Energieflexibilität

Industrieunternehmen kämpfen mit der Volatilität ihrer Stromversorgung und der erneuerbaren Energien. Viele Verantwortliche prüfen jetzt Konzepte, die Energiesysteme bivalent aufzustellen. Dazu benötigen die Unternehmen zwei unabhängige Energiequellen, die möglichst automatisiert und digital jeweils auf die günstigste oder stabilste Versorgung umschalten können.

Die Energiemanagerinnen und -manager in den Unternehmen planen in diesem Konzept, die traditionell vom Versorger bezogenen Ressourcen – Strom, Gas, Öl, Benzin – mit eigenem PV-Strom oder Windenergie zu ergänzen. Der Vorschlag ist, auf die Dächer ihrer Produktions- und Logistikhallen Solarzellen zu installieren. Dieser extrem günstig produzierte Strom kann entweder als Primärenergie im Unternehmen dienen oder die Energien der Versorger ergänzen. 

Entscheidend ist, dass Computersysteme das bestmögliche Zusammenspiel und Verzahnen beider Quellen regeln. Idealerweise werden an dieser Stelle Künstliche Intelligenzen eingesetzt. Die können das Umschalten nicht nur sekundengenau steuern. Sie erstellen auch für Reporting, Abrechnungen und Berichte die notwendigen Datensätze, welche die exakten Zeitpunkte dokumentieren.

Energieflexibilität

Wenn die Verantwortlichen dieses Anwendungsszenario für Künstliche Intelligenz weiterdenken, können sie unterschiedlichste Daten und Services nutzen, um die volle Kontrolle über ihre Energiequellen zu übernehmen und Bedarf und Erzeugung bestmöglich aufeinander auszurichten.

Dazu gehört auch die Nutzung von Wetterdaten. So kann das System kalkulieren, mit wie viel Sonne und mit wie viel Bewölkung innerhalb der nächsten Stunden zu rechnen ist. Bevor die Wolke kommt, kann die KI die Heizung zwei oder drei Grad wärmer stellen und so die Sonnenenergie als Wärme speichern. Ist die Wolke vorbeigezogen, wurde idealerweise ausschließlich erneuerbarer Strom genutzt und keine anderen Energiequellen hinzugezogen. 

Die Künstliche Intelligenz arbeitet in der Mitte des Energiemanagements und steuert von hier aus nicht nur die Heizung, sondern überwacht die Ladestände der Elektrofahrzeugflotte oder regelt Beleuchtung, Belüftung und Kühlsysteme. 

Künstliche Intelligenzen trainieren

Die Energiemanagementabteilungen berichten ihren Vorständen aber auch über die Einschränkungen und Nachteile der KI-Systeme. Eine Herausforderung ist, die KI für den Einsatz vorzubereiten. Dazu zählt ein aufwendiges Training, für das Millionen Datensätze nötig sind, die kleinen Unternehmen so nicht zur Verfügung stehen. 

Hier ist eine Kosten-Nutzen-Analyse wichtig. Und ein großer Schritt in eine KI-gesteuerte Zukunft könnte sein, dass Industrie, Versorger und Hersteller Kooperationen gründen, in denen Aufwand und Auslagen auf mehrere Schultern verteilt werden. Zudem gilt es auch, den Verbrauch von Energie und Ressourcen bei dem Einsatz der Systeme zu berücksichtigen: KI verbraucht in einigen Szenearien womöglich mehr Energie, als sie am Ende einspart. Bei diesen Anwendungsfällen müssten die KI-Systeme mit in den ESG-Reports bilanziert werden und könnten die Klimaberechnungen eines Unternehmens ins Negative drehen.

Quellen:
Europäische Kommission: Gesetz über Künstliche Intelligenz
Vereinte Nationen: UN-Generalsekretär warnt vor den Risiken Künstlicher Intelligenz
www.nationale-leitstelle.de