Die Energiewende ist geprägt durch die Umstellung von fossilen Brennstoffen auf sauberere, nachhaltigere Energiequellen. Sie verändert die Energielandschaft in Europa grundlegend. Im Zentrum der Transformation steht die Integration digitaler Technologien, insbesondere künstlicher Intelligenz (KI). Sie hilft Versorgern dabei, die Effizienz, Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit deutlich zu steigern.

KI ermöglicht es, enorme Datenmengen zu verarbeiten, Muster zu erkennen und Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Dies hat weitreichende Auswirkungen auf zentrale Bereiche wie die Gestaltung von Lastmanagement-Programmen, sogenannte Demand-Response-Programmen (DR), und die vorausschauende Anlagenwartung. Dadurch eröffnen sich für Energieversorgungsunternehmen neue Möglichkeiten.

Die Rolle der KI in der Energiewende

Mit dem zunehmenden Einsatz von Elektrifizierung in Industrie und Verkehr stehen Energieversorgungsunternehmen im Zentrum der Energiewende. Sie verwalten die Infrastruktur und die Betriebsmittel, die notwendig sind, um mehr und mehr Strom aus erneuerbaren Quellen wie Wind, Solar und Wasserkraft zu verteilen. Die Integration der volatilen erneuerbaren Energien stellt jedoch eine erhebliche Herausforderung dar, da die Netzstabilität zu jedem Zeitpunkt gewährleistet bleiben muss.

KI hat sich als Schlüsseltechnologie zur Bewältigung dieser Anforderungen erwiesen. Sie versetzt Versorger in die Lage, den Netzbetrieb zu optimieren, die Kundenbindung zu verbessern und das Anlagenmanagement effizienter zu gestalten.

KI-gestützte Gestaltung von Lastmanagement-Programmen

Lastmanagement Programme, d. h. Demand-Response-Programme, sind wichtige Instrumente zur Steuerung des Energieverbrauchs, zur Reduzierung von Lastspitzen und zur Verbesserung der Netzstabilität. Sie bieten Verbraucherinnen und Verbrauchern Anreize, ihren Stromverbrauch während der Spitzenzeiten oder als Reaktion auf entsprechende Preissignale anzupassen. Traditionell waren DR-Programme eher statisch und basierten auf manuellen Prozessen oder vordefinierten Zeitplänen. Durch die Integration von KI werden sie dynamischer, anpassungsfähiger und kundenorientierter. 1.

  1. Prognose des Energiebedarfs

    KI-Algorithmen analysieren historische Verbrauchsdaten, Wetterdaten und andere externe Faktoren, um Lastspitzen mit hoher Genauigkeit vorherzusagen. Diese präzise Vorhersage verbessert die Effizienz von DR-Programmen und sorgt dafür, dass Kunden rechtzeitig informiert werden, um ihren Verbrauch in kritischen Momenten zu senken. In Regionen mit stark wachsendem Anteil erneuerbarer Energien ist KI-gestützte Prognostik unerlässlich, um Angebot und Nachfrage im Gleichgewicht zu halten.

  2. Kundensegmentierung und Personalisierung

    KI ermöglicht Energieversorgern die Segmentierung der Kundschaft – basierend auf Nutzungsmustern, Präferenzen und der Bereitschaft zur Teilnahme an DR-Programmen. KI-gestützte Strategien für eine personalisierte Kundenansprache können die Beteiligungsquoten deutlich erhöhen. Machine-Learning-Modelle erlauben es Versorgungsunternehmen, individuelle Anreize zu gestalten, wodurch die Teilnahme und Wirksamkeit der DR-Programme deutlich verbessert werden kann. 

  3. Echtzeit-Optimierung

    KI-gestützte DR-Plattformen können in Echtzeit auf Netzbedingungen reagieren und entsprechende Anfragen zur Lastverschiebung automatisch anpassen – basierend auf Netzfrequenz, Marktpreisen oder der Einspeisung erneuerbarer Energien. Mit Echtzeit KI-Lösungen können Unternehmen Lastverschiebungen dynamisch steuern und dadurch den Einsatz teurer Spitzenlastkraftwerke vermeiden.

Vorausschauende Anlagenwartung mit KI

Mit der Modernisierung der Infrastruktur wird auch das Anlagenmanagement für Energieversorger komplexer. Traditionelle Wartungsansätze sind oft reaktiv, was zu höheren Kosten und unerwarteten Ausfällen führt. KI ermöglicht den Übergang zu einer vorausschauenden und proaktiven Anlagenwartung. 1.

  1. Proaktive Wartungspläne

    KI analysiert die Sensordaten von Transformatoren, Umspannwerken und anderen Netzanlagen, um den Wartungsbedarf frühzeitig zu identifizieren – noch bevor es zu Ausfällen kommt. KI-gestützte vorausschauende Wartung kann die Wartungskosten daher erheblich reduzieren und ungeplante Ausfälle verhindern, indem sie den Verschleiß von Anlagen frühzeitig erkennt.

  1. Verbesserte Ressourcenallokation

    Die Integration von KI in die Anlagenwartung ermöglicht es Versorgungsunternehmen, Reparaturen zu priorisieren und Ressourcen effizienter einzusetzen. Die KI-Modelle bewerten, welche Anlagen das höchste Ausfallrisiko haben und bestimmen die potenziellen Auswirkungen auf das Netz.

  1. Digitale Zwillinge für die Echtzeitüberwachung

    Versorgungsunternehmen setzen zunehmend auf digitale Zwillinge: virtuelle Abbilder physischer Assets, die mithilfe von KI und IoT-Sensoren in Echtzeit überwacht werden. Diese Technologie ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf den Anlagenzustand sowie die Simulation potenzieller Fehlerfälle – präventive Maßnahmen können so frühzeitig ergriffen werden, was die Resilienz des Netzes erhöht.

KI-Innovation in Zahlen: Insights aus den CGI Voice of Clients 2024

Laut der Führungskräfte, die im Rahmen der jährlichen CGI Voice of Our Clients-Studie befragt wurden, ist KI die wichtigste Innovationspriorität für die nächsten drei Jahre. Gleichzeitig konzentrieren sich 50 % der Befragten verstärkt auf die Optimierung ihrer Investitionen und Betriebsabläufe –sowohl aufseiten der Business- als auch aufseiten der IT-Stakeholder.

Dies deutet darauf hin, dass Versorgungsunternehmen zwar die Investitionen in KI-Initiativen priorisieren, dass die Realisierung des ROI aus diesen Investitionen für sie jedoch entscheidend ist. Zwei Schlüsselbereiche – KI-gestützte Lastenmanagement-Programme (Demand-Response-Programme) und vorausschauende Anlagenwartung mit KI – können bei entsprechender Datenlage signifikante Investitionsrenditen erzielen.

Die Zukunft der KI im Energiesektor

Während der Energiesektor die Herausforderungen der nachhaltigen Transformation meistert, erweist sich KI als entscheidende Kraft, um die Effizienz und Zuverlässigkeit zu steigern. Durch die Integration von KI in Demand-Response-Programme und Wartungsstrategien können Unternehmen nicht nur flexibel auf Echtzeitbedingungen reagieren, sondern auch kostspielige Ausfälle vermeiden und das Anlagenmanagement optimieren. Mit dem Fortschritt intelligenter Netze und der zunehmenden Verbreitung dezentraler Energiequellen (DER) steigt der Bedarf an ausgefeilten Orchestrierungsfähigkeiten. KI bietet diese und vereinfacht so das Management dezentraler Systeme.

Energieversorger, die das Potenzial von KI frühzeitig nutzen, sind besser aufgestellt, um die Herausforderungen der Energiewende zu bewältigen. Sie ebnen damit den Weg für eine sauberere und resilientere zukünftige Energieversorgung, in der Flexibilität und Nachhaltigkeit optimal im Einklang sind.

Wenn Sie Investitionen in einem dieser Bereiche in Erwägung ziehen, steht Ihnen unser Expertenteam gerne zur Seite, um Sie sicher durch den Prozess zu führen und optimale Ergebnisse zu erzielen.