Warum KI im Energiebereich?
Unternehmen im Energiesektor stehen vor zahlreichen erheblichen Herausforderungen, wie der schwankenden Energienachfrage, der unvermeidbaren Reduzierung von CO₂-Emissionen und der Notwendigkeit einer Verbesserung der betrieblichen Widerstandsfähigkeit und Effizienz mit alternder Infrastruktur.
Innovationen im Bereich KI und maschinelles Lernen, Deep Learning sowie generative KI (GenAI) ermöglichen es Unternehmen, diese Hürden durch die Nutzung von Erkenntnissen aus fortschrittlichen Analysen, Nachfrageprognosen, Distributionsoptimierungen und vielen anderen Anwendungsfällen zu überwinden.
Vorteile der KI im Energiebereich
KI kann Unternehmen im Energiesektor helfen, neue Effizienz in den Bereichen Energiebereitstellung, -generierung, -verteilung und Anlagenwartung sowie Kundenerlebnisse zu erschließen. Die Fähigkeit der KI, riesige Datenmengen zu analysieren, bedeutet, dass KI-Technik Muster auf konsistentere und genauere Weise als Menschen erkennen kann, was zu genaueren Vorhersagen und aufschlussreicheren Empfehlungen führt.
Ein McKinsey-Bericht über die KI-Nutzung durch Energieunternehmen ergab beispielsweise, dass KI-gestützte Terminplanung dazu beigetragen hat, unnötige Technikerbesuche zu verhindern und die Produktivität von Mitarbeitern vor Ort um bis zu 30 % zu verbessern.1 In einem anderen Beispiel hat ein Kraftwerksbetreiber KI-gestützte Empfehlungen zur Verbesserung der Wärmeleistungsoptimierung – die Fähigkeit eines Kraftwerks, Brennstoff effizient in Strom umzuwandeln – um bis zu fünf Prozent verbessert.1
KI-Anwendungsfälle im Energiebereich
Es gibt viele Anwendungsfälle im Energiesektor, in denen KI zur Verbesserung der Betriebsabläufe beiträgt, und es werden stets neue Anwendungsfälle entwickelt. Hier sind einige Beispiele:
- Verbesserung der Effizienz und Sicherheit bei der Wartung von Anlagen: KI-Drohnen mit Computervision-Funktionen können bei der Inspektion und Wartung von Anlagen helfen, auch während diese in Betrieb sind, was Inspektionen ohne Betriebsunterbrechungen ermöglicht und die Sicherheit für Mitarbeiter vor Ort verbessert.
- Detailliertere Erkenntnisse aus Daten: KI-Analysen können Logistik-Workflows für Materialbestellungen, vorausschauende Wartungspläne zur Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen und die Planung von Technikerbesuchen zur Verbesserung der Produktivität vor Ort optimieren.
- Verbesserte Effizienz für Stromnetze: KI-gestützte intelligente Stromnetze und intelligente Umspannwerke gehen über traditionelle SCADA-Systeme (Überwachungssteuerungs- und Datenerfassungssysteme) hinaus, um die Fernverwaltung von Stromnetzsystemen zu ermöglichen. Dies gibt Versorgungsunternehmen mehr Kontrolle über die Automatisierung von Energieverteilungsmustern, die Wartung von Geräten und die Verbesserung der Widerstandsfähigkeit gegen Stromausfälle.
- Die Integration erneuerbarer Energien und die Reduzierung von CO₂-Emissionen: KI-Workflows unterstützen die Verwaltung und Integration erneuerbarer Energiequellen in Stromnetze durch die Prognose erneuerbarer Energieabgaben und die Analyse der Quellenauswahl im Vergleich zu Verbrauchsmustern, um Unternehmen zu ihren ökologischen Nachhaltigkeitszielen zu verhelfen.
- KI im Bereich Cybersicherheit: Da Stromnetze zu attraktiven Zielen für Cyberkriminelle werden, kann die KI-Bedrohungserkennung zur Automatisierung der Angriffserkennung, -prävention und zu Reaktionsstrategien beitragen. Die KI kann auch zur Verbesserung der Authentifizierungsmethoden für die Vielzahl von Geräten und Systemen beitragen, aus denen die Energieverteilungsinfrastruktur besteht.
Generative KI (GenAI)-Anwendungsfälle im Energiebereich
Die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basierende GenAI hat in den letzten Jahren großes Interesse geweckt und bietet Möglichkeiten für bahnbrechende Anwendungsfälle im Energiesektor, die über traditionelle Ansätze aus den Bereichen maschinelles Lernen und Deep Learning hinausgehen:
- Zufriedenstellendere Kundenerlebnisse: GenAI kann dank Chatbots, die Kunden mit mehr Intelligenz und menschenähnlichen Antworten ansprechen, empathischere Kundenerlebnisse ermöglichen. Die Abruf-erweiterte Generierung (RAG) ermöglicht es KI-Chatbots und persönlichen Assistenten, auf unternehmensspezifische Wissensdatenbanken zuzugreifen, um relevantere Antworten zu geben. GenAI-Systeme könnten auch mit hochgradig technischen Handbüchern trainiert werden, um die Fähigkeiten von Technikern vor Ort mit persönlichen KI-Assistenten zu erweitern.
- Intelligente Stromnetzsimulation: Energieunternehmen können die GenAI möglicherweise verwenden, um optimale Netzkonfigurationen zu simulieren und zu generieren, verschiedene Nachfrageszenarien und Reaktionsstrategien auf Ausfälle zu testen und die Integration neuer Energiequellen zu planen.
- Detailliertere Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten: Für fortschrittliche Analyse-Anwendungsfälle zur Unterstützung vorausschauender Wartungen für Anlagen, Ausrüstung und Infrastruktur wie Starkstromleitungen können Energieunternehmen GenAI nutzen, um Daten aus einer größeren Vielfalt von Quellen zu erfassen und zu analysieren, einschließlich Audio/Video, Bilder, Wettervorhersagen und mehr.
Die Zukunft der KI in der Energiebranche
Die Zukunft der KI im Energiesektor verspricht nicht nur die Verbesserung aktueller Systeme und Prozesse, sondern auch die Transformation der Art und Weise, wie Energie produziert und verbraucht wird. Die KI kann für mehr Automatisierung in Kraftwerken und Stromnetzen eingesetzt werden, indem sie zur kritischen Entscheidungsfindung in der Energieverteilung, der Fehlerkorrektur und der Wartungsplanung mit minimalen menschlichen Eingriffen beiträgt. Die KI-gestützte Robotik wird wahrscheinlich komplexer und stärker bei Inspektionen, Wartungen und Reparaturen eingesetzt werden, sodass die Risiken für menschliche Mitarbeiter in gefährlichen Umgebungen minimiert werden können.
Die KI kann möglicherweise auch bei der Optimierung der chemischen Prozesse für CO₂-Abscheidung, -Nutzung und -Speicherung (CCUS)-Techniken eine zentrale Rolle spielen und zur Überwachung der Systemleistung und zur Vorhersage von Wartungsanforderungen beitragen. Diese potenziellen Anwendungsfälle unterstreichen die Fähigkeiten der KI, sich tief in jeden Aspekt des Energiesektors zu integrieren und so die Effizienz, Nachhaltigkeit und Widerstandsfähigkeit zu steigern.