KI in der Energiewirtschaft: Über 40 Use Cases eines aktuellen Praxisworkshop des Bundesverbands der Energie- und Wasserwirtschaft (BDEW) zeigen das immense Potenzial auf, das in dem prognosegestützten KI Energie, Anlagen- und Netzmanagement von kritischen Infrastrukturen steckt.
Besonders für Verteilnetzbetreiber gewinnt Künstliche Intelligenz an Bedeutung im Engpassmanagement: Da Strom kaum gespeichert werden kann, sind die Kosten mit der zunehmenden Einspeisung von erneuerbaren Energien in den letzten Jahren erheblich angestiegen. Die Anzahl der Erzeugungsanlagen hat sich seit 2018 zudem fast verdoppelt.
Ein effizientes Management von Engpässen wird für Netzbetreiber immer wichtiger, um Netzüberlastungen weiterhin zu vermeiden und die Stabilität der Stromversorgung zu gewährleisten.
Potenziale von Künstlicher Intelligenz im Engpassmanagement
Das Einspeisemanagement, ein Teil des Engpassmanagements, umfasst die vorübergehende Einschränkung der Einspeisung von erneuerbaren Energien, während Redispatch das gezielte Hoch- oder Herunterfahren konventioneller Kraftwerke zur Stabilisierung der Netzfrequenz beschreibt. Mit Redispatch 2.0 werden inzwischen auch erneuerbare und dezentrale Anlagen zur Minimierung von Netzengpässen herangezogen.
Im Jahr 2022 mussten jedoch etwa 8,1 Terawattstunden Strom aus erneuerbaren Energien abgeregelt werden, um die Netzstabilität sicherzustellen. Um Netzengpässen und den resultierenden Kosten frühzeitiger zu begegnen, bieten sich heute vielfältige Möglichkeiten in der Prognose des Energiebedarfs und der Optimierung des Netz- und Anlagenbetriebs. Die intelligente Steuerung und Verteilung von verschiedenen Energiequellen mittels KI kann eine stabile, kostengünstige und nachhaltige Energieversorgung im Rahmen der vorhandenen Netzkapazitäten fördern.
KI Energie Anwendungsfälle: Bedarfs- & Einspeiseprognose für effizientes Anlagen- & Netzmanagement
KI-Anwendungen können dabei helfen, den Einsatz von fossilen Brennstoffen durch genauere Prognosen und optimierte Steuerungsstrategien für konventionelle Kraftwerke und Erneuerbare-Energien-Anlagen zu reduzieren. Zudem ermöglicht die Verwendung von Künstlicher Intelligenz eine bessere Integration und Einspeisung erneuerbarer Energien in das Netz. Innerhalb der Prognosen können folgende Daten und Informationen in Echtzeit berücksichtigt werden:
1. Einspeiseprognose:
Mithilfe KI-gestützter Prognosemodelle können Einspeisungen von verschiedenen Energiearten, wie Solar- oder Windenergie, präzise vorhergesagt werden. Diese Modelle nutzen automatisierte, selbstlernende Algorithmen und verarbeiten Wettervorhersagen und historische Verbrauchsdaten in einer Cloudumgebung.
Durch die Vorhersage kann die Einspeisung von erneuerbaren Energien besser geplant werden, wodurch die Netzanschlussplanung optimiert und Maßnahmen zum Einspeisemanagement reduziert werden. Dies führt zu einer erhöhten Transparenz im Stromverteilernetz und minimiert Energieverluste, da die verfügbare Energie optimal genutzt werden kann.
2. Bedarfsprognose:
Insbesondere Gewerbekunden haben oft stark schwankende Energiebedarfe, die von Produktionsprozessen, Betriebszeiten oder saisonalen Faktoren abhängen. KI-gestützte Systeme können durch die Analyse von Verbrauchsdaten präzise Energiebedarfsprognosen erstellen.
Diese Verbrauchsvorhersagen helfen Energieversorgern, die Nachfrage von Privat- und Gewerbekunden effizient zu decken und die Netzstabilität zu gewährleisten. Die Vorteile umfassen eine bessere Planung der Energieversorgung und -verteilung, was wiederum zu einer Kostenreduktion und einer verbesserten Auslastung der Netze führt.
3. Netzlastprognose:
Die Menge an Energie, die zu einem bestimmten Zeitpunkt im Netz verteilt wird, kann durch KI-gestützte Modelle präzise prognostiziert werden. Diese Modelle lernen das Verhalten des Verteilernetzes kontinuierlich und automatisiert, um Veränderungen in den Energiebedarfen und -angeboten frühzeitig zu erkennen.
Die Synchronisation zwischen verfügbaren Energiemengen und der Netzkapazität wird somit verbessert, was die Notwendigkeit von Einspeisemanagement-Maßnahmen reduziert, und die Effizienz des gesamten Stromnetzes steigert. Netzbetreiber können entsprechende Entschädigungskosten effektiv reduzieren.
Insgesamt können Verteilnetzbetreiber dadurch von dem Vorteil profitieren, dass durch den Einsatz von KI Energie Verbrauch und Bedarf sowie Netzengpässe frühzeitiger erkannt werden. Dadurch wird die Zuverlässigkeit der Energieversorgung gesteigert, vorhandene Netzkapazitäten werden effizienter genutzt, und kostspielige Eingriffe wie Redispatch oder Notabschaltungen können reduziert werden.
Zukünftige Entwicklungen und KI Trends in der Energiewirtschaft
Die zukünftigen KI Trends in der Energiewirtschaft sind vielversprechend. Eine zentrale Entwicklung ist der zunehmende Einsatz von KI im Engpassmanagement: KI analysiert Daten in Echtzeit, erkennt Netzengpässe früh und löst sie effizient. In der Erzeugungs- und Verbrauchsprognose spielt Künstliche Intelligenz somit eine Schlüsselrolle für Verteilnetzbetreiber.
Mit der Modernisierung von Netzen werden zudem sichere Verbindungen, höhere Geschwindigkeiten und geringere Latenzzeiten benötigt, um Smart-Grid-Anwendungen zu unterstützen. End-to-End Konnektivitäts- und KI-Lösungen übernehmen hierzu eine entscheidende Rolle in der Energiewirtschaft der Zukunft.