Die Energiewende eröffnet neue Möglichkeiten für eine nachhaltige Energieversorgung, stellt zugleich jedoch erhebliche Herausforderungen an das Einspeisemanagement nach dem EEG (Erneuerbare-Energien-Gesetz). Im Jahr 2023 wurden in Deutschland 301 Stunden mit negativen Strompreisen verzeichnet, was auf ein Überangebot an Strom zurückzuführen ist. Diese Situation entsteht insbesondere bei hoher Wind- und Solarstromproduktion ohne entsprechende Abnahme.
Künstliche Intelligenz (KI) nimmt durch ihre Fähigkeit zur Datenverarbeitung und Mustererkennung eine Schlüsselrolle im Einspeisemanagement gemäß EEG ein. Derzeit werden verschiedene KI-Entwicklungen und Anwendungsfälle im Energiesektor implementiert, die zur Optimierung des Einspeisemanagements von Photovoltaik, Windenergie und Wasserkraft beitragen.
Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Einspeisemanagement
Besonders erneuerbare Energien, deren Erzeugung stark wetterabhängig und wechselhaft ist, erfordern neue Herangehensweisen, um Netzüberlastungen zu verhindern. Eine Studie aus dem Jahr 2022 zeigt, dass rund 8,1 Terawattstunden Strom aus erneuerbaren Energien aufgrund von Netzengpässen abgeregelt wurden.
Diese kostenintensiven Maßnahmen sind zusammen mit dem Redispatch Teil des Engpassmanagements, das notwendig ist, um die Netzstabilität zu gewährleisten. Die entsprechende regionale Windkraft und PV Abschaltung und Entschädigung umfasst insbesondere kleinere und mittelgroße Erneuerbare-Energien-Anlagen. Darüber hinaus sind Anlagen nach dem Kraft-Wärme-Kopplungsgesetz (KWKG) betroffen.
In diesem Zuge gewinnt Künstliche Intelligenz im Energiesektor an Bedeutung. KI-Systeme können historische Daten und aktuelle Wettervorhersagen intelligent einkalkulieren, um Netzengpässe frühzeitig zu erkennen. Durch automatisierte, selbstlernende Algorithmen kann KI in der Energiewirtschaft genutzt werden, um die umfänglichen Echtzeit-Daten zu verarbeiten und das Einspeisemanagement von Photovoltaik, Windenergie und weiteren erneuerbaren Energien zu optimieren.
Die Symbiose von KI und Klima: KI-gestützte Prognosen für Solar- und Windenergie
KI-Anwendungen können für verschiedene Erneuerbare-Energien-Anlagen zur präzisieren Prognose der Energieeinspeisung und optimalen Nutzung der verfügbaren Energie eingesetzt werden:
1. Einspeisemanagement für PV Strom:
KI-Modelle können detaillierte Analysen der atmosphärischen Bedingungen durchführen, um präzisere Prognosen der Wolkenbildung zu erstellen. Ergänzend können Sensordaten, die durch 5G-basierte Drohnen gesammelt werden, die Genauigkeit der Prognosen für Solaranlagen verbessern.
Ein Beispiel hierfür ist der Einsatz von KI zur Analyse von feinen Sandkörnchen und Aschepartikeln in der Atmosphäre, die die Solarstrahlung beeinflussen können. Diese präzisen Prognosen ermöglichen eine effizientere Planung der Solarstromproduktion und helfen, Netzengpässe zu vermeiden.
2. Einspeisemanagement für Windenergie:
Die Genauigkeit der Windstromproduktion kann durch KI erheblich verbessert werden. KI-Systeme analysieren historische Winddaten zusammen mit aktuellen Wetterbedingungen, um genauere Vorhersagen für die Windstromerzeugung zu treffen.
In Regionen, wo der Wind oft umschlägt, können solche präzisen Vorhersagen besonders vorteilhaft sein. Dies ermöglicht eine besseres Einspeisemanagement der Windenergie und minimiert das Risiko von Netzüberlastungen.
3. Weitere erneuerbare Energien:
Auch bei anderen erneuerbaren Energien wie Biomasse oder Wasserkraft kann KI zur Optimierung der Erzeugung und Einspeisung beitragen, indem sie genaue Prognosen erstellt und das Management der Energieflüsse verbessert.
Zum Beispiel kann KI die Wassermenge in Stauseen und deren Auswirkungen auf die Energieproduktion vorhersagen, was zu einer besseren Planung und Nutzung der Wasserkraft führt.
Grünere Aussichten: Zukünftige Trends im Bereich KI und Klima
Die Zukunft des Einspeisemanagements wird stark von der Integration von Künstlicher Intelligenz und der Berücksichtigung klimatischer Faktoren geprägt sein. Durch KI können Energiesysteme effizienter und flexibler gestaltet werden. KI-Algorithmen analysieren Wetterdaten und Verbrauchsmuster, um die Einspeisung von erneuerbaren Energien wie Solar- und Windkraft zu optimieren. Dies führt zu einer zuverlässigeren Energieversorgung und minimiert die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen.
Ein weiterer Vorteil von KI im Energiesektor ist die Vorhersage von Netzbelastungen. So können Betreiber frühzeitig auf mögliche Engpässe reagieren und entsprechende Maßnahmen ergreifen. Darüber hinaus ermöglichen zuverlässige End-to-End Konnektivitätslösungen den Einsatz von KI-gestützten Smart-Grid-Anwendungen. Insgesamt bieten die KI-gestützten Lösungen eine vielversprechende Perspektive für eine nachhaltigere und effizientere Energiezukunft.
