KI in der Energiewirtschaft - 1
KI in der Energiewirtschaft - 2

Der Klimawandel und die globalen Net-Zero-Ziele stellen den Energiesektor vor grosse Herausforderungen. Neben dem Ausbau erneuerbarer Energien wie Wind- und Solarenergie rückt vor allem deren Integration ins Energiesystem in den Fokus. Da Wind- und Solarkapazitäten naturgemäss volatil sind, braucht es intelligente Lösungen wie Energiespeicher, Smart Grids und flexible Laststeuerung, um Versorgungssicherheit zu gewährleisten und fossile Reserven zunehmend zu ersetzen.

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Gleichgewicht von Angebot und Nachfrage

Paradoxerweise kann es selbst an Tagen mit viel Wind und Sonnenschein zu Energieineffizienzen kommen: Wenn erneuerbare Quellen mehr Strom liefern als erwartet, kann das Netz ohne intelligente Steuerung überlastet werden, was zu unnötigem Energieverbrauch und zusätzlichem CO₂-Ausstoss führt. Eine zentrale Herausforderung besteht daher darin, Angebot und Nachfrage optimal auszugleichen. Hier spielt Machine Learning eine Schlüsselrolle – sowohl für präzise Prognosen erneuerbarer Energien als auch für die Echtzeit-Optimierung von Smart Grids, um Effizienz und Nachhaltigkeit zu maximieren.

Verlässliche Prognosen für erneuerbare Energiequellen

 

Die Vorhersage der Stromproduktion aus Wind- und Solaranlagen hat bereits grosse Fortschritte gemacht. So konnte in Australien die Energieproduktion über ein Jahr mit etwa 80 % Genauigkeit prognostiziert werden. In den USA entwickelte IBM gemeinsam mit der Regierung Technologien, die Wind- und Sonnenbedingungen für die kommenden 15–30 Tage vorhersagen. Auch das britische KI-Unternehmen DeepMind nutzt Wetter- und Anlagendaten, um die Leistung von Windturbinen bis zu 36 Stunden im Voraus zuverlässig zu prognostizieren. Solche präzisen Vorhersagen bilden die Grundlage für effiziente Smart Grids und optimierte Energieeinspeisung.

Energie-Quellen

Smart Grids

Ergänzend zu präzisen Energieprognosen tragen Smart Grids dazu bei, Angebot und Nachfrage besser auszugleichen. Smart Meters erfassen Verbrauchsdaten direkt beim Endkunden und kommunizieren diese in Echtzeit über die Netzwerkinfrastruktur. So können Energieflüsse effizient gesteuert und Spitzenlasten reduziert werden. Gleichzeitig ermöglichen dynamische Tarife, dass Verbraucher energieintensive Tätigkeiten zu günstigeren Off-Peak-Zeiten ausführen, was das Gesamtsystem weiter entlastet.

Machine Learning als Teil der Lösung

Machine Learning und Künstliche Intelligenz bieten enorme Möglichkeiten, das Gleichgewicht von Energieangebot und -nachfrage zu optimieren. Neben präzisen Prognosen und Smart Grids eröffnen sich weitere Anwendungsfelder, darunter die Vorhersage von Stromausfällen, die Prävention von Energieverlusten und die Echtzeit-Optimierung von Netzinfrastruktur, die Effizienz und Versorgungssicherheit weiter steigern.

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