Die Rolle der KI-Technologie bei der Verbesserung des Sektors für erneuerbare Energien

Wir alle wissen also, dass erneuerbare Energien wie Solarenergie das Gebot der Stunde sind. Aber wie kann Künstliche Intelligenz (KI) helfen, die Versorgung mit erneuerbaren Energien zu verbessern? Mal sehen.

Der weltweite Energiebedarf wächst von Jahr zu Jahr. Und fossile Brennstoffe werden unseren Energiebedarf in Zukunft nicht mehr decken können. Die CO2-Emissionen aus fossilen Brennstoffen haben aufgrund des gestiegenen Energieverbrauchs bereits 2018 ein Allzeithoch erreicht.

Andererseits entwickeln sich erneuerbare Energien zu einer zuverlässigen Alternative zu fossilen Brennstoffen. Es ist viel sicherer und sauberer als herkömmliche Quellen. Mit den technologischen Fortschritten hat der Sektor der erneuerbaren Energien in den letzten zehn Jahren erhebliche Fortschritte gemacht.

Es gibt jedoch noch einige Herausforderungen in diesem Sektor, die mithilfe neuer Technologien angegangen werden können.

Technologien wie KI und maschinelles Lernen können die Vergangenheit analysieren, die Gegenwart optimieren und die Zukunft vorhersagen. Und KI im Bereich der erneuerbaren Energien kann die meisten Herausforderungen lösen.

Herausforderungen des Erneuerbare-Energien-Sektors und wie KI helfen kann

Eine der größten Herausforderungen bei der Erzeugung erneuerbarer Energie ist die Unvorhersehbarkeit des Wetters.

Sonne und Wind sind die führenden erneuerbaren Energiequellen, und die Stromerzeugung hängt weitgehend vom Wetter ab.

Obwohl wir über effiziente Technologien für die Wettervorhersage verfügen, wird es plötzliche Klimaänderungen geben, die den Energiefluss beeinflussen können. Die Lieferkette erneuerbarer Energien ist anfällig für solche Schwachstellen. Daher muss es ausreichend geglättet werden, um mit unerwarteten Änderungen fertig zu werden.

Zweitens sind die jüngsten Entwicklungen in der Energiespeichertechnologie recht vielversprechend. Sie müssen jedoch noch gründlich getestet werden.

Die Nachfrage nach erneuerbarer Energie wird in Zukunft weiter steigen. Und aus diesem Grund sollten Unternehmen für erneuerbare Energien in maschinelles Lernen, KI, IoT und andere neue Technologien investieren, um die Produktivität zu verbessern und die Defizite zu überwinden.

Sogar die großen Verbraucher erneuerbarer Energien wie Supermärkte, Fabriken, Büros und Eisenbahnen können die KI-Technologie nutzen, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Wie KI-Technologie den Sektor der erneuerbaren Energien verbessern kann

„KI übernimmt viele neue Rollen in der Gesellschaft – sie wird unser Mitarbeiter, dient als virtueller Assistent in unseren Häusern, steuert unsere Autos und vieles mehr“, sagt Rana el Kaliouby, eine Pionierin der KI.

Das Stromnetz ist eine der komplexen Maschinen auf der Erde. Es entwickelt sich jedoch schnell mit der Hinzufügung variabler erneuerbarer Energiequellen.

Aufgrund der inhärenten Variabilität von Wind und Sonne steht das aktuelle Netz vor vielen Herausforderungen bei der Anpassung an die Vielfalt erneuerbarer Energien.

Die Versorgungsindustrie benötigt intelligente Systeme, die dazu beitragen können, die Integration erneuerbarer Energien in das bestehende Netz zu verbessern und erneuerbare Energien zu einem gleichberechtigten Akteur in der Energieversorgung zu machen.

So kann die KI-Technologie die Zuverlässigkeit erneuerbarer Energien verbessern und das gesamte Stromnetz modernisieren.

1. Intelligente, zentralisierte Kontrollzentren

Das Energienetz kann mit Geräten und Sensoren verbunden werden, um eine große Datenmenge zu sammeln.

In Verbindung mit KI können diese Daten den Netzbetreibern neue Erkenntnisse für einen besseren Regelbetrieb liefern. Es bietet den Energieversorgern Flexibilität, um das Angebot geschickt an die Nachfrage anzupassen.

Die fortschrittlichen Laststeuerungssysteme können mit den Geräten installiert werden, wie z. B. Industrieöfen oder große AC-Einheiten, die sich automatisch abschalten können, wenn die Stromversorgung niedrig ist. Intelligente Speichereinheiten können auch basierend auf dem Versorgungsfluss angepasst werden.

Darüber hinaus können intelligente Maschinen und fortschrittliche Sensoren Wetter- und Lastvorhersagen treffen, die die Integration und Effizienz erneuerbarer Energien insgesamt verbessern können.

2. Verbesserte Integration von Microgrids

KI kann bei der Integration von Microgrids und der Verwaltung dezentraler Energie helfen. Wenn die erneuerbaren Energieerzeugungseinheiten auf Gemeindeebene zum Primärnetz hinzugefügt werden, wird es schwierig, den Energiefluss innerhalb des Netzes auszugleichen.

Das KI-gestützte Steuerungssystem kann eine entscheidende Rolle bei der Lösung von Qualitäts- und Überlastungsproblemen spielen.

3. Verbesserte Sicherheit und Zuverlässigkeit

Während das größte Ziel der KI bei erneuerbaren Energien darin besteht, die Unterbrechungen zu bewältigen, kann sie auch eine verbesserte Sicherheit, Effizienz und Zuverlässigkeit bieten.

Es kann Ihnen helfen, die Energieverbrauchsmuster zu verstehen, Energielecks und den Zustand der Geräte zu identifizieren.

Beispielsweise kann die KI-gestützte prädiktive Analyse die Daten von Windturbinensensoren sammeln, um den Verschleiß zu überwachen. Das System überwacht den Gesamtzustand der Ausrüstung und benachrichtigt den Bediener, wenn eine Wartung erforderlich ist.

4. Erweitern Sie den Markt

Die Integration von KI kann Anbietern erneuerbarer Energien helfen, den Markt zu erweitern, indem sie neue Servicemodelle einführen und eine höhere Beteiligung fördern.

Die KI-gestützten Systeme werden in der Lage sein, die Daten im Zusammenhang mit der Energieerfassung zu analysieren und Einblicke in den Energieverbrauch zu liefern.

Diese Daten würden den Anbietern helfen, die bestehenden Services zu optimieren und neue Servicemodelle einzuführen. Es kann auch Einzelhändlern helfen, neue Verbrauchermärkte anzusprechen.

5. Smart Grid mit Intelligent Storage

Die Integration künstlicher Intelligenz mit intelligenter Energiespeicherung (IES) kann eine nachhaltige und zuverlässige Lösung für die Branche der erneuerbaren Energien bieten.

Dieses intelligente Stromnetz wird in der Lage sein, eine große Menge an Daten zu analysieren, die von mehreren Sensoren gesammelt wurden, und zeitnahe Entscheidungen über die Energiezuteilung zu treffen.

Dies wird Microgrids auch dabei helfen, den lokalen Energiebedarf effizient zu verwalten und gleichzeitig den Stromaustausch mit dem Hauptnetz aufrechtzuerhalten.

Unternehmen, die KI einsetzen, um den Betrieb erneuerbarer Energien zu verbessern

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, den Sektor der erneuerbaren Energien zu revolutionieren. Unten sind einige der Technologieunternehmen für erneuerbare Energien aufgeführt, die KI nutzen, um mehr Geschäfte zu machen.

1. Xcel-Energie

Als einer der größten Energieversorger setzt Xcel KI-Technologie in Colorado ein, um die Herausforderungen bei der Wettervorhersage zu bewältigen. Xcel verwendet die KI-basierten Data-Mining-Methoden des National Center for Atmospheric Research, um detaillierte Wetterberichte mit hoher Genauigkeit zu erstellen. Es ist einer der besten Anwendungsfälle von KI im Energiemanagement.

Das KI-System sammelt Daten von lokalen Satelliten, Wetterstationen und Windparks, um die Analyse durchzuführen. Die Algorithmen wurden entwickelt, um Datenmuster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen.

Mit solch hochpräzisen Vorhersagen können Unternehmen wie Xcel größere Vorsichtsmaßnahmen treffen, um Energie zu nutzen und zu sparen.

2. General Electric

Von riesigen Windkraftanlagen bis hin zu Wasserkraftgeneratoren hat General Electric viele Teile der aktuellen Energieinfrastruktur entwickelt. General Electric hat eine Software namens Predix entwickelt, die die Leistungsfähigkeit der KI nutzt, um Vorhersagen über den Maschinenzustand zu treffen.

Predix sammelt Daten von verschiedenen Sensoren der Ausrüstung und führt eingehende Analysen durch, um Fehler in der Maschine vorherzusagen, bevor sie auftreten. Die Software hat GE dabei geholfen, ein nachhaltiges und zuverlässiges Stromnetz aus erneuerbaren Energien aufzubauen.

3. PowerScout

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AI has helped the company reduce costs on customer acquisition. PowerScout’s AI platform gathers data from more than 100 billion data points that are connected to 45 million households.

It collects the data from several sources and predicts whether or not a given household will be investing in solar energy. It has also helped solar installers to focus their marketing efforts on the most likely buyers, thus improving the chances of revenue.

Let’s Talk

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