Die Energiebranche sieht erheblichen Nachholbedarf beim Einsatz künstlicher Intelligenz (KI), zum Beispiel für Verbrauchs- und Netzauslastungsprognosen. Erst zehn Prozent der Energieversorger setzen so genannte Predictive-Analytics-Systeme ein. Jedes zweite Unternehmen der Branche will das schnell ändern und sieht großes Potenzial in den KI-Entwicklungen. 60 Prozent wollen zudem ihren Bestand an intelligenten Sensoren deutlich ausbauen, um Kosten bei Wartung der Anlagen zu sparen. Das sind Ergebnisse der Potenzialanalyse „Künstliche Intelligenz“ von Sopra Steria Consulting.
Die Energieversorger reagieren mit ihren geplanten Maßnahmen auf die zunehmende Dezentralisierung der Stromnetze. Energieverbraucher sind zunehmend auch Produzenten, so genannte Prosumer. Damit wird es schwieriger, abzuschätzen, wann diese Strom aus dem Netz beziehen. Verteilnetzbetreiber müssen jedoch zu jeder Zeit sicherstellen, dass sie ihre Kunden bei Bedarf zu hundert Prozent mit Energie versorgen können. Das erfordert entsprechende Investitionen in Smart Grids. „Über die Netzentgelte lassen sich diese Investitionen künftig nur noch bedingt refinanzieren. Alternative Lösungen sind gefragt“, sagt Sascha Krauskopf, Experte für Energieversorger von Sopra Steria Consulting.
Mit zusätzlichen Investitionen in künstliche Intelligenz wollen die Energieversorger die Kosten für den Smart-Grid-Ausbau und den Betrieb überschaubar halten. „Automatisierte und selbstlernende Systeme werden mit der Zeit immer besser darin, Vorhersagen zu treffen, wie viel Strom ein Haushalt oder ein Unternehmen in jedem Moment verbraucht und produziert. Die Kosten für das Netzmanagement und den Energiehandel lassen sich mit Predictive-Intelligence-Lösungen um rund 20 Prozent senken“, so Krauskopf.
Predicitve Maintenance wichtiger Einsparfaktor „Noch nicht smart genug: Energienetze bekommen Intelligenzschub“ weiterlesen