Nutzen und Nachhaltigkeit müssen über den Einsatz von künstlicher Intelligenz entscheiden; KI vereinfacht den Zugang für aktive Verbraucher (Bildeuelle: Adobe Stock)
Die Analyse hat für neun konkrete Anwendungsfelder u.a. den technischen Entwicklungsstand und das Aufwand-Nutzen-Verhältnis untersucht sowie Handlungsempfehlungen abgeleitet. Um künstliche Intelligenz zukünftig stärker in der Energiewirtschaft zu etablieren, sind vor allem ein stärkerer Austausch unter den Akteuren, Pilotprojekte und Nachhaltigkeitskonzepte notwendig.
Andreas Kuhlmann, Vorsitzender der dena-Geschäftsführung: „Erste positive Beispiele aus der Energiewirtschaft zeigen, dass künstliche Intelligenz ein Treiber für neue Geschäftsmodelle sein kann, Innovationen beschleunigt und dabei hilft, Effizienzpotenziale zu heben. Allerdings wird sie nur dann einen substanziellen Beitrag für die Integrierte Energiewende leisten, wenn jetzt die Handbremse gelöst wird und positive Erfahrungen aus ersten Anwendungen auf weitere Teilbereiche des Energiesystems übertragen werden. Besonders wichtig ist hier der Austausch und Wissenstransfer zwischen den Akteuren aus Energie- und Digitalbranche."
Dr. Christoph Scholten, Leiter des Referats Digitalisierung der Energiewende im Bundesministerium für Wirtschaft und Energie: „Künftig werden wir mehr und mehr KI-Komponenten in allen Stufen der Wertschöpfungskette sehen. Damit diese erfolgreich im Gesamtsystem zusammenspielen, ist es notwendig, schnell Wissen aufzubauen, um die Basis für eine ganzheitliche Strategie zur Anwendung von künstlicher Intelligenz für die Energiewirtschaft zu legen. An die Erkenntnisse der Analyse knüpfen wir deshalb auch im neu eingerichteten „Future Energy Lab“ gemeinsam mit der dena an. Hier werden im Rahmen der Blockchain-Strategie der Bundesregierung bis 2022 innovative digitale Technologien für konkrete Anwendungen in der Energiewirtschaft erprobt."
Um das Potenzial von KI für die unterschiedlichen Anwendungsfelder einer Integrierten Energiewende zu heben, braucht es vor allem weitere Pilotprojekte, u.a. auch zur Erfassung des Nettonutzens der künstlichen Intelligenz, so ein Ergebnis der dena-Analyse. Neben technischen und wirtschaftlichen Nutzen muss insbesondere Nachhaltigkeit zu einem zentralen Kriterium werden, um KI-Projekte zu bewerten. Für den Erfolg einer KI-Anwendung muss immer geprüft werden, ob ihr Nutzen tatsächlich den notwendigen Aufwand übersteigt.
Größte Potenziale bei Prognose, Betriebs- und Bestandsoptimierung
Insbesondere bei Prognosen, Betriebs- und Bestandsoptimierung besteht bisher für künstliche Intelligenz das größte Potenzial, einen Beitrag zur Energiewende zu leisten. Bei Prognosen kann KI z. B. dazu genutzt werden, um für Erzeugung und Handel die Produktion und Nachfrage fluktuierender erneuerbarer Energien früher und präziser vorherzusagen. Im Handlungsfeld Betriebsoptimierung hat die Einsatzplanung von Erzeugungsanlagen große Potenziale für den Einsatz von KI. Auch im optimierten Netzbetrieb bietet die Technologie zunehmend Chancen, insbesondere durch die zukünftig stärkere Verbreitung von Sensordaten. Durch künstliche Intelligenz kann beispielsweise die lokale Netzauslastung verbessert und kritische Zustände früher erkannt werden.
Im Gegensatz dazu befinden sich die Anwendungsfelder Instandhaltung und Sicherheit durch ihre höhere Komplexität, z. B. durch die notwendige Nutzung von Drohnen und Robotern, oftmals noch im Forschungsstadium. Hier hemmen bisher insbesondere hohe Investitionskosten, dass künstliche Intelligenz in Zukunft einen Beitrag für ein integriertes und stabiles Energiesystem leisten kann.
Einfacherer Zugang für aktive Verbraucher
Bei Vertriebs- und Verbraucherservices wird KI vorwiegend für individualisierte Produkte und automatisierte Messungen und Abrechnungen eingesetzt. In diesem Anwendungsfeld geht es bisher vor allem darum, Dienstleistungen und Kundenbeziehungen zu verbessern. Perspektivisch zeigt die Analyse jedoch ein großes Potenzial für die vereinfachte Teilhabe aktiver Verbraucher an der Integrierten Energiewende, z. B. durch den automatisierten Verkauf von selbst erzeugtem Strom aus privaten Photovoltaikanlagen.
Auch das Energiemanagement zur Eigenverbrauchserhöhung von Photovoltaik-Batterie-Systemen in Haushalten oder die Identifikation kleinteiliger Effizienzpotenziale kann durch künstliche Intelligenz ermöglicht werden. Durch die Technologie werden etablierte Prozesse aus der Energiewirtschaft auch kleinen Akteuren zugänglich.
Über das dena-Projekt EnerKI
Mit diesem vertieften Analysebericht endet das Anfang 2019 gestartete Projekt „EnerKI – Einsatz künstlicher Intelligenz zur Optimierung des Energiesystems“. Das Ziel des dena-Projekts war, den Wissensaufbau zu KI in der Energiewirtschaft zu stärken, dabei die Potenziale von KI für die Energiewende auszuloten, einen breiten Dialog mit den relevanten Stakeholdern anzustoßen und diesen die gewonnenen Erkenntnisse zur Verfügung zu stellen. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) gefördert.
Weitere Informationen zum dena-Projekt EnerKI: https://www.dena.de/enerki
Über das Future Energy Lab
Um innovative digitale Technologien für den Einsatz im Energiesektor zu erproben, benötigt es einen geeigneten Rahmen, in dem sich Unternehmen möglichst unkompliziert und effektiv vernetzen können. Diesen Rahmen soll das "Future Energy Lab" der dena im Auftrag des BMWi bilden. Das Pilotierungs- und Vernetzungslabor ermöglicht es den Teilnehmern, sich über eine virtuelle Plattform miteinander auszutauschen. Dabei sollen auf Basis digitaler Technologien wie Blockchain, künstlicher Intelligenz oder Big Data konkrete Anwendungen für den Energiesektor unter realen Bedingungen erprobt werden.
Weitere Informationen zum Future Energy Lab: https://future-energy-lab.de