Kommentar: Künstliche Intelligenz – vom Hype zur energiewirtschaftlichen Realität

Quelle: dena – Deutsche Energie-Agentur (August 2020)

Künstliche Intelligenz stellt im Energiesektor ein hohes Effizienzpotenzial dar. Ein modernes Energiesystem benötigt vor allem Flexibilität, um die vielfältigen Anforderungen der zunehmend komplexeren Systeme zu bewältigen. Um zukünftig Millionen von Erzeugern, Speichern und Verbrauchern unterschiedlichster Größe und Art in Einklang zu bringen, werden digitale Hardware und Software unverzichtbare Bindemittel sein, um die Koordination des Energiesystems von morgen technisch zu ermöglichen. KI kann dabei unterstützen, Informationen aus einer Vielzahl an Daten abzuleiten, Zusammenhänge zu verstehen, Effizienzpotenziale zu heben und zielgerichtete Maßnahmen umzusetzen. Die Analyse der dena zielt darauf ab, die vielversprechendsten Anwendungsfelder für KI in der Energiewirtschaft nach technischen, ökonomischen, regulatorischen und gesellschaftlichen Gesichtspunkten einzuordnen und eine erste Bewertung vorzunehmen. Darauf aufbauend werden die Chancen und Herausforderungen der einzelnen Anwendungsfelder bewertet und die abgeleiteten Handlungsempfehlungen entsprechend ihrer Komplexität sowie ihrem potenziellen Beitrag für die Energiewende eingeordnet.

Die wichtigsten Anwendungsfelder:

  1. Cluster Allgemeine Entscheidungsgrundlagen: KI liefert grundsätzlich eine sehr leistungsstarke Grundlage für energiewirtschaftliche Optimierungen, indem über ihren Einsatz verstärkt eine Vielzahl an Daten ausgewertet und als Basis für Entscheidungen in Planung und Umsetzung berücksichtigt werden kann. Für die nächsten Jahre ist davon auszugehen, dass die Datengrundlage für die Entwicklung von KI-gestützten Prozessen nochmals deutlich anwächst. Dies kann beispielsweise zur Vermeidung von Netzengpässen beitragen.
  2. Cluster Instandhaltung und Sicherheit: Die Anwendungen im Bereich der automatisierten Instandhaltung und Prüfung (Sicherheit) befinden sich überwiegend noch im Forschungsstadium. Ihre Attraktivität und in der Folge auch ihre Verbreitung dürften bei einer zu erwartenden Kostendegression aber in den kommenden Jahren zunehmen. In diesen Anwendungsfeldern wird der Einsatz von Robotern, Drohnen und Assistenzsystemen eine Rolle spielen.
  3. Cluster Vertriebs- und Verbraucherservices: Durch KI können Dienstleistungen für Verbraucher verbessert werden. Beispielsweise könnten etablierte, über KI gesteuerte Prozesse aus der Energiewirtschaft, wie die kombinierte Steuerung von PV-Erzeugung und Speichern, auch kleineren Akteuren wirtschaftlich zugänglich gemacht werden. Dies kann ihnen die Interaktion am Energiemarkt erleichtern oder überhaupt erst ermöglichen.

Einordnung durch Cai Oliver Thier (Consultant, E-Bridge Consulting)

Der Transformationsprozess in eine dezentralere Zukunft erfordert eine realistische Einschätzung von Chancen und Risiken. Allzu schnell wird der Computer durch den Einsatz von KI als Replikat des Menschen aufgefasst – der Computer ist jedoch (zumindest heute und in der absehbaren Zukunft) nicht als intelligent anzusehen. Vielmehr basiert die heutige KI in den allermeisten Fällen auf dem sogenannten maschinellen Lernen. Einfach ausgedrückt werden hierbei hochspezialisierte Algorithmen auf die Durchführung einer sehr spezifischen Aufgabe trainiert. Diese Algorithmen können Aufgaben in einer ungeahnten Effizienz und Geschwindigkeit abarbeiten – jedoch müssen auch ihre Resultate mit gebührender Vorsicht betrachtet werden, da mitunter erstaunliche Ergebnisse einer kritischen Würdigung bedürfen. Um mittels der Algorithmen letzten Endes aus Daten Informationen zu gewinnen, bedarf es zudem einer gewissen Kreativität beim Entwurf der Zielfunktionen und der Interpretation der Ergebnisse. Diese Kreativität ist dem Computer (zumindest heute) fremd. Insofern muss die „KI“ als Hilfsmittel verstanden werden, definierte Prozesse zu optimieren, neue Zusammenhänge zu identifizieren und den Einzelnen zu entlasten.

Das Schlagwort künstliche Intelligenz findet sich dabei, so wie noch vor kurzem das Thema Blockchain, heute in nahezu jeder Branche wieder. Der unbestreitbare Vorteil von KI führt dazu, dass seine Ansätze in Zukunft tieferen Einzug in die Energiebranche erhalten – die Grundsteine müssen hierfür in Zusammenarbeit mit allen Parteien geschaffen werden. Essenziell für die fortlaufenden Entwicklungen ist es, eine geeignete Datenbasis zu schaffen, da die künstliche Intelligenz stark datengetrieben arbeitet und hinzulernt. So zeigt die Erfahrung von E-Bridge, dass eine ausreichende Datenbasis in Zukunft in Kombination mit selbstlernenden Algorithmen genutzt werden kann, um beispielweise Netzbelastungen in hoher Güte zu prognostizieren, die Platzierung von Messgeräten zu optimieren und einen effizienten Netzausbau zu unterstützen. Ein wichtiges Themenfeld für alle Player ist es hierbei, einen effizienten öffentlichen Datenzugang auf (anonymisierte) Daten zu schaffen, sodass ein ausreichender Wettbewerb in Zukunft weiter gefördert und Innovationen ermöglicht werden. Die entsprechenden regulatorischen Weichen sind heute zu stellen und die Parteien frühzeitig im Dialog zusammenzuführen. In diesem Kontext begleitet E-Bridge schon seit langem verschiedene Projekte des Themengebiets Digitalisierung und bei der Zusammenarbeit unterschiedlicher Stakeholder – unter anderem im Rahmen des Redispatch 2.0 oder der Konzeptionierung der zukünftigen Energiedateninfrastruktur für die Schweiz.

In dieser sich schnell entwickelnden Zeit ist eine realistische Beurteilung der Möglichkeiten und des Betreibens der KI unabdingbar. Hierbei unterstützt  E-Bridge Sie gerne auch in Zukunft auf Basis unserer vielfältigen Erfahrungen.

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