Die Energiewende und die Spannungen auf dem Markt stellen Netzbetreiber vor große Herausforderungen. In der Theorie wird oft die Technologie der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learnings als wichtiger Faktor für flexible und zukunftsgewandte Netzbetreiber genannt. In der Praxis stellen wir als Software-Anbieter für KI-basierte Wertschöpfungsoptimierung jedoch relativ oft fest, dass für den Einsatz von Machine Learning bei Netzbetreibern oft die entscheidende Grundvoraussetzung fehlt: Daten, um genauer zu sein eine vollständige, gepflegte und zentralisierte Datenbank.
Oftmals schlummern diese Unmengen an vorhandenen Daten von Netzbetreibern tief in Papierform in Archiven oder Schränken. Wahlweise sind sie aber auch über eine Vielzahl von digitalen Systemen verteilt wie TBM, GIS, ERP oder EDM. Diese sind nicht zentral auswertbar oder wurden in Aggregaten gespeichert, die keinen wirklichen Erkenntnisgewinn bringen. Ist Künstliche Intelligenz also kein relevantes Thema für Netzbetreiber? Wir sagen entschieden Nein!
Die KI-Studie vom branchenübergreifendes Full-Service-Unternehmen umlaut zeigt reale Anwendungen von Künstlicher Intelligenz für Netzbetreiber. Wir sind äußerst stolz darauf mit unserem Projekt für die SWKiel Netz GmbH in der Studie vertreten zu sein. Unser Geschäftsführer Michael Hartke kommt in der Studie zu Wort und gibt seine Expertise zum effektiven Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Energiebranche. Des Weiteren beantwortet er Fragen zur Umsetzung und den Herausforderungen unseres Projektes.
Das Potential von Künstlicher Intelligenz ist für Netzbetreiber immens. Mit Hilfe von Machine Learning lässt sich beispielsweise eine intelligente vorhersage treffen, welche Kabel im Mittelspannungsnetz zukünftig von Störungen betroffen sind, damit diese rechtzeitig ausgetauscht werden können. Dadurch lässt sich eine Versorgungssichheit gewährleisten und potenzielle Kosten werden gesenkt.
Besonders interessant in Anbetracht der Energiewende sind KI-basierte Produktionsprognosen für Wind- und Solarenergie. Die zunehmende Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien unterliegt zahlreichen Einflüssen und ist daher sehr volatil. Für die Erzeugung präziserer Prognosen kann ein Algorithmus verwendet werden, der aus historischen Produktionsdaten, Wetterdaten sowie standortbezogenen Daten wie der lokalen Vegetation oder Topographie Vorhersagen zu der Erzeugung elektrischer Energie aus Wind- und Solaranlagen berechnet. Diese Prognosen helfen den Netzbetreibern proaktiv auf potenzielle Engpässe oder Überschüsse zu reagieren und den Netzbetrieb entsprechend zu planen. Auch hier führt der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu einer Kostensenkung und erhöht die Systemstabilität.
Wir hoffen, dass wir Ihnen einen kleinen Einblick in das unglaubliche Potential von Künstlicher Intelligenz für Netzbetreiber geben konnten. Die gesamte Studie von umlaut finden Sie hier.