Scalytics Connect: KI für optimiertes Energieverbrauch und Nachfragemanagement

Zusammenfassung

Die mit Scalytics Connect betriebene künstliche Intelligenz (KI) kann Versorgungsunternehmen dabei unterstützen, digitaler zu werden, indem sie Aufgaben automatisiert, die Entscheidungsfindung verbessert und neue Erkenntnisse liefert. Zwei wichtige Anwendungsfälle für KI in der Energiebranche sind das Nachfragemanagement und die Integration erneuerbarer Energien. Unsere Low-Code-Data-Science-Benutzeroberfläche reduziert die Markteinführungszeit für die Entwicklung anspruchsvoller KI- und ML-Anwendungen.

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Anwendungsfall 1: Nachfrageseitiges Management

Das automatisierte Nachfragemanagement ist ein ML-Modell zur Reduzierung oder Verschiebung des Spitzenstrombedarfs. Dies ist nützlich, um eine eventuelle abnahmebedingte Überbelastung des Stromnetzes zu reduzieren und Stromausfälle zu vermeiden. Um einige anschauliche Beispiele zu nennen: KI kann zur halbautomatischen Nachfragesteuerung eingesetzt werden, indem Informationen von intelligenten Zählern und anderen Sensoren sowohl in Wohn- als auch in Gewerbeimmobilien erfasst werden. Diese Daten werden verwendet, um nachfrageorientierte Tarife zu entwickeln, die auf die individuellen Bedürfnisse verschiedener Gemeinden, Unternehmen oder Personen zugeschnitten sind. Beispielsweise könnte ein Energieversorger den Verbrauchern einen Anreiz bieten, ihren teilweisen Stromverbrauch, wie das Laden von EV's, auf Zeiten außerhalb der Spitzenzeiten umzustellen.

Durch den Einsatz von Scalytics Connect und die Entwicklung von Anwendungen für Nachfragemanagement und Energieprognosen können Versorgungsunternehmen und Energieversorger die Menge an Energie erhöhen, die aus erneuerbaren Quellen erzeugt wird. So wird KI-Technologie in Kombination mit dezentrale Daten aus privaten SCADA-Netzwerke benutzt und in Bedarfskalkulationen einbezorgen, ohne dabei die Daten- und Infrastruktursicherheit zu gefährden.

Erneuerbare Energiequellen, einschließlich Sonnen- und Windenergie, sind in der Regel instabile Energiequellen, was bedeutet, dass sie nicht immer Strom produzieren. Statistisch gesehen hat ein Jahr mindestens fünf (bis zu 120 Stunden pro Jahr) Tage, an denen weder Sonne noch Wind verfügbar sind, sogenannte Dunkelflaute. Mithilfe von ML oder KI zur Vorhersage der Energieerzeugung können Netzbetreiber planen, wann sie Energie kaufen sollten oder Energiespeicher vorhalten, um das Versorgungsnetz zu stabilisieren.

Hier sind einige Anwendungsfälle, wie KI zur Verbesserung des Nachfragemanagements und der Energieprognosen eingesetzt werden kann:

• Nachfrageseitiges Management: PG&E in Kalifornien hat ein Demand-Side-Management-Tool namens „Flex Alerts“ entwickelt. Verbraucher erhalten Flex Alerts und es wird ihnen empfohlen, ihren Stromverbrauch für einen kurzen Zeitraum zu senken. Laut PG&E Flex-Benachrichtigungen kann den Stromverbrauch um bis zu 10% senken. FlexAlerts ist eine KI, die das Netz kontinuierlich überwacht, um diese Alarme auszulösen.
• Energieprognosen: ERCOT in Texas nutzt KI, um ihre Energieprognosen zu verbessern. Sie verwenden Modelle, um historische Daten und Wettervorhersagen zu untersuchen und vorherzusagen, wie viel Strom an einem bestimmten Tag erzeugt wird. Diese Erkenntnisse werden genutzt, um Generatoren zu planen und das Stromnetz für maximale Effizienz zu optimieren. Die Technologie hat nach Angaben des Unternehmens die Genauigkeit der Energieprognosen von ERCOT um bis zu 15% erhöht.

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Anwendungsfall 2: Integration erneuerbarer Energien

Erneuerbare Energiequellen wie Sonne und Wind sind unzuverlässig, was bedeutet, dass sie nicht immer Strom produzieren. Dies kann den Anschluss dieser Quellen an das Stromnetz, ohne dass es zu Instabilität kommt, problematisch machen. KI kann verwendet werden, um vorherzusagen, wann und wo erneuerbare Energien verfügbar sein werden. Diese Daten können dann verwendet werden, um Generatoren einzusetzen und das Netz für maximale Effizienz zu optimieren. Wir haben ebenfalls ein LSTM-Modell entwickelt um den Energieverbrauch auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Es gibt jedoch auch andere bereits implementierte Anwendungsfälle zur Unterstützung der Energiewende von traditionellen zu umweltfreundlichen Energiequellen.

• Prädiktive Wartung: Künstliche Intelligenz (KI) kann verwendet werden, um vorherzusagen, wann und wo Geräte ausfallen werden, sodass präventive Reparaturen durchgeführt werden können, bevor ein Ausfall eintritt. Prädiktive Wartung hilft, Geld zu sparen und teure Reparaturen und Ausfallzeiten im Voraus zu planen, wodurch Stromausfälle reduziert und der Netzbetrieb stabilisiert werden.
• Anlagenoptimierung: KI kann verwendet werden, um die Installation und Leistung von Anlagen für erneuerbare Energien wie Sonnenkollektoren oder Windturbinen zu optimieren. Beispielsweise führt die Optimierung der Turbinen in einem großen Windpark und die Vermeidung von Interferenzen zwischen den Turbinen häufig zu einer um 2-3% besseren Energieausbeute.
• Nachfrageseitiges Management: KI kann verwendet werden, um Algorithmen für das Nachfragemanagement zu entwickeln, die Verbraucher dazu anregen, ihren Stromverbrauch während der Spitzenzeiten zu senken oder zu ändern. Dies kann dazu beitragen, Netzbelastungen zu reduzieren und Stromausfälle zu vermeiden, wodurch Kosten für Reparaturen und Umsatzverluste eingespart werden.
• Energieprognosen: KI kann eingesetzt werden, um Energieprognosen zu verbessern, sodass Versorgungsunternehmen ihre Ressourcen besser verwalten und sicherstellen können, dass sie genug haben, um den Bedarf zu decken. Dadurch kann der Energieversorger die Kosten für den Energieeinkauf optimieren.
• Netzoptimierung: KI kann verwendet werden, um den Betrieb des Netzes zu optimieren, indem beispielsweise Generatoren eingesetzt und Übertragungsleitungen verwaltet werden.

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Der Einsatz von Scalytics Connect zur Entwicklung von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zur Stärkung der Digitalisierung von Energieversorgern und Versorgungsunternehmen hat das Potenzial, die Rentabilität von Anlagen für erneuerbare Energien drastisch zu erhöhen und erneuerbare Energien gegenüber herkömmlichen Stromerzeugungsmethoden wettbewerbsfähiger zu machen.

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Vorteile von KI für Versorgungsunternehmen

Die dezentrale Datenanalyse mit Scalytics Connect kann Energieversorgern und Versorgungsunternehmen dabei helfen, das Stromnetz effizienter zu warten und mehr erneuerbare Energiequellen zu installieren. Durch die Automatisierung von Aufgaben, die Verbesserung der Datenanalyse und die Bereitstellung zeitnaher datengestützter Erkenntnisse kann KI dazu beitragen, die Effizienz zu verbessern, die Kosten zu senken und die Zuverlässigkeit des Netzes zu verbessern. Die drei Hauptpfeiler für einen herausragenden Netzbetrieb mit Scalytics Connect sind:

• Höhere Effizienz: KI kann dazu beitragen, die Effizienz von Versorgungsunternehmen zu verbessern, indem sie Aufgaben automatisiert und die Entscheidungsfindung verbessert.
• Reduzierte Kosten: KI kann dazu beitragen, die Betriebskosten von Versorgungsunternehmen zu senken, indem Energieverluste erkannt und reduziert werden.
• Verbesserte Zuverlässigkeit: KI kann dazu beitragen, die Zuverlässigkeit von Versorgungsunternehmen zu verbessern, indem sie sie widerstandsfähiger gegen Störungen macht.

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Wir möchten drei Beispiele aus der Praxis für den Einsatz von KI in Versorgungsunternehmen vorstellen, die zeigen, wie KI eingesetzt werden kann, um die Inbetriebnahme und Verteilung von Energie zu verbessern und den Übergang zu einer saubereren Energiezukunft zu unterstützen:

• Nachfrageseitiges Management: Die New York Power Authority (NYPA) verwendet eine ausgeklügelte KI, um Algorithmen für das Nachfragemanagement zu entwickeln, die Verbraucher dazu ermutigen, ihren Stromverbrauch während der Spitzenzeiten zu reduzieren oder umzustellen [1]. Dies hat es der NYPA ermöglicht, Stromausfälle zu vermeiden und gleichzeitig Geld für Reparaturen zu sparen.
• Energieprognosen: Der Australian Energy Market Operator (AEMO) nutzt KI, um die Energieprognosen in Australien zu verbessern. Dies half AEMO, seine Ressourcen besser zu verwalten und die Kosten zu senken. [2]
• Netzoptimierung: Die dänische Energiebehörde nutzt KI, um den Netzbetrieb in Dänemark zu optimieren [3]. Dies hat zu einer besseren Effizienz und niedrigeren Kosten geführt.

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Data Mesh und die Abstraktion von Datenplattformen sind keine Patentrezepte oder Einheitslösungen. Sie erfordern eine sorgfältige Planung, Gestaltung, Implementierung und Verwaltung. Sie erfordern auch einen Kulturwandel von zentralem zu dezentralem Dateneigentum und Zusammenarbeit. Scalytics Connect bietet eine vielversprechende Vision, wie Unternehmen die Macht der Daten nutzen können, um ihren Anbietern, Partnern und Stakeholdern einen besseren Nutzen zu bieten. Führen Sie unbedingt ein kurzes Beratungsgespräch mit Ihrem Scalytics Vertreter, um die Herausforderungen der Implementierung von Scalytics Connect in Ihre Datenstrategien zu besprechen.

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[1] NYPA wählt Technologieunternehmen aus, um die nachrichtendienstlichen Fähigkeiten zu beschleunigen

[2] Einsatz von Deep Learning zur Prognose der Erzeugung erneuerbarer Energien

[3] Anwendung der Energieinformatik in dänischen Forschungsprojekten

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