Künstliche Intelligenz (KI) ist ein entscheidender Faktor für die Energiewende, da sie konkrete Lösungen für die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Erzeugung, Speicherung und Verteilung erneuerbarer Energien bietet. KI-Anwendungen steigern nicht nur die Effizienz erneuerbarer Energien, sondern verbessern auch deren Integration in Stromnetze und senken dadurch Kosten. Dank ihrer Prognose- und Automatisierungsfähigkeiten ist KI zu einer Schlüsseltechnologie geworden, um den Übergang zu einer nachhaltigen Energiezukunft zu beschleunigen.
Abigail Dean ist Head of Strategic Insights bei Nuveen Real Assets.
Optimierung der Erzeugung erneuerbarer Energien mit KI
Eine der zentralen Stärken von KI liegt in ihrer Fähigkeit, Schwankungen bei der Erzeugung erneuerbarer Energien zu antizipieren. Energiequellen wie Sonnen- und Windenergie sind zwar vielversprechend, aber von Natur aus Schwankungen unterworfen und schwer vorhersehbar. KI verwendet hochentwickelte Prognosemodelle, um künftige Produktionsmengen genau abzuschätzen.
Diese Vorhersagbarkeit verbessert die Planung des Stromnetzes erheblich und hilft, kostspielige Ungleichgewichte zu vermeiden. Beispielsweise können Netzbetreiber ihre Strategien an die von der KI gelieferten Daten anpassen und so erneuerbare Energiequellen leichter in ihre Infrastruktur integrieren.
Dabei macht KI nicht bei der Erzeugung halt. Sie revolutioniert auch den Energieverbrauch. In Gebäuden und Industrieanlagen können KI-basierte Systeme den Energieverbrauch in Echtzeit überwachen und anpassen. Durch die Analyse von Verbrauchsmustern und spezifischen Anforderungen reduzieren diese Systeme Energieverlust und optimieren die Energieeffizienz. Unternehmen und Haushalte profitieren gleichermassen direkt von niedrigeren Kosten und einer verringerten CO2-Bilanz.
Ein weiterer Bereich, in dem KI hervorragende Ergebnisse erzielt, ist die Instandhaltung von Energieinfrastrukturen. Traditionell wurden Geräte nach einem festen Zeitplan gewartet, unabhängig von ihrem tatsächlichen Zustand. KI ändert dies, indem sie eine vorausschauende Wartung ermöglicht. Durch die kontinuierliche Überwachung der Infrastrukturleistung können erste Anzeichen von Ausfällen erkannt und Massnahmen ergriffen werden, bevor ein Problem auftritt.
Dies reduziert nicht nur Ausfallzeiten, sondern verlängert auch die Lebensdauer der Geräte, was zu erheblichen Einsparungen für die Betreiber führt.
Diese Fortschritte sind jedoch mit Herausforderungen verbunden, die es zu bewältigen gilt. KI basiert auf der Verarbeitung grosser Datenmengen, was Sicherheitsprobleme mit sich bringt. Sensible Informationen, die von Stromnetzen und Verbrauchersystemen gesammelt werden, müssen vor Cyberangriffen geschützt werden.
Darüber hinaus muss der regulatorische Rahmen für KI weiterentwickelt werden, um eine ethische und sichere Nutzung zu gewährleisten. Ein weiteres Hindernis stellt der Mangel an Fachkräften dar, die über Expertise in den Bereichen KI und Energie verfügen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Künstliche Intelligenz nicht nur ein technisches Werkzeug für die Energiewende ist, sondern auch deren treibende Kraft. Durch Effizienzsteigerungen, Kostensenkungen und neue Geschäftsmodelle verwandelt KI das einst starre Energiesystem in eine flexible und nachhaltige Infrastruktur. Bei diesem Wandel spielt die Schweiz mit ihren innovativen Projekten und ihrem kollaborativen Ökosystem eine führende Rolle.
Es gibt mehrere Schweizer Projekte, die die Bedeutung Künstlicher Intelligenz bei der Energiewende veranschaulichen. So setzt beispielsweise Alpiq, einer der führenden Energieversorger des Landes, KI-basierte Lösungen zur Optimierung der Stromnetzverwaltung ein. Dank Algorithmen zur Vorhersage kann das Unternehmen die Schwankungen erneuerbarer Energien wie Wind- und Solarenergie besser bewältigen und die Stromverteilung in Echtzeit an die Nachfrage anpassen.
Auch das intelligente Stromnetz von Romande Energie in der Westschweiz ist ein konkretes Beispiel für den Einsatz von KI zur intelligenteren Steuerung von Energieflüssen. Dieses integrierte Netz nutzt Echtzeitdaten, um Angebot und Nachfrage auszugleichen und gleichzeitig Energieverluste zu minimieren. Dieser Ansatz gewährleistet eine optimale Nutzung erneuerbarer Ressourcen und erhöht gleichzeitig die Netzstabilität.