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Globale Trends der KI für die Energiewirtschaft

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3 Implikationen

3 Implikationen für die integrierte Energiewende In der KI-Strategie Japans aus dem Jahr 2017 liegen die Schwerpunkte klar auf den Themen Produktivität, Gesundheitssystem und Mobilität. Neben dem Einsatz von Robotik in der Produktion stellt dabei auch das KI-basierte Austarieren von Angebot und Nachfrage im Energiesystem einen wichtigen Aspekt der Produktivitätssteigerung dar. Dazu sollen in der ersten von drei Phasen die Anwendung und Nutzung von datengesteuerter KI gefördert werden. In Phase 2 sollen KI-Anwendungen und Daten öffentlich zugänglich gemacht werden. In Phase 3 soll ein Ökosystem durch die Vernetzung verschiedener Bereiche entstehen (MIC, 2017). 3.2 Künstliche Intelligenz im Energiesektor Chancen für die Energiewirtschaft Zahlreiche Anwendungsbeispiele zeigen, dass die Energiewirtschaft am stärksten durch eine erhöhte Systemeffizienz, reduzierte Kosten und optimierte Entscheidungsfindung von künstlicher Intelligenz profitiert. Somit bietet die Technologie die Chance, den Übergang hin zu einer sicheren und klimafreundlichen Stromerzeugung aus erneuerbaren Energiequellen zu koordinieren. Hinsichtlich der zunehmenden Komplexität des Energiesystems, die z. B. durch die stärkere Dezentralisierung von Stakeholdern und Assets begründet ist, werden digitale Technologien der 4. Industriellen Revolution, darunter insbesondere KI und IoT, unerlässlich für eine resiliente, nachhaltige und erschwingliche globales Energieversorgung sein. Die in der o. g. dena-Analyse „Künstliche Intelligenz für die integrierte Energiewende“ 8 identifizierten neun Anwendungsfelder, welche in drei Cluster („Allgemeine Entscheidungsgrundlagen“, „Instandhaltung & Sicherheit“, „Vertriebs- & Verbraucherservices“) 9 unterteilt sind, machen deutlich, dass KI-Technologie bereits heute und auch in Zukunft hohes Potenzial für Anwendungen entlang der gesamten Wertschöpfungskette der Energiewirtschaft aufweist: von der Erzeugung über Transport und Handel bis hin zum Verbrauch. Nach einer von der dena durchgeführten Recherche unter 150 Organisationen weltweit 10 (darunter Forschungsinstitute, Start-ups/KMU und Großunternehmen), die KI im Energiesektor anwenden oder deren Einsatz erforschen, lassen sich eindeutige Schwerpunktbereiche nach spezifischen Anwendungsfeldern identifizieren. Demnach wird KI derzeit bei weitem am häufigsten für die Betriebsoptimierung sowie Prognosen (beide Cluster 1) und für Predictive Maintenance (Cluster 2) genutzt. Insgesamt operieren 95 % der untersuchten Akteure in diesen Bereichen. Andere Anwendungsfelder finden nach derzeitigem Recherchestand in vergleichbarer Tiefe eher selten Anwendung. 8 Mehr dazu in der dena-Analyse „Künstliche Intelligenz für die integrierte Energiewende“, s. o. 9 Detaillierte Aufschlüsselung der Clusterinhalte: Cluster 1: Bestandsoptimierung & andere strategische Geschäftsentscheidungen, Vereinfachte Teilhabe aktiver Verbraucher; Cluster 2: Wartung, Reparatur & Rückbau, Sicherheitsmaßnahmen; Cluster 3: Individualisierung von Produkten & Marketingmaßnahmen, Prozessautomatisierung für Messungen, Abrechnungen & allgemeines Vertriebsgeschäft. 10 Die genannten Daten stellen den aktuellen Stand einer fortwährenden Recherche zu aktuellen KI-Aktivitäten im Energiebereich dar. Schwerpunkt der Recherche sind vornehmlich englischsprachige Online-Veröffentlichungen. Es wird somit kein Anspruch auf Vollständigkeit oder Repräsentativität erhoben. Details sind unter www.dena.de/ki einzusehen. 54

3 Implikationen für die integrierte Energiewende Asien Europa Nordamerika Südamerika Ozeanien Afrika 26 28 20 16 17 11 10 4 1 1 3 3 3 1 Prognosen Betriebsoptimierung Predictive Maintenance Abbildung 8: Die Anwendungsfelder von KI im internationalen Kontext (eigene Darstellung). Gut ein Viertel (27 %) der 150 betrachteten Akteure setzt KI-Anwendungen für Prognosen ein. Damit stellt das Anwendungsfeld 1 – Prognosen das zweithäufigste Einsatzgebiet für KI dar. Besonders in Europa sind Prognosen offenbar ein beliebtes Anwendungsfeld – 26 von insgesamt 42 der in diesem Bereich tätigen Organisationen stammen aus Europa. Dies könnte auf die relativ hohe Anzahl wetterabhängiger Energieerzeugungsanlagen in Europa zurückzuführen sein. Durch den wachsenden Anteil erneuerbarer Energien im Energiemix wird der Bedarf an Flexibilitätsmechanismen steigen, um Schwankungen auszugleichen und eine optimale Auslastung und Versorgungssicherheit des Stromnetzes zu gewährleisten. Mithilfe des Machine-Learning- Verfahrens können Anomalien durch die Auswertung größerer Datenmengen aus Satellitenbildern oder Messstationen prognostiziert und sich dadurch perfekt auf das Konsumverhalten der Kunden eingestellt werden, was letztendlich operative Kosten einspart. Beispiel: Impala-Imbalance-Software von Optimeering Ziel des norwegischen Unternehmens Optimeering ist die Förderung eines nachhaltigen und interaktiven Energiesystems durch KI, die über eine intelligente Software den voraussichtlichen Stromverbrauch vorhersagt und die zukünftige Stromproduktion überwacht und steuert. Da die Stromproduktion über dezentrale Kraftwerke wie Wind- und Solaranlagen stark von Wetterschwankungen abhängt, kann Ineffizienzen bei der Energieerzeugung von Erneuerbaren Energien durch die KI-basierte Prognose vorgebeugt werden. Der hier zum Einsatz kommende Machine-Learning-Algorithmus wurde speziell für Netzbetreiber und Stromproduzenten entworfen, um die Kosten aus Disbalancen in Echtzeit zu reduzieren und Erträge zu steigern. Ferner überwacht die Engine Energiemärkte (Optimeering AS, 2018). Das Anwendungsfeld 2 – Betriebsoptimierung auf Basis von KI ist in der internationalen Akteursanalyse der dena das häufigste. 42 % aller recherchierten Organisationen – davon etwa die Hälfte in Europa – entwickeln unter Einsatz von KI mit Bezugnahme auf in Echtzeit verfügbare Daten (z. B. über den Netzzustand, Strompreisentwicklungen oder Kraftwerkskennzahlen) prognostische Strategien für den Betrieb energiewirtschaftlicher Assets. Diese Vorgehensweise stellt eine höhere Transparenz auf den Markthandelsplätzen sicher und kann zur Identifizierung kritischer Netzzustände beitragen. Besonders hinsichtlich stetig aufkommender neuer Anwendungen, wie z. B. Elektromobilität, können die jeweiligen speicherspezifischen Anforderungen, wie etwa die Festlegung der Lade- und Entladezeitpunkte, unter Berücksichtigung einer Vielzahl von Nebenbedingungen durch den Einsatz von KI effizienter eingeplant werden. dena-Analyse „Globale Trends der KI und deren Implikationen für die Energiewirtschaft“ 55

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Rundbrief Windenergie und Recht 2-2018
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BWE-Positionspapier Wind-to-Gas: Maßnahmen für den Marktanlauf
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BWE Industry Report - Wind Industry in Germany 2018
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Patent Review 01/18
Patent Review 03/2017
BWE Branchenreport - Windindustrie in Deutschland 2017
ENERGIEWENDE UND TOURISMUS
Gemeinsam gewinnen - Windenergie vor Ort
BWE Windbranchentag Schleswig-Holstein
Offshore-Windenergie
WINDKRAFT - Eine Bürgerenergie
Wer den Wind erntet - Zwölf gute Beispiele für kommunale Windprojekte
LUX Spezial Windenergie
A-Z - Fakten zur Windenergie
Magazin Energieland MV 2/2017
ENERGIElandMV - Saubere Energie - Neue Arbeitsplätze
Schulmaterial: Windkraftanlagen - Vom Wind zum Strom
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Jahrbuch Windenergie 1990 - BWE Marktübersicht
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Jahrbuch Windenergie 1991/1992 - BWE Marktübersicht
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Jahrbuch Windenergie 1994 - BWE Marktübersicht
Jahrbuch Windenergie 1995 - BWE Marktübersicht
Jahrbuch Windenergie 1997 - BWE Marktübersicht
Jahrbuch Windenergie 2014
Jahrbuch Windenergie 2016
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BWE FirmenWebinar NATURSTROM AG - Weiterbetrieb
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Unternehmensinformation der PNE-Gruppe
Info-Flyer der Firma BioConstruct
Sonderheft Branchentag Erneuerbare Energien
Unternehmensbroschüre HessenEnergie
ENERTRAG-Unternehmensbroschüre
Unternehmensbroschüre von enercity
Energiequelle-Imagebroschüre
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Luftpost 6/2019
Dirkshof-Imagebroschüre
Siemens Gamesa Renewable Energy OptimaFlex
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Ostafrika-Regionalmarkt mit mehr als 300 Millionen Menschen
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