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Künstliche Intelligenz berechnet Stromverbrauch und Netzauslastung

Veröffentlichung auf springerprofessional.de vom 02. Mai 2018 unter dem Titel "Künstliche Intelligenz verbessert Energiemanagement“ von Autor Simon Böpple.

Simon Böpple
Account Manager DQ Sales
Uniserv GmbH

Die Zeiten, in denen Stromproduzenten und Stromerzeuger zwei verschiedene Parteien waren, sind vorbei. Energieversorger müssen sich etwas einfallen lassen und ihr Leistungsspektrum erweitern, wollen sie den Energieverbrauch und die Netzauslastung auch in Zukunft so genau wie möglich prognostizieren. Intelligente Algorithmen können ihnen hierbei helfen.

Die neuesten technologischen Entwicklungen haben dazu geführt, dass die Grenzen zwischen Produzent und Konsument verschwimmen. Endkunden und Unternehmen, die Energie verbrauchen, produzieren diese auch gleichzeitig. Sei es über Photovoltaikanlagen oder mit Blockheizkraftwerken. Diese sogenannten Prosumer machen es Energielieferanten zunehmend schwerer abzuschätzen, wann sie Strom aus dem Netz beziehen und wann sie diesen einspeisen. Ein weiterer Trend, der Energieversorger herausfordert, ist die E-Mobilität. Durch die Nutzung von Elektroautos und vor allem bei deren Ladevorgängen kommt es zu Lastspitzen, die nur schwer zu bewältigen sind. Allerdings ist es Aufgabe der Verteilnetzbetreiber, den Energiebedarf ihrer Kunden zu jeder Zeit zu 100 Prozent sicherzustellen. Netz-Schwankungen und -Auslastung müssen also genauestens prognostizierbar sein. Damit gestaltet sich die Energieversorgung in Zukunft deutlich anspruchsvoller.

Smarte Dienstleistungen erweitern das Produkt Strom

Hinzu kommt, dass die Ansprüche der Verbraucher an Versorgungsunternehmen wachsen. So wünscht sich laut einer Umfrage der Unternehmensberatung AXXCON jeder zweite Konsument einen innovativen Energieversorger, der vielfältige Dienstleistungen zum Thema Energie anbietet.  Strom alleine reicht nicht mehr aus, um sich auf dem Markt zu behaupten. Deshalb setzen Versorgungsunternehmen auf Services wie Smart Home, Smart Metering und E-Mobility. Solche Dienstleistungen erweitern das Produkt Strom, indem sie Verbrauchern einen zusätzlichen Mehrwert liefern. 

Um diese Services umsetzen zu können, sind Energieversorger jedoch auf eine umfangreiche Einsicht in Kundenbedürfnisse angewiesen. Diese erhalten sie wiederum nur, wenn sie eine Vielzahl an (Kunden-)Daten auswerten können. Das geht am besten mit automatisierten Predictive-Analytics-Systemen in Kombination mit Künstlicher Intelligenz (KI). Denn die Systeme sind in der Lage, verschiedenste Daten zu einem Kundenprofil zusammenzufassen. Auf Basis von Verbrauchs- und Einspeisungsdaten können sie außerdem (Netzauslastungs-)Prognosen ableiten und zuverlässig berechnen, wie viel Strom ein Haushalt gerade verbraucht oder produziert. Diese Faktoren sind essenziell, um Prosumer-Verhalten und Energieversorgung unter einen Hut zu bringen. Immerhin will jeder zweite Energieversorger künftig stärker auf KI setzen.

Exakte Prognoseergebnisse durch intelligente Algorithmen

Einige Unternehmen haben KI bereits in der Praxis umgesetzt. Ifesca zum Beispiel bietet Energieversorgern eine KI-gesteuerte Prognose-Plattform für den Energieverbrauch (Forecast-as-a-Service) an. Mittels moderner Algorithmen und maschineller Analyse- und Lernverfahren soll die Plattform exakte Prognoseergebnisse liefern. So können Energieversorger trotz der Herausforderungen durch die digitalen Trends ihr Energiemanagement vorausschauend planen. Das Start-up endios hat hingegen eine App für den Endkonsumenten entwickelt, die Zählerstände automatisch abliest und an den Stromanbieter übermitteln kann. Hierzu nutzt die App neuronale Netze zur Bilderkennung, die im Vorfeld entsprechend angelernt worden sind. 

Damit die intelligenten Systeme aber überhaupt funktionieren und halten können, was sie versprechen, müssen sie vorher richtig trainiert und angelernt werden. Denn eine KI ist nicht von Anfang an intelligent. Das Trainieren erfolgt anhand von Daten und Algorithmen. Erst nach Beendigung dieser Lernphase kann das KI-System verallgemeinern und auch unbekannte Daten beurteilen. Damit das System jedoch nicht falsch lernt und irrtümliche Prognosen etwa zu Lastspitzen erstellt, ist es kritisch, dass die zugrundliegende Datenbasis von hoher Qualität ist. Ist die Datenqualität hingegen schlecht, sind es auch die Prognosen, die die KI auf Basis dieser „unsauberen“ Daten trifft.

Damit es Unternehmen im Energie-Sektor also gelingt, mit KI die eigene Wertschöpfung zu erhöhen, müssen sie also erst einmal eine hochwertige Kunden-Datenbasis schaffen. Nur so lassen sich digitale Services aufsetzen, die das Energiemanagement verbessern und Endverbrauchern und Unternehmen über das Produkt Strom hinaus einen echten Mehrwert bieten. 

Über den Autor

Simon Böpple ist Account Manager DQ Sales bei Uniserv und Branchenexperte für den Energiesektor. Er hat über 10 Jahre Erfahrung in der IT-Branche. Für Uniserv begleitet Herr Böpple seit 2017 Energieunternehmen auf dem Weg in die digitale Welt, mit besonderem Schwerpunkt auf dem Management von Kundendaten.

Künstliche Intelligenz verbessert Energiemanagement

Lesen Sie hier den vollständigen Artikel aus springerprofessional.de, 02.05.2018, Autor Simon Böpple, © Springer Professional

Künstliche Intelligenz berechnet Stromverbrauch und Netzauslastung