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Energie- und Kraftwerkstechnik: KI, Automatisierung und andere Innovationen verändern die Branche

Energy and Power Technology: Transforming the Industry with AI, Automation, and Cutting-Edge Innovations
Energy and Power Technology: Transforming the Industry with AI, Automation, and Cutting-Edge Innovations
Artikel

Energie- und Kraftwerkstechnik: KI, Automatisierung und andere Innovationen verändern die Branche

Die heutige industrielle Welt erfordert effizientere und nachhaltigere Prozesse als je zuvor. In diesem Artikel wird untersucht, wie Fortschritte in der Energie- und Leistungstechnologie dazu beitragen, diese Anforderungen zu erfüllen und die Art und Weise zu verändern, wie wir Energie verwalten und nutzen.

Energie ist für den industriellen Betrieb von entscheidender Bedeutung, da sie Produktionsprozesse, Transportsysteme und die Entwicklung der Infrastruktur antreibt. Der Energiesektor sieht sich jedoch einer Reihe von Herausforderungen gegenüber, wie z. B. der Volatilität des Marktes und der begrenzten Skalierbarkeit. Darüber hinaus erfordert der globale Wandel hin zur Dekarbonisierung, der sich aus den Verpflichtungen des Pariser Abkommens ergibt, erhebliche Veränderungen bei der Erzeugung, Verteilung und Nutzung von Energie.

Da traditionelle Energiequellen immer weniger nachhaltig sind, sehen sich Unternehmen im Energiesektor mit neuen operativen Herausforderungen, einer stärkeren Verflechtung von Märkten und Rohstoffen sowie Herausforderungen für ihre Geschäftsmodelle insgesamt konfrontiert. Durch den Einsatz dieser digitalen Lösungen wollen diese Unternehmen die Energieeffizienz verbessern und den Übergang zur Dekarbonisierung der Energiesysteme beschleunigen.

Wir haben eine Liste der wichtigsten Technologien zusammengestellt, die die Transformation des Energiesektors vorantreiben. Erfahren Sie, wie innovative Technologien dabei helfen können, Herausforderungen zu bewältigen und zur Markttransformation beizutragen.

Rolle und Potenzial von KI im Energiesektor

Künstliche Intelligenz (KI) bietet fortschrittliche Lösungen zur Optimierung des Betriebs, zur Steigerung der Effizienz und zur Förderung von Innovationen im Energiesektor. Angesichts der zunehmenden Komplexität der Energiesysteme und der Notwendigkeit nachhaltiger Praktiken spielen KI-Technologien eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft des Sektors.

$390-$550 Milliarden
In den Bereichen Landwirtschaft, Chemie, Energie und Werkstoffe können zusätzliche Werte geschaffen werden, wenn die Unternehmen innovativere Ansätze zur Nutzung von KI verfolgen.
McKinsey

Mit der zunehmenden Dezentralisierung des Energiesystems und der Integration vieler dezentraler Energieerzeuger steigt die Komplexität des Netzmanagements. KI kann hier Abhilfe schaffen, indem sie den Netzbetrieb automatisiert, den Stromfluss optimiert und für Stabilität und Zuverlässigkeit sorgt. KI kann beispielsweise Schwankungen in der Stromnachfrage vorhersagen und steuern, Stromausfälle verhindern und Energieverluste reduzieren.

Darüber hinaus kann KI die Genauigkeit von Prognosen für die Erzeugung erneuerbarer Energien verbessern. Durch die Analyse großer Datenmengen, einschließlich Wettermustern und historischen Informationen, kann KI die Integration von Solar- und Windenergie in das Netz erleichtern. Darüber hinaus kann die KI-gestützte vorausschauende Wartung der Infrastruktur für erneuerbare Energien die Betriebskosten erheblich senken und die Lebensdauer der Anlagen verlängern, wodurch eine zuverlässigere Energieversorgung gewährleistet wird.

30%
Die Reduzierung von Netzausfällen kann durch vorausschauende Wartung mit Hilfe von KI erreicht werden.
IEA

Die KI leistet einen wichtigen Beitrag zum Energiesektor, nicht nur durch die Steigerung der betrieblichen Effizienz, sondern auch durch Fortschritte in der Materialwissenschaft. KI ist entscheidend für die Entwicklung von Energietechnologien der nächsten Generation, wie fortschrittliche Batterien und Solarzellen, und ermöglicht es Wissenschaftlern und Forschern, neue Materialien für die Energiespeicherung und -umwandlung rasch zu entdecken und zu optimieren. Durch die Analyse riesiger Datenmengen über Molekülstrukturen kann die KI vielversprechende Materialien schneller als herkömmliche Methoden identifizieren, was zu einer raschen Einführung effizienterer und kostengünstigerer Energielösungen führt.

Bei der Betrachtung von KI-Lösungen für industrielle Anwendungen ist es wichtig zu verstehen, dass es verschiedene Ansätze für die Implementierung von KI gibt, z.B. Edge AI und Cloud AI. Im Folgenden werden die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden Ansätzen erläutert.

Vergleichskriterien Edge AI Cloud AI
Fallbeispiel Edge AI ist ideal für Szenarien, die eine sofortige Entscheidungsfindung erfordern, z. B. die Überwachung von Geräten oder die Erkennung von Anomalien in einer Fabrikhalle.
Edge AI ist die beste Option, wenn sensible Daten lokal bleiben müssen und nicht in die Cloud übertragen werden dürfen.
Edge AI reduziert den Bedarf an kontinuierlicher Datenübertragung und eignet sich daher für Umgebungen mit geringer Bandbreite.
Cloud-KI ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, komplexe KI-Modelle zu trainieren und ressourcenintensive Aufgaben auszuführen.
Anwendungen, die weniger latenzempfindlich sind, profitieren von Cloud-KI, da sie eine hohe Rechenleistung bietet, wenn eine Reaktion in Echtzeit nicht entscheidend ist.
Vorteile Edge-Geräte verarbeiten Daten lokal, was die Reaktionszeit aufgrund der geringen Latenz verkürzt.
Edge-KI ist in der Lage, unabhängig zu arbeiten, ohne dass eine Internetverbindung erforderlich ist.
Echtzeiteinblicke am Edge ermöglichen eine effiziente Entscheidungsfindung.
Cloud-Umgebungen bieten Flexibilität in Design und Architektur.Hohe Rechenkapazitäten sorgen dafür, dass es keine Einschränkungen in Bezug auf Speicher, Größe oder Leistung gibt.Cloud-KI, die Daten im Laufe der Zeit verarbeitet, liefert langfristige Erkenntnisse, die tiefere und umfassendere Einblicke ermöglichen.
Anmerkungen Edge-Geräte können aufgrund ihrer begrenzten Rechenleistung Einschränkungen in Bezug auf Speicher und Leistung aufweisen.
Kleinere Modelle für maschinelles Lernen aufgrund begrenzter Speicherkapazität.
Geräte können anfällig sein, wenn sie nicht ordnungsgemäß gesichert sind.
Eine Internetverbindung ist erforderlich, da sich die Geräte zur Verarbeitung mit der Cloud verbinden müssen.
Cloud-Dienste können kostenpflichtig sein.

Im Allgemeinen eignet sich Edge-KI am besten für unmittelbare, lokale Entscheidungen, während Cloud-basierte KI Skalierbarkeit und leistungsstarke Berechnungen für komplexere Aufgaben bietet. Viele Unternehmen kombinieren beide, um die Erkenntnisse aus ihrer IT-Infrastruktur zu maximieren.

Transformation der Energiewirtschaft durch intelligente Automatisierung

Intelligente Automatisierung im Energiesektor verändert traditionelle Prozesse und stellt neue Herausforderungen, insbesondere im Zusammenhang mit den Bemühungen zur Reduzierung der Kohlenstoffemissionen. Die Verbesserung der RPA-Technologie durch KI hat das Potenzial, Prozesse in allen Geschäftsbereichen zu rationalisieren und zu automatisieren - vom Anlagenmanagement und Kundenbetrieb bis hin zu Energiesystemen und Geschäftsprozessen - und so die Betriebs- und Wartungskosten erheblich zu senken.

15%-25%
Erhöhung der Arbeitskapazität von Energie- und Versorgungsunternehmen, die RPA einsetzen.
IBM

Die Auswirkungen intelligenter Automatisierung gehen über Kosteneinsparungen hinaus: Sie verbessert die Arbeitserfahrung der Mitarbeiter, indem sie sie von Routineaufgaben befreit und ihnen die Möglichkeit gibt, sich auf strategischere Tätigkeiten zu konzentrieren. Dies erhöht nicht nur die Produktivität, sondern auch die Zufriedenheit der Mitarbeiter und schafft ein innovatives Arbeitsumfeld.

Produkt
DAKAR - eine Echtzeitlösung für das Management großer Stromnetze

Digitale Zwillinge für ein besseres Energiemanagement

Digitale Zwillinge erzeugen virtuelle Nachbildungen physischer Energiesysteme in Echtzeit und ermöglichen so eine präzise Überwachung, Analyse und Vorhersage. Die Technologie ermöglicht ein tieferes Verständnis der Energiesysteme von der Erzeugung bis zum Verbrauch, fördert die nahtlose Integration erneuerbarer Ressourcen und optimiert die Netzleistung.

Die wichtigsten Vorteile digitaler Zwillinge für den Energiesektor:

  • Optimiertes Netzmanagement und Integration erneuerbarer Energiequellen. Digitale Zwillinge können auf der Grundlage aktueller Daten Echtzeitszenarien simulieren, um den Energiebedarf vorherzusagen und das Netz auf Schwankungen vorzubereiten. Dies ist besonders wertvoll für intelligente Städte, in denen die Energieverbrauchsmuster aufgrund der Vielfalt der Technologien und Anwendungen unvorhersehbar sein können.
  • Verbesserte Nutzung erneuerbarer Energien. Mit der Umstellung der Städte auf nachhaltige Energie wird es immer wichtiger, die Fluktuationen erneuerbarer Energiequellen wie Sonnenkollektoren und Windturbinen zu managen. Digitale Zwillinge prognostizieren die Energieerzeugung durch die Analyse von Wetterdaten und historischer Leistung, optimieren das Gleichgewicht zwischen Erzeugung und Verbrauch, erhöhen die Zuverlässigkeit und maximieren die Energieerzeugung zu Spitzenzeiten.
  • Verbesserung von Wartung und Anlagenmanagement. Digitale Zwillinge aktualisieren kontinuierlich virtuelle Modelle mit Echtzeitdaten von physischen Komponenten, um potenzielle Ausfälle und Wartungsanforderungen vorherzusagen. Ein solcher Ansatz reduziert Ausfallzeiten, verlängert die Lebensdauer der Anlagen und erhöht die Zuverlässigkeit der Systeme.

Auswirkungen von IIoT auf die Energiewirtschaft

Das industrielle Internet der Dinge (Industrial Internet of Things, IIoT) verändert den Energiesektor grundlegend, indem es die Effizienz steigert und neue Ansätze für das Energiemanagement ermöglicht. Dieser Wandel wird durch die Integration fortschrittlicher Sensortechnologien, Big Data und Analysefunktionen vorangetrieben. Diese Fortschritte optimieren den Betrieb und führen zu innovativen Geschäftsmodellen, die traditionelle Industrienormen in Frage stellen.

Das Internet der Dinge kann mithilfe von KI-Technologie dazu genutzt werden, den Energieverbrauch effizienter zu steuern. Es kann Nutzungsmuster analysieren und den Energieverbrauch in Gebäuden, Fabriken und Haushalten in Echtzeit anpassen. Dadurch können die Energiekosten für die Verbraucher gesenkt und das Stromnetz ausgeglichen werden, indem die Nachfrage an die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien angepasst wird. KI-gestützte IIoT-Sensoren können beispielsweise das Aufladen von Elektrofahrzeugen steuern und Zeiten mit hohem Angebot an erneuerbarer Energie nutzen. Dadurch wird die Nutzung grüner Energie gefördert und die Belastung des Netzes durch Spitzenlasten verringert.

Darüber hinaus kann das IIoT die Arbeitssicherheit im Energiesektor durch Fernüberwachung verbessern, die Risiken für die Betreiber verringern und eine frühzeitige Gefahrenerkennung für die Wartung ermöglichen, ohne das Personal zu gefährden.

Nutzung der Cloud im Energiesektor

Der Umstieg auf Cloud-basierte Systeme kann Energieunternehmen dabei helfen, traditionelle Silos aufzubrechen, die Effizienz und Innovation behindert haben. Die Cloud ermöglicht eine nahtlose Integration verschiedener Unternehmensbereiche, von der Kundenverwaltung bis hin zum Tagesgeschäft, was einen sofortigen Datenaustausch und eine schnelle Entscheidungsfindung ermöglicht.

Darüber hinaus ermöglicht die Skalierbarkeit des Cloud Computing den Energieunternehmen eine dynamische Anpassung ihrer IT-Ressourcen an die schwankende Nachfrage auf dem Energiemarkt. Diese Flexibilität ist für die Bewältigung der zyklischen Energienachfrage von entscheidender Bedeutung, insbesondere wenn sich der Sektor auf nachhaltigere Energiequellen und -technologien umstellt.

Fortschrittliche Cloud-Lösungen ermöglichen die Überwachung und Verwaltung des Energieverbrauchs und der Emissionen in Echtzeit und erleichtern so einen nachhaltigeren Betrieb.

Überblick über Technologieanwendungen in der Energiewirtschaft

1. Stärkung der Netzresilienz

Digitale Technologien können die Belastbarkeit von Versorgung, Übertragung und Gleichgewicht durch vorausschauende Analysen, Echtzeitüberwachung und fortschrittliche Bedrohungserkennung verbessern.

2. Integration von Verbrauchertechnologien

Sie kann Verbrauchertechnologien in die Energiewertschöpfungskette integrieren und so Echtzeitüberwachung, intelligente Netze und verbesserte Energieeffizienz ermöglichen.

3. Fortschrittsberichte

Technologien können die Fortschrittsberichterstattung erleichtern, indem sie Echtzeit-Datenanalysen, Leistungsüberwachungs- und Berichterstattungsinstrumente bereitstellen. Mit diesen Instrumenten können Organisationen ihre Fortschritte bei der Dekarbonisierung und der Erreichung von Nachhaltigkeitszielen verfolgen.

Fazit

Bei der Untersuchung der Auswirkungen digitaler Lösungen im Energiesektor wird deutlich, dass die Integration von Technologien nicht nur die betriebliche Effizienz verbessert, sondern auch eine nachhaltigere und widerstandsfähigere Energielandschaft schafft. Diese Technologien spielen eine entscheidende Rolle bei der Deckung des wachsenden Energiebedarfs und der Erreichung globaler Nachhaltigkeitsziele. Ob es um die Optimierung des Netzbetriebs, die Reduzierung von Emissionen oder die Einführung neuer Geschäftsmodelle geht - das Potenzial der Energie- und Versorgungstechnologien ist grenzenlos.

FAQs

Was sind Energietechnologien?

Energie- und Stromtechnologien umfassen ein breites Spektrum von Innovationen und Systemen, die darauf abzielen, Energie effizienter und nachhaltiger zu erzeugen, zu verteilen und zu verwalten. Diese Technologien umfassen sowohl traditionelle Methoden wie fossil befeuerte Kraftwerke und Wasserkraftwerke als auch moderne Entwicklungen wie erneuerbare Energiequellen, intelligente Netze und Energiespeicherlösungen.

Was versteht man unter Elektrizitätstechnik?

Die Elektrizitätstechnik umfasst die verschiedenen Methoden und Systeme zur Erzeugung, Übertragung, Verteilung und Steuerung elektrischer Energie.

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