Ist KI die Zukunft der grünen Energie?

Grüne Energie ist im Kampf gegen den Klimawandel unerlässlich. Die Welt muss weniger Energie verbrauchen und auf weniger schädliche Quellen umsteigen, aber das ist komplizierter, als es zunächst scheint. KI könnte sich als der fehlende Teil des Puzzles erweisen.

Experten haben über 50 Anwendungsfälle für KI im Energiebereich identifiziert. Viele dieser Anwendungen unterstützen den Übergang zu einer nachhaltigen Energieinfrastruktur. Hier ist ein Überblick über einige der wichtigsten Anwendungen, die zeigen, warum KI die Zukunft der grünen Energie ist.

Intelligente Netze

Intelligente Netze, die einen bidirektionalen Stromfluss unterstützen und umfangreiche DatenTechnologien nutzen, sind KIs beliebteste Anwendung im Energiebereich. KI analysiert die tausenden von Datenpunkten, die diese Netze produzieren, um Echtzeit-Anpassungen zu ermöglichen. Diese laufenden Änderungen sind entscheidend, um eines der größten Probleme der erneuerbaren Energien zu lösen – die Unbeständigkeit.

Solarmodule und Windturbinen können keine Energie auf Abruf erzeugen, da sie von schwankenden Naturereignissen abhängig sind. Ihre höchsten Erzeugungszeiten stimmen oft nicht mit dem Spitzenverbrauch überein. Im Winter verbrauchen Menschen mehr Energie am Morgen und Abend, wenn es dunkel ist, aber Solarmodule erzeugen keine Energie im Dunkeln.

KI-gesteuerte intelligente Netze helfen, indem sie Energie dorthin senden, wo sie am meisten benötigt wird. Wenn die Erzeugung hoch und der Verbrauch niedrig ist, senden sie mehr Strom in die Speicherung. Wenn der Verbrauch steigt und die Erzeugung sinkt, verteilen sie die gespeicherte Energie. Als Ergebnis wird die erneuerbare Energie zuverlässiger.

Informierte Erweiterung der erneuerbaren Energien

Ähnlich verhält es sich mit der Erweiterung der erneuerbaren Energien. Nicht jeder Bereich ist gleich geeignet für erneuerbare Energien. Solarmodule erzeugen mehr Strom in Regionen mit viel Sonnenschein, und da die Winde in größeren Höhen zunehmen, sind Windturbinen für Bergregionen am besten geeignet. Es gibt jedoch komplexe Faktoren wie Landbesitz und die Auswirkungen des Baus auf die umliegende Tierwelt.

Machine-Learning-Modelle können helfen, indem sie all diese komplexen Faktoren gleichzeitig analysieren. KI kann ideale Standorte für den Bau neuer erneuerbarer Infrastrukturen schneller und genauer identifizieren als Menschen. Je komplexer diese Entscheidungen werden, desto vorteilhafter wird KI.

Durch die Nutzung von KI-Erkenntnissen können Energieunternehmen herausfinden, wo erneuerbare Systeme die meisten Energie bei den geringsten Kosten und Umweltauswirkungen erzeugen würden. Diese informierte Entscheidungsfindung ermöglicht einen reibungslosen und sicheren Übergang zu emissionsfreier Energie.

Netzwerkinstandhaltung

Da grüne Energie von Natur aus volatiler ist als auf Abruf verfügbare Alternativen, ist die Instandhaltung wichtiger. Jeder Ausfall könnte zu weit verbreiteten Stromausfällen führen, und hohe Reparaturkosten verstärken die bereits hohen Preise dieser Systeme. KI kann durch prädiktive Instandhaltung helfen.

Prädiktive Instandhaltung erkennt vorher, wenn Ausrüstungsfehler auftreten, indem sie frühzeitige Warnsignale identifiziert. Diese Systeme warnen Techniker vor Problemen, während sie noch klein, einfach und kostengünstig zu beheben sind. Als Ergebnis reduziert die prädiktive Instandhaltung die Ausfallzeit und verbessert die Effizienz auf einem Niveau, das herkömmliche Reparaturpraktiken nicht erreichen können.

Diese KI-gesteuerte Instandhaltungsstrategie ist auch für bestehende nicht-erneuerbare Netze nützlich. Energieversorgungsunternehmen können Energieverschwendung und -unterbrechung minimieren, indem sie die Stromnetze in besserem Zustand halten. Als Ergebnis liefern sie die gleiche Menge an Energie mit weniger Emissionen.

Verbesserte Energieeffizienz

Effizienz ist ein weiterer wichtiger Aspekt des Übergangs zu grüner Energie. Die Reduzierung des Verbrauchs in fossilbasierten Umgebungen verringert die Emissionen, bevor Bereiche auf erneuerbare Energien umsteigen. Eine höhere Effizienz in Regionen, die bereits erneuerbare Energien nutzen, bedeutet, dass diese intermittierenden Energiequellen nicht so viel Strom erzeugen müssen, um die Bedürfnisse der Menschen zu decken.

KI spielt in diesem Bereich eine ähnliche Rolle wie bei intelligenten Netzen. KI-gesteuerte IoT-Geräte in Häusern, Unternehmen und Kraftwerken können Echtzeit-Bedingungen analysieren und die Energiezufuhr entsprechend anpassen. Auf diese Weise können sie so wenig Energie wie möglich verwenden, während sie die gleichen Prozesse unterstützen.

Intelligente Thermostate sind ein hervorragendes Beispiel für dieses Konzept in der Praxis. Obwohl diese Geräte relativ einfach sind, reduzieren sie den Heiz- und Kühllast um durchschnittlich 8 % pro Jahr. Die Anwendung der gleichen adaptiven Technologie in größeren Umgebungen kann zu erheblichen Energieeinsparungen führen.

Optimierung der Lieferkette

Ähnlich kann KI den CO2-Fußabdruck der größeren Energie-Lieferkette reduzieren. Machine-Learning-Modelle können Stromnetze analysieren, um Bereiche zu finden, in denen kleine Änderungen die Emissionen reduzieren könnten. Viele dieser Möglichkeiten sind für das menschliche Auge schwer zu erkennen, aber KI ist sehr effektiv bei dieser Art der Analyse.

Zum Beispiel eliminieren wiederaufbereitete Transformator Abfall und Emissionen durch die Herstellung eines neuen. Diese Alternative ist leicht zu übersehen, aber kann einen erheblichen Einfluss auf das Stromnetz haben. KI kann erkennen, wo die Wiederaufbereitung der bessere Weg vorwärts ist und sie den Energieversorgungsunternehmen empfehlen.

Emissionsreduzierungen können auch durch die Nutzung eines näheren Lieferanten, die Änderung der Versandabstände oder die Suche nach recycelten Materialquellen entstehen. KI-Analytics kann die beste Kombination dieser komplexen Faktoren finden, um sicherzustellen, dass die Energie-Lieferketten so effizient wie möglich werden.

Wettermodellierung

Wettervorhersage und -analyse werden immer wichtiger, da die Welt mehr auf erneuerbare Energie angewiesen ist. KIs bewährte Effektivität bei Vorhersageaufgaben macht sie zum idealen Werkzeug für diese Aufgabe.

Einige Organisationen nutzen bereits Deep-Learning-Modelle, um die Solarenergieerzeugung vorherzusagen, die stark von den Wetterbedingungen abhängt. Dieser KI-Ansatz ist genauer als herkömmliche Vorhersagen. Die Planung eines effektiven Übergangs zu grüner Energie wird dadurch einfacher.

Ähnliche Lösungen können auch Energieversorgungsunternehmen auf bevorstehende schwere Wetterereignisse vorbereiten. KI-Modelle können die Behörden vor Bedingungen warnen, die die erneuerbaren Energiequellen stören könnten. Mit diesen frühzeitigen Warnungen können Energieversorgungsunternehmen sicherstellen, dass sie ausreichende Energiereserven haben und ihre Infrastruktur schützen, um Schäden und Ausfälle zu vermeiden.

Echtzeit-Energiehandel

Ein weiterer Vorteil von KI für grüne Energie ist, dass sie einen schnelleren und profitableren Energiehandel ermöglicht. Im Gegensatz zu herkömmlichen Energiequellen können Menschen mit Solarmodulen oder kleinen Turbinen auf ihrem Grundstück ihre eigene Energie erzeugen. KI-gesteuerter Energiehandel ermöglicht eine schnellere Rendite auf diese Systeme, was zu einer breiteren Akzeptanz führt.

Die durchschnittliche Kosten für eine Solaranlage übersteigen 16.000 $, auch nach Steuergutschriften. Allerdings sparen die Besitzer Geld, indem sie weniger für ihre Stromrechnungen zahlen. KI erhöht diese Einsparungen, indem sie überschüssige Energie aus diesen Systemen in das Netz zurückverkaufen.

Da erneuerbare Energien intermittierend sind, erzeugen sie manchmal mehr Energie, als die Hausbesitzer benötigen. KI kann erkennen, wenn dies passiert, und die Energie automatisch an die Energieversorgungsunternehmen senden, wenn es am kostengünstigsten ist. Als Ergebnis kann das Netz mehr erneuerbare Energie verteilen, während die Besitzer dieser erneuerbaren Energien Geld verdienen, um die Installationskosten auszugleichen.

KI wird den Weg für eine grünere Zukunft ebnen

Der Übergang zu grüner Energie ist ein wichtiger, aber komplizierter Prozess. KI ist zwar keine vollständige Lösung, aber sie bietet die notwendige Hilfe bei diesem Übergang.

KI hat die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Erkenntnisse, die Energieversorgungsunternehmen und ihre Kunden benötigen, um große Mengen an erneuerbarer Energie zu nutzen. Gleichzeitig wird sie die Emissionen aus herkömmlichen, fossilen Brennstoffen reduzieren. Da die Bedrohung durch den Klimawandel wächst, werden diese Vorteile immer schwerer zu ignorieren. KI wird zu einer Klimanotwendigkeit.