mit dem technischen Fortschritt wiederholt einen Aufschwung, etwa künstliche neuronale Netze. Sie sind ein Teilgebiet des „maschinellen Lernens“: der Entwicklung von Systemen, die aus Erfahrung lernen und sich an ihre Umgebung anpassen. Andere Techniken stützen sich auf mathematische Optimierung, Statistik oder logische Systeme, um dieses Ziel zu erreichen.
Wie kann künstliche Intelligenz im Bereich der erneuerbaren Energien eingesetzt werden?
In einer Umfrage unter mehr als 100 Beschäftigten im Bereich der erneuerbaren Energien gaben über 90% an, dass ihre Arbeitsplätze von Digitalisierung und Automatisierung profitieren würden und dass sich ein Teil ihres Arbeitsablaufs durch künstliche Intelligenz automatisieren ließe, insbesondere bei Planung, Betrieb und Wartung.
Wie kann das umgesetzt werden? Es gibt zwei zentrale Möglichkeiten, künstliche Intelligenz im Energiesektor (oder in jedem anderen Sektor) einzusetzen: die automatisierte und die unterstützte Entscheidungsfindung.
Bei der automatisierten Entscheidungsfindung verarbeiten Computersysteme Informationen ohne menschliches Eingreifen. Dadurch können sie komplexe Aufgaben schneller bewältigen, als Menschen es in derselben Zeit könnten. Ein Beispiel dafür sind automatisierte KI-Systeme zur Planung der vorbeugenden Wartung einer Solar-PV-Anlage.
Die Einschränkung dieses Ansatzes besteht darin, dass automatisierte Entscheidungen durch verschiedene Arten von Verzerrungen beeinflusst werden können, was zu falschen Entscheidungen führen kann. Dies kann bei kritischen Systemen Probleme verursachen. Daher eignet sich die automatisierte Entscheidungsfindung nicht für alle Anwendungen.
Bei der unterstützten Entscheidungsfindung bleibt die Verantwortung für die eigentliche Entscheidung beim Menschen, wodurch sich diesem Problem begegnen lässt. Die künstliche Intelligenz konzentriert sich dabei darauf, Informationen bereitzustellen, die den Entscheidungsprozess bereichern. Hinzu kommt die Flexibilität, dass Menschen ihr Wissen und ihre Erfahrung in die Analyse des Computersystems einbringen können. KI-gestützte Systeme können für Aufgaben eingesetzt werden, die differenzierte Entscheidungen erfordern, etwa für die Analyse der Umweltauswirkungen vorgeschlagener Standorte für Solar- und Windparks.
Risiko- und Chancenanalyse
Die Bilderkennung, eine Form der künstlichen Intelligenz, kann bei der Validierung von Daten eine wichtige Rolle spielen. Investoren und Projektentwickler können Bilderkennung und andere Algorithmen nutzen, um potenzielle Risiken und Chancen eines möglichen Projekts zu erkennen.
Anschließend können Algorithmen vorläufige Cashflow-Modelle erstellen, die Projektentwicklern zeigen, ob ein Projekt gute Erfolgsaussichten hat. Durch die Automatisierung der Projektmodellierung können KI-Tools rentable Projekte schnell identifizieren und Teams mehr Zeit geben, sich auf den effizienten Abschluss von Vereinbarungen zu konzentrieren.
Versorgung und Stromfluss steuern
Energieversorger und Netzbetreiber können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um die Energieerzeugung vorherzusagen, Wartungsarbeiten zu planen und Stromflüsse zu steuern. Gleichzeitig können Verbraucher aktuelle Informationen zur Energieversorgung erhalten, die ihnen dabei helfen, Verbrauch, dezentrale Erzeugung und Speicherung zu steuern und ihre Energierechnungen zu senken. Die zunehmende Verbreitung intelligenter Zähler erzeugt Daten, die KI-Algorithmen nutzen können, um Nachfrage und Netzlast vorherzusagen. des Netzes, indem die Last verschoben wird, um den Verbrauch aus Solar- und Batteriesystemen zu optimieren .
Prognose der Ausgangsleistung
KI-Systeme können Prognosen zu Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung nutzen, um kurzfristige Prognosen zur Energieerzeugung aus erneuerbaren Quellen in Minuten statt in Tagen zu erstellen. Dadurch können sie die Netzstabilität und den Netzbetrieb aufrechterhalten, die Anlagenverfügbarkeit optimieren und die Wartung planen.
Intelligentere Wirtschaftlichkeit
KI-Programme können auf maschinellem Lernen basierende Wettermodelle, historische Datensätze und Echtzeitinformationen von lokalen Wetterstationen, Satellitenbildern, Kameras und Sensornetzwerken kombinieren. Genauere Prognosen können zu einer effizienteren Steuerung konventioneller Generatoren führen und die Kosten für das Hoch- und Herunterfahren von Anlagen senken. Außerdem lässt sich die verfügbare Anlagenleistung optimal nutzen, indem die Erzeugung an wechselnde Wetterbedingungen angepasst wird . Dies kann auch die Kosten für die Abregelung von Solarenergie senken.
Genauere Prognosen zur Erzeugung erneuerbarer Energie ermöglichen es Energieerzeugern und -händlern, Gebote an den Großhandels- und Ausgleichsmärkten abzugeben.
Die langfristigen Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf erneuerbare Energien
KI-Anwendungen revolutionieren den Technologie- und Digitalbereich. Sie sind zu einem festen Bestandteil der täglichen Interaktion aller Menschen mit der digitalen Welt geworden: Suchmaschinen sind einer der wichtigsten Zugangspunkte zum Internet. Empfehlungssysteme steuern die Inhalte, die von sozialen Netzwerken, Streamingdiensten und Online-Marktplätzen präsentiert werden; und virtuelle Assistenten sind auf fast jeder Plattform zu finden. Solche bahnbrechenden Veränderungen setzen sich nach und nach in vielen anderen Branchen durch, doch das Potenzial für den Einsatz künstlicher Intelligenz in weiteren Bereichen ist noch lange nicht ausgeschöpft.
Insbesondere die Branche der erneuerbaren Energien erfindet sich ständig neu und setzt auf Forschung und Innovation, um sich an die stetig steigende Nachfrage anzupassen. Daher ist sie bestens aufgestellt, um KI-Innovationen erfolgreich einzuführen und an ihre besonderen Anforderungen anzupassen. Schon heute nutzen neue und etablierte Werkzeuge Elemente künstlicher Intelligenz, um Prozesse zu optimieren und Funktionen zu schaffen, die zuvor unmöglich waren. Wenn sich der Trend wie bisher fortsetzt, könnten verbesserte KI-Werkzeuge für die Zukunft des Ingenieurwesens ebenso wichtig werden wie heute die Software für computergestütztes Design (CAD).
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Künstliche Intelligenz kann zur Lösung der komplexen Herausforderungen bei der Planung von Solaranlagen eingesetzt werden. Das spart Kosten und verbessert die Leistung, was zu einer höheren Kapitalrendite führt.
Quelle: https://ratedpower.com/
Was ist KI?
Künstliche Intelligenz ist ein Konzept, das fast gleichzeitig mit der Informatik entstanden ist. Von Anfang an versuchten Forschende nachzuahmen, wie Menschen denken, und Computer mit einer Form von Intelligenz auszustatten. Derzeit gilt die Untersuchung „intelligenter Agenten“ als die allgemein anerkannteste Definition des Fachgebiets. „Intelligente Agenten“ sind Systeme, die in gewisser Weise ihre Umgebung wahrnehmen und darauf reagieren können, um eine Reihe von Zielen zu erreichen.
Eines der einfachsten Beispiele für einen intelligenten Agenten ist ein Thermostat. Er erfasst die Temperatur eines Raums (seiner Umgebung) und wirkt auf sie ein, um eine bestimmte Temperatur (sein Ziel) zu erreichen. In diesem Fall ist die Umgebung Teil der realen Welt, aber das gilt nicht unbedingt für alle intelligenten Agenten. Außerdem erfordern die Ziele dieses Systems zu ihrer Erreichung eine relativ einfache Logik. Angesichts der zunehmenden Komplexität der Ziele oder der Umgebung wäre diese jedoch nicht ausreichend.
Seit Jahrzehnten wurden viele Techniken und Technologien vorgeschlagen, die unterschiedlich erfolgreich waren. Einige waren in ihren jeweiligen Bereichen so erfolgreich, dass sie alltäglich wurden und nicht mehr als „Intelligenz“ galten. Andere Techniken erlebten mit dem technischen Fortschritt wiederholt einen Aufschwung, etwa künstliche neuronale Netze. Sie sind ein Teilgebiet des „maschinellen Lernens“: der Entwicklung von Systemen, die aus Erfahrung lernen und sich an ihre Umgebung anpassen. Andere Techniken stützen sich auf mathematische Optimierung, Statistik oder logische Systeme, um dieses Ziel zu erreichen.
Wie kann künstliche Intelligenz im Bereich der erneuerbaren Energien eingesetzt werden?
In einer Umfrage unter mehr als 100 Beschäftigten im Bereich der erneuerbaren Energien gaben über 90% an, dass ihre Arbeitsplätze von Digitalisierung und Automatisierung profitieren würden und dass sich ein Teil ihres Arbeitsablaufs durch künstliche Intelligenz automatisieren ließe, insbesondere bei Planung, Betrieb und Wartung.
Wie kann das umgesetzt werden? Es gibt zwei zentrale Möglichkeiten, künstliche Intelligenz im Energiesektor (oder in jedem anderen Sektor) einzusetzen: die automatisierte und die unterstützte Entscheidungsfindung.
Bei der automatisierten Entscheidungsfindung verarbeiten Computersysteme Informationen ohne menschliches Eingreifen. Dadurch können sie komplexe Aufgaben schneller bewältigen, als Menschen es in derselben Zeit könnten. Ein Beispiel dafür sind automatisierte KI-Systeme zur Planung der vorbeugenden Wartung einer Solar-PV-Anlage.
Die Einschränkung dieses Ansatzes besteht darin, dass automatisierte Entscheidungen durch verschiedene Arten von Verzerrungen beeinflusst werden können, was zu falschen Entscheidungen führen kann. Dies kann bei kritischen Systemen Probleme verursachen. Daher eignet sich die automatisierte Entscheidungsfindung nicht für alle Anwendungen.
Bei der unterstützten Entscheidungsfindung bleibt die Verantwortung für die eigentliche Entscheidung beim Menschen, wodurch sich diesem Problem begegnen lässt. Die künstliche Intelligenz konzentriert sich dabei darauf, Informationen bereitzustellen, die den Entscheidungsprozess bereichern. Hinzu kommt die Flexibilität, dass Menschen ihr Wissen und ihre Erfahrung in die Analyse des Computersystems einbringen können. KI-gestützte Systeme können für Aufgaben eingesetzt werden, die differenzierte Entscheidungen erfordern, etwa für die Analyse der Umweltauswirkungen vorgeschlagener Standorte für Solar- und Windparks.
Risiko- und Chancenanalyse
Die Bilderkennung, eine Form der künstlichen Intelligenz, kann bei der Validierung von Daten eine wichtige Rolle spielen. Investoren und Projektentwickler können Bilderkennung und andere Algorithmen nutzen, um potenzielle Risiken und Chancen eines möglichen Projekts zu erkennen.
Anschließend können Algorithmen vorläufige Cashflow-Modelle erstellen, die Projektentwicklern zeigen, ob ein Projekt gute Erfolgsaussichten hat. Durch die Automatisierung der Projektmodellierung können KI-Tools rentable Projekte schnell identifizieren und Teams mehr Zeit geben, sich auf den effizienten Abschluss von Vereinbarungen zu konzentrieren.
Versorgung und Stromfluss steuern
Energieversorger und Netzbetreiber können künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um die Energieerzeugung vorherzusagen, Wartungsarbeiten zu planen und Stromflüsse zu steuern. Gleichzeitig können Verbraucher aktuelle Informationen zur Energieversorgung erhalten, die ihnen dabei helfen, Verbrauch, dezentrale Erzeugung und Speicherung zu steuern und ihre Energierechnungen zu senken. Die zunehmende Verbreitung intelligenter Zähler erzeugt Daten, die KI-Algorithmen nutzen können, um Nachfrage und Netzlast vorherzusagen. des Netzes, indem die Last verschoben wird, um den Verbrauch aus Solar- und Batteriesystemen zu optimieren .
Prognose der Ausgangsleistung
KI-Systeme können Prognosen zu Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung nutzen, um kurzfristige Prognosen zur Energieerzeugung aus erneuerbaren Quellen in Minuten statt in Tagen zu erstellen. Dadurch können sie die Netzstabilität und den Netzbetrieb aufrechterhalten, die Anlagenverfügbarkeit optimieren und die Wartung planen.
Intelligentere Wirtschaftlichkeit
KI-Programme können auf maschinellem Lernen basierende Wettermodelle, historische Datensätze und Echtzeitinformationen von lokalen Wetterstationen, Satellitenbildern, Kameras und Sensornetzwerken kombinieren. Genauere Prognosen können zu einer effizienteren Steuerung konventioneller Generatoren führen und die Kosten für das Hoch- und Herunterfahren von Anlagen senken. Außerdem lässt sich die verfügbare Anlagenleistung optimal nutzen, indem die Erzeugung an wechselnde Wetterbedingungen angepasst wird . Dies kann auch die Kosten für die Abregelung von Solarenergie senken.
Genauere Prognosen zur Erzeugung erneuerbarer Energie ermöglichen es Energieerzeugern und -händlern, Gebote an den Großhandels- und Ausgleichsmärkten abzugeben.
Die langfristigen Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf erneuerbare Energien
KI-Anwendungen revolutionieren den Technologie- und Digitalbereich. Sie sind zu einem festen Bestandteil der täglichen Interaktion aller Menschen mit der digitalen Welt geworden: Suchmaschinen sind einer der wichtigsten Zugangspunkte zum Internet. Empfehlungssysteme steuern die Inhalte, die von sozialen Netzwerken, Streamingdiensten und Online-Marktplätzen präsentiert werden; und virtuelle Assistenten sind auf fast jeder Plattform zu finden. Solche bahnbrechenden Veränderungen setzen sich nach und nach in vielen anderen Branchen durch, doch das Potenzial für den Einsatz künstlicher Intelligenz in weiteren Bereichen ist noch lange nicht ausgeschöpft.
Insbesondere die Branche der erneuerbaren Energien erfindet sich ständig neu und setzt auf Forschung und Innovation, um sich an die stetig steigende Nachfrage anzupassen. Daher ist sie bestens aufgestellt, um KI-Innovationen erfolgreich einzuführen und an ihre besonderen Anforderungen anzupassen. Schon heute nutzen neue und etablierte Werkzeuge Elemente künstlicher Intelligenz, um Prozesse zu optimieren und Funktionen zu schaffen, die zuvor unmöglich waren. Wenn sich der Trend wie bisher fortsetzt, könnten verbesserte KI-Werkzeuge für die Zukunft des Ingenieurwesens ebenso wichtig werden wie heute die Software für computergestütztes Design (CAD).
Automatisieren Sie Ihr Photovoltaikprojekt mit RatedPower
Künstliche Intelligenz kann zur Lösung der komplexen Herausforderungen bei der Planung von Solaranlagen eingesetzt werden. Das spart Kosten und verbessert die Leistung, was zu einer höheren Kapitalrendite führt.
Quelle: https://ratedpower.com/
