Künstliche Intelligenz prognostiziert und trifft energiesparende Entscheidungen

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend eingesetzt, um den weltweiten Bedarf an sauberer, preiswerter und zuverlässiger Energie zu decken.

Die globale Energiewirtschaft steht vor grundlegenden Veränderungen in der Art und Weise, wie Energie erzeugt, verkauft und verteilt wird. Infolgedessen versucht sie, Wege zu finden, um die wachsende Menge an Gigawatt unvorhersehbarer, wetterabhängiger erneuerbarer Energie, die von ihren Erzeugern in die Stromnetze fließt, zu verwalten.

Erneuerbare Stromquellen entwickeln sich zu Nachfolgern der traditionellen Kohlekraftwerke. Ein Hauptproblem bei Strom aus erneuerbaren Energien ist jedoch seine Unbeständigkeit. Ein bewölkter Tag oder eine Reihe von windstillen Tagen unterbricht die Stromerzeugung und kann zu Engpässen führen. Umgekehrt kann unter günstigen Bedingungen zu viel Strom erzeugt werden, als benötigt wird.

Das bedeutet, dass Kohlekraftwerke in Zukunft als Reservestromquellen dienen könnten, die schnell zugeschaltet werden können, um Energieengpässe auszugleichen, und dass teure Speicherlösungen erforderlich sind, um Spitzen bei der Überproduktion zu bewältigen.

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Erstellung von Prognosen über Stromnachfrage, Stromerzeugung und Wetter kann den Bedarf an diesen Backup-Mechanismen verringern, indem Schwankungen in der Energieerzeugung vorhergesagt und entsprechend gesteuert werden.

Künstliche Intelligenz kann auch in Entscheidungsprozessen eingesetzt werden, deren Umfang und Komplexität die menschlichen Managementfähigkeiten zu übersteigen beginnen. Künstliche Intelligenz kann zur Bewältigung von Stromengpässen eingesetzt werden, indem die Stromnachfrage in ganzen Gemeinden oder Regionen kurzzeitig abgeschaltet wird. Dabei kann es sich um Tausende von Kühlschränken in Privathaushalten oder an großen Abnahmestellen wie Industrieanlagen handeln. Die Geschwindigkeit und Komplexität dieser Aufgabe erfordert eine fortgeschrittene künstliche Intelligenz.

Die Übertragung der Kontrolle über das Zuhause an eine ferngesteuerte künstliche Intelligenz mag wie Science-Fiction erscheinen, aber die Integration künstlicher Intelligenz in unsere Geräte ist bereits im Gange. So wird künstliche Intelligenz bereits eingesetzt, um den Energieverbrauch eines Geräts zu steuern, das die meisten von uns täglich benutzen - das Mobiltelefon. Das Android-System verfügt über eine Funktion, die die Gewohnheiten von Apps untersucht, um sicherzustellen, dass der Akku nur bei den am meisten genutzten Apps verbraucht wird. Gelegentlich genutzte Anwendungen, die bisher im Hintergrund liefen und unnötig Strom verbrauchten, werden abgeschaltet.

Künstliche Intelligenz kann nun auch erkennen, wie viel Strom jedes unserer Haushaltsgeräte verbraucht. Ein britisches Startup nutzt KI, um anhand von Daten aus dem Stromzähler den "Fingerabdruck" jedes Geräts zu finden. Die Hersteller von Haushaltsgeräten werden zunehmend unter Druck geraten, energieeffiziente Produkte herzustellen. Wenn die Verbraucher genau wissen, wie viel der Betrieb eines Geschirrspülers oder eines Fernsehers kostet, können sie energieintensiven Geräten schnell den Rücken kehren.

Energieverbraucher können Einblick in ihr Energieprofil erhalten

Die Verbreitung virtueller Assistenten in Haushalten in Verbindung mit solchen Daten könnte die Art und Weise, wie wir Strom kaufen und nutzen, grundlegend verändern. Die Integration von Energiedaten in Produkte wie Alexa und Google Home könnte zu Energiemanagementsystemen in Haushalten führen, bei denen zum Beispiel die Waschmaschine nicht mehr von selbst eingeschaltet wird, sondern so, dass sie läuft, wenn der Strompreis niedriger ist.

Auch die Unternehmen können von solchen Verbesserungen profitieren. Ein im Vereinigten Königreich ansässiger Entwickler von künstlicher Intelligenz hat eine Technologie entwickelt, die es Unternehmen ermöglicht, den Energieverbrauch ihrer Gebäude zu steuern und so Zeiten mit geringer Stromnachfrage und billigerem Angebot optimal zu nutzen. Dadurch können die Unternehmen für die Einspeisung von Strom in Spitzenzeiten geringere Vergütungen erhalten. Durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens mit künstlicher Intelligenz kann der Verbraucher zum ersten Mal sein Energieprofil vorhersagen.

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