3 Wege, wie KI das Energiemanagement unterstützen kann

3 Wege, wie KI das Energiemanagement unterstützen kann

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie KI zur Unterstützung des Energiemanagements eingesetzt werden kann. Hier sind 3 Beispiele:

Prädiktive Wartung

Die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance, PdM) ist eine Technik, die Daten von Sensoren und anderen Quellen nutzt, um vorherzusagen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen werden, so dass die Wartung durchgeführt werden kann, bevor es zu einem Ausfall kommt. Dies kann dazu beitragen, Ausfallzeiten zu reduzieren, die Lebensdauer der Anlagen zu verlängern und die Wartungs- und Energiekosten zu senken.

Künstliche Intelligenz (KI) kann auf verschiedene Weise zur Unterstützung der vorausschauenden Wartung eingesetzt werden:

• Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) können zur Analyse von Sensordaten und anderen Informationen verwendet werden, um vorherzusagen, wann ein Geräteausfall wahrscheinlich ist. Dazu wird ein Modell auf der Grundlage historischer Daten trainiert und dann verwendet, um Vorhersagen über zukünftige Ausfälle zu treffen.
• Mit Hilfe derComputervision lässt sich der Zustand von Anlagen in Echtzeit überwachen und Wartungsteams alarmieren, wenn etwas nicht in Ordnung ist. Dies kann die Erkennung von Rissen, Verschleiß, Vibrationen oder anderen Anzeichen für eine Verschlechterung der Ausrüstung umfassen.
• Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) kann eingesetzt werden, um wertvolle Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten wie Serviceberichten, Bedienerprotokollen und Wartungstickets zu gewinnen, um Fehlermuster zu erkennen und Empfehlungen für Abhilfemaßnahmen zu geben.
• Optimierungsalgorithmen können verwendet werden, um Wartungsaufgaben auf der Grundlage der Nutzung, des Zustands und der Verfügbarkeit von Ressourcen wie Technikern, Teilen und Werkzeugen zu planen.
• Algorithmen zur Erkennung von Anomalien können verwendet werden, um ungewöhnliche Muster von Sensordaten zu erkennen, die auf einen Ausfall der Anlage hinweisen können, bevor er eintritt.

Es ist jedoch zu beachten, dass der Einsatz von KI für PdM eine erhebliche Menge an Daten erfordert, die gesammelt und bereinigt werden müssen, sowie qualitativ hochwertige, gekennzeichnete Daten für das Training von Modellen. Außerdem ist ein gutes Verständnis des zu überwachenden Systems sowie eine geeignete Infrastruktur für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse der Daten erforderlich.

Optimierung der Energieeffizienz

Es gibt viele Möglichkeiten, wie KI zur Optimierung der Energieeffizienz eingesetzt werden kann. Einige Beispiele sind:

• Intelligente Gebäudesteuerung: KI-gestützte intelligente Gebäudesteuerungssysteme können den Energieverbrauch von Heiz-, Kühl- und Beleuchtungssystemen optimieren. Sie können auch die Belegung eines Gebäudes überwachen und die Systeme entsprechend anpassen.
• Industrielle Prozessoptimierung: KI-gestützte industrielle Prozessoptimierung kann dazu beitragen, die Effizienz von Industrieprozessen zu verbessern. Durch die Analyse von Sensordaten aus Anlagen kann ein KI-System beispielsweise Produktionspläne optimieren, Abfall reduzieren und die Gesamtenergieeffizienz des Prozesses verbessern. EEIP ist an einem Projekt namens Retrofeed beteiligt, das diesen Ansatz nutzt, um variable, biobasierte und zirkuläre Rohstoffe zu ermöglichen (siehe Artikel "State of the art of the industrial digital landscape").
• Nachfragesteuerung: KI-gestützte Nachfragesteuerungssysteme können den Verbrauchern helfen, ihren Energieverbrauch zu steuern. Durch die Analyse von Energieverbrauchsdaten kann ein KI-System den Verbrauchern personalisierte Empfehlungen zur Senkung ihres Energieverbrauchs geben, was über Smart-Home-Geräte oder mobile Anwendungen erfolgen kann.
• Störungserkennung und -diagnose: KI kann zur Erkennung und Diagnose von Fehlern in Energiesystemen eingesetzt werden. Dies kann dazu beitragen, Ausfallzeiten zu verringern und die Gesamteffizienz der Systeme zu verbessern.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, wie KI zur Optimierung der Energieeffizienz eingesetzt werden kann. Der Bereich der KI für Energieeffizienz ist ein aktiver Forschungs- und Entwicklungsbereich, und es werden ständig neue Anwendungen entdeckt.

Intelligentes Stromnetz

Der Einsatz von KI für den Betrieb intelligenter Stromnetze gewinnt zunehmend an Bedeutung, und es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie KI zur Unterstützung eines intelligenten Stromnetzes eingesetzt werden kann:

• Nachfragesteuerung: KI-gestützte Algorithmen können zur Vorhersage des Energiebedarfs und zur entsprechenden Anpassung des Angebots eingesetzt werden. Wenn zum Beispiel für eine bestimmte Tageszeit eine hohe Nachfrage vorhergesagt wird, kann das Netz die Versorgung anpassen, indem es die Produktion aus erneuerbaren Energiequellen erhöht oder den Verbrauch durch vorübergehendes Abschalten nicht benötigter Systeme senkt. Im "Grid-Wording" wird dies auch als Flexibilitätsdienste bezeichnet und ist Teil eines anderen EEIP-Projekts mit der Bezeichnung OneNet.
• Energieprognosen: Mithilfe von KI kann die Energiemenge vorhergesagt werden, die von erneuerbaren Quellen wie Solar- und Windenergie erzeugt wird. Dies kann Netzbetreibern helfen, die Integration erneuerbarer Energiequellen in das Netz besser zu planen.
• Optimierung des Netzes: KI kann zur Optimierung des Netzbetriebs eingesetzt werden, indem Daten über den Stromfluss, die Spannungspegel und andere Faktoren analysiert werden. Dies kann dazu beitragen, die Gesamteffizienz und Stabilität des Netzes zu verbessern.
• Steuerung intelligenter Geräte: KI kann zur Steuerung und Überwachung intelligenter Geräte in Haushalten wie HLK, Kühlung und Beleuchtung eingesetzt werden, um sie besser auf den Energiebedarf abzustimmen, was dazu beitragen kann, den Spitzenenergiebedarf zu senken und die Energieeffizienz insgesamt zu verbessern.
• Erkennung von Anomalien: KI kann eingesetzt werden, um Anomalien im Stromnetz zu erkennen, z. B. Geräteausfälle oder Stromausfälle. Dies kann dazu beitragen, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben, bevor sie weitreichende Unterbrechungen der Energieversorgung verursachen.
• Erkennung von Betrug: KI kann helfen, Energiediebstahl und Zählermanipulationen aufzudecken und so die Verluste der Energieversorger zu verringern.
• Der Mensch im Kreislauf: Ein KI-System, das auf der Grundlage historischer Daten trainiert wurde, kann den Netzbetreibern Empfehlungen vorschlagen und dem Menschen die Möglichkeit geben, die Entscheidung zu überprüfen und bei Bedarf zu ändern.

Je nach den spezifischen Bedürfnissen und Merkmalen des betreffenden Netzes sind die verschiedenen Ansätze mehr oder weniger effektiv.