Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Energieverteilung

Die Entwicklung des Energiemanagements hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte in verschiedenen Bereichen gemacht - von der schieren Größe über die Art der Energiespeicherung und -versorgung bis hin zur Sicherheit. Dieser Reifegrad zeigt sich in innovativen Konzepten wie dezentralen Netzsystemen, Prosumption, intelligentem Laden, Vehicle-to-Grid (V2G)-Laden, dem Internet der Dinge (IoT) usw.

Die meisten der oben genannten Beispiele können problemlos als Produkte der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) eingestuft werden. Diese beiden miteinander verwobenen Technologiezweige haben die Kultur des Energiemanagements und -vertriebs in profitablen Fällen geprägt.

Um die Verbindung und Synergie zwischen KI/ML und Energiemanagement zu verstehen, sollte man sich zunächst die grundlegenden Definitionen vergegenwärtigen.

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Ableger der Informatik und Technologie, der die Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen ermöglicht. Die Wortwurzeln "künstlich" und "Intelligenz", wenn sie getrennt werden, erklären besser, was "künstliche Intelligenz" bedeutet. Im Allgemeinen geht es darum, eine Maschine so zu trainieren, dass sie komplexe Probleme mit Hilfe von Algorithmen des Reinforcement Learning und neuronalen Netzen des Deep Learning löst. Apples Siri, Online-Videospiele, Chatbots für den Kundendienst und intelligente humanoide Roboter sind beliebte Anwendungen von KI.

Was ist maschinelles Lernen?

Andererseits ist maschinelles Lernen ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der datengesteuert ist, diese - in der Regel großen und strukturierten - Datensätze verwendet und Modelle erstellt, die auf der Grundlage dieser vergangenen Datensätze prädiktive und präskriptive Analysen durchführen können, ohne dass sie programmiert werden müssen. ML wurde in großem Umfang in Anwendungen wie Suchmaschinen für Suchalgorithmen zur Verbesserung der Nutzererfahrung, Facebook für Freundschaftsvorschläge und Werbung, Online-Empfehlungsprogramme und Modelle für Wettervorhersagen integriert.

Beziehung zwischen AI/ML und Energieverteilung - Anwendungen und Vorteile

Die Integration von KI/ML in die Energieverteilung hat nichts anderes als einen Aufschwung im Netzmanagement, in der Angemessenheit der Nachfrage und in der effizienten Förderung von Energiegemeinschaften gebracht. Im Folgenden sind einige Vorteile aufgeführt, die Führungskräfte in der Energieversorgung und -verteilung aus KI/ML ziehen können.

In Stromnetzen

1. Ermöglichung von intelligenten Netzen: Es ist keine Neuigkeit, dass intelligente Netze das Herzstück der Nachhaltigkeit erneuerbarer Energien (EE) sind. Da die Welt zu erneuerbaren Energiequellen tendiert, sind intelligente Netze in absehbarer Zeit unvermeidlich, und hier spielt die KI/ML eine übergeordnete Rolle.
   KI/ML ist die Technologie, die intelligente Stromnetze steuert und zur Dezentralisierung des Energiemanagements beiträgt. Sie überträgt nicht nur Strom aus dem und in das Netz, sondern analysiert, bewertet und steuert auch die Nutzerdaten für eine präzise Entscheidungsfindung.
2. Sektor-Kupplung: Bei der Sektorkopplung geht es darum, die Umwelt zu entkarbonisieren und die elektrische Kapazität einer Region zu erhöhen, indem alle energieerzeugenden und energieverbrauchenden Sektoren zu einem Stromerzeugungssektor - dem Netz - zusammengeführt werden. Um dies zu erreichen, wird die KI/ML-Technologie intensiv genutzt, um Verbraucherdaten in nützliche Ressourcen umzuwandeln und Prozesse so effektiv wie möglich zu automatisieren.
3. Netzwartung: Mit der KI-Technologie können Netzbetreiber und Verteilungsmanager leicht die besten Zeiten für die Netzwartung bestimmen. Sie kann auch Fehler im Netz erkennen und die Betreiber schnell benachrichtigen, um schnelle Lösungen parat zu haben. Dieser Vorteil trägt zur Senkung der Wartungskosten bei, die durch verspätete Kontrollen entstehen können.

1. Netzüberwachung: KI erleichtert den Netz- und Verteilungsmanagern die Arbeit, indem sie die Reaktion auf die Nachfrage erleichtert. Dies bedeutet letztlich, dass ein wahrscheinlicher Netzzusammenbruch verhindert wird, indem die Energienutzung der Verbraucher überwacht wird und sowohl die Nutzer als auch die Lieferanten dabei unterstützt werden, die gelieferte und die verbrauchte Energie auszugleichen.
   Der FLEXO Community Manager ist die Quintessenz dieses Dienstes. Mit dieser KI-gesteuerten Software haben Verteilermanager eine nahtlose Kontrolle über ihre Energierichtungen, haben Zugang zu Prosumer-Informationen und können den Energieverbrauch genau an die Nachfrage anpassen.

Außerdem wird die Welt vollständig auf die Cloud umgestellt, einschließlich intelligenter Netze, und es besteht immer die Gefahr von Cyberangriffen. Um die Cybersicherheit vor Malware zu gewährleisten, kann KI eine der besten Optionen sein.

In virtuellen Kraftwerken (VPPs)

VPPs haben ähnliche Eigenschaften wie Microgrids, da sie ein Netzwerk von Speichergeräten wie Elektrofahrzeugen (EVs), Haushaltsgeräten und kleineren Anlagen sind, die miteinander verbunden werden können, um Energie in Spitzenzeiten zu liefern, wenn das Netz überlastet ist. KI steuert die Angelegenheiten von VPPs durch:

Koordinierung der dezentralen Anlagen: Für den produktiven Aufbau eines VPP müssen die relevanten Anlagen und Geräte gut koordiniert werden, um einen Zusammenbruch oder Ausfall zu verhindern. Hier greift die KI-Technologie in zwei Schritten ein: erstens durch die Orchestrierung einer Gemeinschaft dieser Geräte, die mit dem FLEXO-Community-Manager meisterhaft umgesetzt werden kann, und zweitens durch die Erleichterung des Energietransfers vom VPP zu seinem Ziel. Die intelligente Ladung des FLEXO kann beispielsweise Verteilermanagern und EV-Besitzern helfen, V2G fehlerfrei umzusetzen.

In Stromverbrauch

Intelligente Häuser: Intelligente Häuser werden durch KI-Technologie angetrieben. Vom IoT über Elektrofahrzeuge und intelligentes Laden bis hin zu intelligenten Zählern. KI gibt Netzbetreibern das Privileg, auf der Grundlage von Daten aus intelligenten Häusern korrekte Wartungsentscheidungen und genaue Anpassungen von Angebot und Nachfrage vorzunehmen.

Im Stromhandel

Vorhersagen: Unternehmen benötigen effektive Vorhersageanalysen, um erfolgreich zu sein, und diese Bedingung schließt die Energieverteilung nicht aus.

Einer angemessenen Energieverteilung, insbesondere bei erneuerbaren Energiequellen, müssen Prognosen vorausgehen, einschließlich Wettervorhersagen, Bevölkerungswachstum und -dichte, Energiebedarf und -nutzung usw. ML-Data-Science-Modelle nutzen diese Datensätze, um den Vertriebsleitern die notwendigen Informationen für eine bessere Entscheidungsfindung im Hinblick auf den künftigen Stromhandel zu liefern.

Die Zukunft von AI/ML in der Energieverteilung

Die Technologie schreitet immer schneller voran, und die Welt hechelt hinterher, um aufzuholen. Das Wachstum der KI auf dem Energiemarkt war in den letzten Jahren erstaunlich. Im Jahr 2021 wurde das weltweite Volumen der KI im EE-Markt auf 8,24 Milliarden Dollar geschätzt. Mit einer beeindruckenden Wachstumsrate von 27,9 % von 2021 bis 2030 wird dieser Wert voraussichtlich 75,82 Mrd. $ übersteigen.

Der globale RE-Markt hat lange Zeit auf dem Rücken der KI-Technologie überlebt, und die starke Synergie zwischen beiden lässt vermuten, dass dies auch in Zukunft so bleiben wird.

Außerdem zeigen die Statistiken, dass die Nachhaltigkeit der erneuerbaren Energien und der intelligenten Energieverteilung stark von der KI-Technologie abhängt. Aus diesem Grund sind unsere KI-gestützten FLEXO-Lösungen für die Zukunft des Netzmanagements unverzichtbar.

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