KI für nachhaltige Energieoptimierung
Die Zukunft von Large Language Models und weiterer KI in der Optimierung von Energieversorgung und erneuerbaren Energieinitiativen verspricht transformative Möglichkeiten, ist jedoch mit Herausforderungen hinsichtlich Effizienz und Nachhaltigkeit verbunden, wie Studien von Nature und Experten wie Siroky von LinkedIn darlegen.
Automatisierte Gebäudeenergiemodellierung
Beim Building Energy Modeling (BEM) werden die physikalischen Eigenschaften eines Gebäudes modelliert, um Simulationen zum Energieverbrauch durchzuführen. Im Gegensatz zu statischen Berechnungen sind BEM-Simulationen dynamisch und berücksichtigen interne Lasten wie Abwärme sowie die Anlagentechnik. So lässt sich beispielsweise die optimale Größe einer Wärmepumpe ermitteln. BEM kann die automatische Generierung von Gebäudeenergiemodellen auf Basis von Energieausweisdaten unterstützen. Zudem ermöglicht es die automatisierte Kalibrierung von Simulationsmodellen urbaner Gebäude unter Verwendung von Messdaten. BIM4BEMS untersuchte, wie BIM in Kombination mit Gebäudeenergiemanagement-Systemen (BEMS) für verbessertes Reporting von Energie- und Komfortparametern eingesetzt werden kann. Dabei wurde ein dynamisches BIM entwickelt, das Gebäude-, Planungs- und Betriebsdaten zusammenführt und Energieineffizienzen visualisiert. Das NREL entwickelt zudem Simulationssoftware wie EnergyPlus und OpenStudio für die Vorhersage und Analyse der Gebäudeenergieeffizienz auf System- und Gebäudeebene.
Optimierung von Energienetzen und Lastverteilung
Die Optimierung von Energienetzen und Lastverteilung ist ein zentraler Aspekt für die Integration erneuerbarer Energien und die Gewährleistung einer stabilen Netzversorgung. Durch mathematische Optimierungsverfahren wie gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung (MILP) können Produktionspläne und Strombeschaffungsstrategien simultan optimiert werden, um Energiekosten zu minimieren und die Netzstabilität zu erhöhen. Energieträgerübergreifende Modellierung ermöglicht die Bewertung verschiedener Versorgungsoptionen unter Berücksichtigung von Netzausbau, Speichern und erneuerbaren Einspeisungen. Softwarebasierte Lösungen für intelligente Lastverteilung heben die Energieeffizienz durch globale Verteilung der Workloads. Die Integration dezentraler Erneuerbarer Energien führt zu volatilen Residuallastprofilen und Netzengpässen, denen durch Netzausbau, Abregelung, Speicher, Demand Side Management oder Kopplung bestehender Infrastrukturen begegnet werden kann. Intelligente Stromnetze (Smart Grids) mit bidirektionaler Kommunikation aller Akteure optimieren die Effizienz und ermöglichen eine dezentrale, erneuerbare Stromversorgung. Dabei sind Analysen regionaler Netzbereiche und (teil-)automatisierte Eingriffe zur Wiederherstellung der Netzstabilität erforderlich.
Vorhersage von Energieverbrauch und Erzeugung
Für eine zuverlässige und effiziente Energieversorgung ist die präzise Vorhersage des Energieverbrauchs und der Energieerzeugung entscheidend. Neuronale Netze und andere fortschrittliche Methoden des maschinellen Lernens ermöglichen immer genauere Prognosen auf Basis großer Datenmengen. Energieunternehmen müssen täglich eine viertelstundengenaue Prognose über den Energiebedarf und die Erzeugung in ihrem Verantwortungsbereich abgeben, um die Netzstabilität zu gewährleisten. Dabei sind Unsicherheitsfaktoren wie die schwankende Einspeisung aus Wind- und Sonnenenergie zu berücksichtigen. Je präziser die Prognosemodelle, desto besser können die Unternehmen planen.
Im Projekt AGENS werden smarte Prognosemodelle auf Basis neuronaler Netze entwickelt, die die Gesamtkomplexität der Energieversorgung vorhersagen können. Auch das Fraunhofer ITWM arbeitet an KI-gestützten Methoden zur Energieverbrauchsprognose. Laut Bundeswirtschaftsministerium wird Deutschland 2030 rund 10% mehr Strom verbrauchen als bisher angenommen, was die Bedeutung präziser Prognosen unterstreicht.
Neben der Vorhersage des Gesamtenergieverbrauchs sind auch Prognosen für einzelne Anlagen, Gebäude oder Quartiere relevant. Energieprognosen werden zunehmend in die Produktionsplanung von Industriebetrieben integriert (Demand-Side-Management), um Energiekosten zu optimieren. Insgesamt ermöglichen KI-basierte Vorhersagen eine bessere Planung und Steuerung der Energieversorgung und -nachfrage.
Energiedatenanalyse und Visualisierung
Die Analyse und Visualisierung von Energiedaten spielt eine zentrale Rolle für die Optimierung des Energieverbrauchs in Unternehmen und Gebäuden. Durch die digitalisierte Erfassung und Auswertung von Energiedaten können Einsparpotenziale identifiziert und Energieverluste erkannt werden.
| Anwendungsbereich | Beschreibung |
|---|---|
| Energieaudits | Visualisierung der Messdaten zur Durchführung von Energieaudits und Erkennung von Energieverlusten wie Rohrbrüchen. |
| Verbrauchsüberwachung | Kontinuierliche Überwachung des Energieverbrauchs durch Visualisierung der Messdaten. |
| Eco-Feedback | Visualisierungen informieren Verbraucher über ihren individuellen Ressourcenverbrauch, Nutzungsgewohnheiten und Einsparpotenziale. |
| Energiemanagementsysteme | Visualisierungen unterstützen die Modellierung, Simulation, Optimierung und den Betrieb von Energiemanagementsystemen. |
| Energiemix-Szenarien | Interaktive Visualisierungen ermöglichen die Exploration unterschiedlicher Energiemix-Szenarien mit regenerativen und konventionellen Energiequellen. |
Die Visualisierung und interaktive Exploration energiebezogener Daten ist entscheidend, um Verbrauchsprofile, Lastgänge und Erzeugerprofile zu verstehen und Optimierungspotenziale aufzudecken. Energiemanagement-Software mit Cloud-Anbindung ermöglicht zudem die portable Visualisierung von Energiedaten.
Lastverschiebung und Demand Response
Lastverschiebung und Demand Response sind Konzepte zur Flexibilisierung der Stromnachfrage. Lastverschiebung bezeichnet die zeitliche Verlagerung von Lasten, um Produktions- und Netzkapazitäten optimal auszunutzen sowie erneuerbare Energien zu integrieren. Demand Response umfasst kurzfristige, bewusste Veränderungen der Verbraucherlast als Reaktion auf Preissignale oder Leistungsabrufe, um die Systemstabilität zu erhöhen.
Durch Lastverschiebung und Demand Response wird entweder eine Lastreduktion oder eine Flexibilisierung des Lastgangs erreicht. Der Stromverbrauch wird dabei vorgezogen, verzögert oder vermieden. Mögliche Flexibilisierungsoptionen sind thermische Speicher, Notstromaggregate, Blockheizkraftwerke oder Batterien. Anwendungsbereiche liegen in der Industrie, bei Gewerbe und Dienstleistungen sowie im Haushaltssektor.
Eine Lastverschiebung kann über Pufferspeicher im Stundenbereich oder Langzeitspeicher für saisonale Ausgleiche realisiert werden. Wärmespeicher ermöglichen die zeitliche Entkopplung von Nutzung und Erzeugung elektrisch erzeugter Wärme. Demand Response erfordert eine übergeordnete Steuerung der Verbraucher und entsprechende Informations- und Kommunikationstechnik.
Matthias Mut
Experte in KI und Automatiserung. Spaß an Entwicklung, Fortschritt & Rapid Prototyping.