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.

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.

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.

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

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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.

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.