![Veranschaulichung von künstlicher Intelligenz.](https://bmwk-energiewende.de/EWD/Redaktion/Newsletter/2019/10/Bilder/topthema-einzelmotiv.jpg?__blob=poster&v=1)
Wie Künstliche Intelligenz die Energiewende voranbringt
Eine flexible und schlaue Energiewelt, die mit menschlichem und maschinellen Wissen gesteuert wird: Forscher aus der ganzen Welt bescheinigen der Künstlichen Intelligenz einen großen Nutzen - etwa für die Steigerung der Energieeffizienz in der Industrie, die Optimierung der Energiesysteme und die Integration erneuerbarer Energien. Sie wollen diese wichtigen Technologien schnellstmöglich nutzen. Gleichzeitig ist die Diskussion über den Einsatz Künstlicher Intelligenz im Energiesystem noch immer von Unsicherheit geprägt.
dena-Analyse beleuchtet Künstliche Intelligenz in der Energiewende
Die Deutsche Energie-Agentur (dena) hat deshalb jetzt in einer Analyse neun Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz (kurz KI) in der Energiewende anschaulich beschrieben. Der Analyse zufolge kann KI unter anderem einen Beitrag zur Versorgungssicherheit leisten und dabei helfen, Cyberattacken auf Stromnetze frühzeitig zu erkennen. Die Analyse ist Teil des Projekts "EnerKI – Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Optimierung des Energiesystems", mit dem das BMWi die dena beauftragt hat.
Neun konkrete Anwendungsfelder in der Energiewirtschaft vorgestellt
Eine wichtige Rolle der künstlichen Intelligenz sehen Experten bei der Erstellung von Prognosen zur Energieerzeugung und zum Energieverbrauch. Denn diese werden mit dem steigenden Einsatz erneuerbarer Energien schwieriger und komplexer. Wind und Sonne beispielweise wehen und scheinen nicht immer. Voraussagen dazu, wann ihre Energie gespeichert werden muss und wann sie gebraucht wird, sind deshalb besonders wichtig. So kann das Energiesystem stabil bleiben.
Erforscht wird das zum Beispiel im Rahmen des SINTEG-Projektes "DESIGNETZ" mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI). Wissenschaftler des DFKI entwickeln drei Prognoseverfahren auf Grundlage von Maschinellem Lernen (der künstlichen Generierung von Wissen aus Erfahrung) und kombinieren diese für die Prognose mit der Stromerzeugung aus Photovoltaik-Anlagen (PV).
Von automatisierten Sanierungsfahrplänen bis zu CO2-Bilanzen
Zwei weitere wichtige Anwendungsbereiche für Künstliche Intelligenz könnten die Optimierung von Energieanlagen und die Unterstützung von Unternehmen bei Investitionen und Geschäftsentscheidungen sein. Bei der Erstellung von Betriebsstrategien können Einflüsse wie die Strompreisentwicklung und weitere in Echtzeit verfügbare Daten genutzt und mittels künstlicher Intelligenz in Windeseile ausgewertet werden. Heraus kommt eine möglichst optimale Strategie. Außerdem kann KI bei strategischen Geschäftsentscheidungen helfen, indem sie externe und interne Daten miteinander vergleicht und Entscheidungsgrundlagen erstellt. Untersucht wird das zum Beispiel im SINTEG-Projekt "WindNODE". Mittels einer mit dem IT-Dienstleister enersis erdachten Plattform werden dort automatisierte Sanierungsfahrpläne für ein Altbauten-Stadtquartier entwickelt. Durch die Verknüpfung von individuellen Nutzerdaten mit allgemein verfügbaren Daten können automatisierte CO2-Bilanzen erstellt werden.
Intelligente Systeme können Cyberattacken auf Stromnetze früh erkennen
Auch um Cyberattacken auf Infrastrukturen wie Kraftwerke und Energienetze frühzeitig zu erkennen, kann künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen. Sie ermöglicht es, auffällige digitale Muster bei Energieerzeugung, Energietransport, Energiehandel oder Energieverbrauch zu erkennen. Das könnte besonders zur Versorgungssicherheit beitragen. Nach Angaben des Bundesamts für Sicherheit (BSI) haben sich die Angriffe auf wichtige Infrastrukturen 2018 im Vergleich zu 2017 mehr als vervierfacht. Rund zwölf Prozent davon waren auf Stromnetze gerichtet.
Energiemanager für Eigenheime
Wer in seinem privaten Haushalt Anlagen zur Stromerzeugung und -Speicherung nutzt, könnte ebenfalls vom Einsatz künstlicher Intelligenz profitieren. Sie sorgt für eine effiziente und kostengünstige Energienutzung. Möglich wird das durch Analysen von Energieerzeugungs- und Verbrauchsdaten, wie sie zum Beispiel der Shine Energiemanager nutzt. Er hilft Haushalten dabei, die Stromerzeugung ihrer PV-Anlage und den Stromverbrauch von verschiedenen stromverbrauchenden Geräten im Haus in Einklang zu bringen.
Drohnen auf Instandhaltungs-Flug
Auch die Überprüfung und Instandhaltung von Energieanlagen können mit intelligenten Systemen gesteuert werden. Dafür werden die KI-Technologie und der Einsatz von Drohnen kombiniert. Alle neun Anwendungsfelder sind in der dena-Analyse ausführlich beschrieben.