Künstliche Intelligenz in der Energiebranche

Künstliche Intelligenz ist relevanter denn je. Es ist ein unumgängliches Thema, dass branchenübergreifend an Wichtigkeit gewinnt. Dieser Artikel befasst sich mit den verschiedenen Möglichkeiten, künstliche Intelligenz in der Energiebranche einzusetzen.

Was ist Künstliche Intelligenz und wie funktioniert sie?

Das Europäische Parlament definiert Künstliche Intelligenz als die Imitation menschlicher Fähigkeiten durch Maschinen und Technologie. Darunter fallen Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen, aber auch Kreativität. Um dies zu ermöglichen, nehmen technologische Systeme ihre Umwelt wahr und lernen, die wahrgenommenen Daten zu verarbeiten. Je nach analysierter Datengrundlage, fällt auch die Reaktion der KI unterschiedlich aus. Der Kern der KI-Technologie liegt somit in der Datenverarbeitung. Vorhandene Daten werden von KI-Systemen analysiert, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Erkenntnisse werden dann genutzt, um Entscheidungen zu treffen oder Probleme eigenständig zu lösen. KI-Systeme lernen kontinuierlich aus den Daten, die sie erhalten, und passen ihr Verhalten entsprechend an.

Wie kann künstliche Intelligenz eingesetzt werden?

Die zurzeit bekannteste Anwendung von KI-Technologie ist “ChatGPT”, ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Sprachmodell. Es ist in der Lage ist, menschenähnliche Konversationen zu führen. Mittlerweile hat fast jeder zumindest schon einmal von ChatGPT gehört oder es gar selbst genutzt. Egal, ob für einfache Fragen, Anleitungen, die Zusammenfassung oder das Schreiben von Texten. Der Anwendung sind kaum Grenzen gesetzt. Nach der Veröffentlichung im November 2022 nutzten innerhalb der ersten zwei Monate über 100 Millionen Menschen die Verbraucheranwendung. Die Grundlage für eine erfolgreiche Nutzung von ChatGPT ist die Formulierung von guten “Prompts”, also Aufforderungen. Dies sind die Anweisungen, die man der Künstlichen Intelligenz gibt.

Die Technologie der Künstlichen Intelligenz hat jedoch unzählige weitere Einsatzmöglichkeiten und ist somit in verschiedensten Branchen von großem Nutzen. Sie wird in der Medizin eingesetzt, um Diagnosen zu stellen und Behandlungspläne zu optimieren. Im Verkehrssektor kann KI zur Verkehrsüberwachung und zur Steuerung autonomer Fahrzeuge eingesetzt werden. In der Landwirtschaft bestehen Möglichkeiten, KI zu nutzen, um Ernteerträge zu optimieren und den Einsatz von Pestiziden zu reduzieren. Zudem findet KI auch mehr und mehr Anwendung in kreativen Branchen, wie Kunst, Poesie oder Musik.

Eine Basis ist notwendig

Bevor man die vielen Vorteile von KI auch in der Energiebranche nutzen kann, müssen zuerst andere grundlegende Herausforderungen bewältigt werden. Im Gespräch mit Szilard Toth, dem Chief Technical Officer von epilot, wurde vor allem ein wichtiger Punkt sehr deutlich. Es muss zuerst eine sichere Basis geschaffen werden, mit der gearbeitet werden kann. Diese Basis entsteht durch Data Science und Data Management.

Toth sagt dazu: “Die Energiewelt steht noch am Anfang, wenn es um die Verwertbarkeit von Daten geht. Jeder muss datengetriebener werden. Es gibt jedoch eine Kluft zwischen dem aktuellen Stand und der effizienten Analyse, Auswertung und Verarbeitung von Daten, insbesondere im Zusammenspiel mit künstlicher Intelligenz. Die meisten Häuser haben bisher keine allgemeine Sammelstelle für Daten, geschweige denn ein System, um sie zu analysieren.”

Die Bedeutung von Daten ist also enorm und es ist dringend notwendig, dass man dieses Potential nutzt. Viele Unternehmen der Energiebranche stecken jedoch in einem Zwiespalt zwischen dem Bedarf, den ersten Schritt zu gehen, auf der einen Seite und dem Wunsch, sofort große Schritte in Richtung einer digitalisierten Energiewirschaft zu machen. Dies kann zu Frustration führen, wenn die Fortschritte nicht so schnell erzielt werden wie erhofft.

Wie lösen Energieunternehmen dieses Problem?

Um künstliche Intelligenz in der Energiebranche erfolgreich für den eigenen Anwendungsbereich nutzen zu können, braucht man zunächst eine Datenbasis, die in die KI eingespeist werden kann. Daher besteht der erste Schritt darin, Daten zu sammeln, zu lagern und zu analysieren. Unternehmen sollten basierend auf ihrer aktuellen Lage klare Ziele setzen, und dann schrittweise optimieren.

Ein Problem besteht darin, dass es bislang nur wenige Energieversorger und Netzbetreiber gibt, die die technischen Voraussetzungen erfüllen, um solche Systeme umzusetzen. Dies gilt sowohl für die benötigte Hardware, als auch für die technischen Kenntnisse der Mitarbeiter. Sie stecken in langwierigen, analogen Prozessen, weshalb es schwierig ist, große Änderungen in Richtung eines effizienten Datenmanagements vorzunehmen.

Für viele Unternehmen ist außerdem die Kopplung von aufwändigem Datenmanagement mit ihrem Kerngeschäft eine Herausforderung. Sie sehen nicht, wie Datenanalyse und Künstliche Intelligenz direkt mit ihren Energielösungen zusammenpassen und erkennen daher nicht die Notwendigkeit, ihre Systeme und Vorgänge für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zu verändern.

Einen weiteren wichtigen Aspekt sieht Szilard Toth beim Thema Benchmarking: “Viele Unternehmen bauen ihre eigenen Lösungen, arbeiten jedoch in geschlossenen Systemen und wissen nicht, was in anderen Unternehmen passiert. Eine Plattform, die anonymisiert Daten von verschiedenen Unternehmen sammelt, könnte wertvolle, branchenübergreifende Insights generieren und Machine Learning ermöglichen.” Eine Beispiel dafür ist die epilot 360 Plattform mit ihrem Data Lake. Es gibt jedoch auch Vorreiter in der Energiebranche: Große Unternehmen wie die EnBW sind in diesem Bereich weiter fortgeschritten. Sie haben Systeme, um Data Lakes zu nutzen und Daten zu analysieren.

Generell müssen Unternehmen in der Energiebranche in verschiedensten Arbeitsbereichen Prozesse digitalisieren und beschleunigen, um effizienter zu werden. In vielen Bereichen kann Künstliche Intelligenz helfen, die Energiewirtschaft zu digitalisieren. Ein Schritt-für-Schritt-Ansatz ist der Schlüssel, um eine solide Basis zu schaffen, Daten richtig nutzbar zu machen und dann auf dieser Grundlage KI-Lösungen aufzubauen.

Die Zukunft für Energieversorger

Im Rahmen des dreijährigen Forschungsprogramms des Kompetenzzentrums Kognitive Energiesysteme (K-ES) wurden verschiedene Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz in der Energiebranche getestet. Dabei wurden Lösungen für die gesamte Wertschöpfungskette entwickelt, von der Rohstoffgewinnung über die Erzeugung, Verteilung, Vertrieb bis zum Verbraucher.

Prognosegenauigkeit

Die Prognosegenauigkeit ist entscheidend für die Planung von erneuerbaren Energieerzeugungsanlagen. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise dabei helfen, die Vorhersagen zur solaren Einstrahlung und Windgeschwindigkeit zu verbessern und somit die Prognosequalität zu erhöhen.

Vertrieb

Im Vertrieb kann Künstliche Intelligenz in der Energiebranche helfen, ineffiziente Prozesse zu beschleunigen und dadurch Kosten zu senken. Im Kerngeschäft der Energieversorgungsunternehmen müssen Kosten reduziert werden, während das Portfolio gleichzeitig in neue Bereiche wie Energielösungen expandiert wird. Hier ist es wichtig, neue Ansätze auszuprobieren, zu messen und zu optimieren.

Kundenservice

Ein weiterer Ansatz ist die Nutzung von Künstlicher Intelligenz, um Mitarbeiter oder auch Kunden dabei zu unterstützen, Probleme zu erkennen und mit Hilfe der KI selbst zu lösen. Hier können zum Beispiel auf bestimmte Anwendungsfälle trainierte KI-Chatbots in einem Dialog erste Fragen beantworten und Hilfestellungen geben. Durch eine bessere Strukturierung und Ablage der Daten könnte künstliche Intelligenz den Inbound- und Outbound-Traffic verbessern und Prozesse automatisieren, was zu erhöhter Effizienz führen könnte.

Energiehandel

Auch im Energiehandel kann Künstliche Intelligenz in verschiedenen Bereichen hilfreich sein. Die Analyse des Energiemarktes durch KI hilft, dessen Überwachung zu vereinfachen. So können Unregelmäßigkeiten im Markt oder das Ausnutzen von Markmacht frühzeitig erkannt und verhindert werden. Weiterhin ermöglicht das sogenannte Algorithmic Trading automatisierte Energieplatzierungen am Markt, also den eingeständigen Handel durch Künstliche Intelligenz.

Weitere Möglichkeiten

Darüber hinaus gibt es weitere Zukunftsfelder der Energieversorgung, in denen KI zum Einsatz kommen kann, wie beispielsweise bei der Bestimmung geeigneter Flächen für den Ausbau von Windenergie. Dabei können verschiedenste komplexe Faktoren wie die Erkennung gefährdeter Vogelarten mit einberechnet werden. Auch Verbraucher können vom Einsatz Künstlicher Intelligenz profitieren. Neben den bereits existierenden Smart Home Lösungen könnten die Geräte in einem smart vernetzten Zuhause Daten über das Verhalten der Nutzer sammeln und auf dieser Basis möglichst stromsparend arbeiten. Darüberhinaus können auch Faktoren wie die Preise am Strommarkt mit einbezogen werden, um dem Verbraucher möglichst geringe Kosten zu ermöglichen.

Einsatzmöglichkeiten von KI für Netzbetreiber

KI kann den Netzbetrieb flexibler gestalten, indem sie komplexe Zustandsbestimmungen für Stromnetze ermöglicht. In einem Praxistest hat ein selbstlernender Agent gezeigt, dass er mit fluktuierenden Einspeisungen und Lasten, Wartungsarbeiten und Angriffen umgehen kann. KI kann dazu beitragen, die dezentrale Energieerzeugung aus erneuerbaren Energien effizienter zu gestalten, indem sie das Energiesystem in Echtzeit aufeinander abstimmt und automatisiert reagiert.

Die Resilienz des Stromnetzes kann ebenfalls durch künstliche Intelligenz verbessert werden. KI-Systeme können Störfälle erkennen und mögliche Reparaturhinweise geben, um Ausfallzeiten zu minimieren. Szilard Toth merkt jedoch an: “Auch im Netzsektor stehen Herausforderungen wie Netzverträglichkeit und Überlastung an. Auch hier ist es entscheidend, Daten zu sammeln und zu analysieren, um regulatorische Verbesserungen voranzutreiben.”

Durch die festgesetzten Regelungen der Bundesnetzagentur Ende November 2023 zur Integration steuerbarer Verbrauchseinheiten ergibt sich eine weitere Einsatzmöglichkeit für KI zur Überwachung der Netzlast und entsprechenden “Dimmung” der steuerbaren Anlagen bei einer drohenden Überlastung.

Risiken und Gefahren von künstlicher Intelligenz

Obwohl KI viele Vorteile bietet, sind auch Risiken und Gefahren damit verbunden. Es ist wichtig, diese zu kennen und angemessene Maßnahmen zu ergreifen, um sie zu minimieren. Ein Hauptkritikpunkt an Künstlicher Intelligenz sind Datensicherheit und Datenschutz. Wie bereits im vorherigen Teil beschrieben, bilden das Sammeln, Analysieren und Speichern von Daten die Basis, um künstliche Intelligenz nutzbar zu machen. Man muss jedoch auch gewährleisten können, dass diese Daten sicher vor Cyberangriffen sind und der Datenschutz jederzeit eingehalten wird. Bei durch KI vollautomatisierten Netzprozessen z. B. muss sichergestellt sein, dass Hacker keine Möglichkeit haben, diese zu manipulieren, um Störungen wie Blackouts zu erzeugen. Eine entsprechend trainierte und somit “intelligente” KI könnte solche Angriffsversuche allerdings auch frühzeitig erkennen.

Nutzer als Gefahr

Darüber hinaus gibt es auch Risiken, die nicht von Künstlicher Intelligenz selbst, sondern von deren Nutzern ausgehen. So besteht eine Gefahr darin, die von Künstlicher Intelligenz ausgeführten Handlungen als eigenständiges Denken zu interpretieren, obwohl es sich um reine statistische Berechnungen handelt. KI-Systeme treffen Entscheidungen strikt nach Wahrscheinlichkeiten und Daten, ohne menschliche Intuition oder “Bauchgefühl”.

Überdramatisierung

Dieses Risiko der Überdramatisierung sieht auch Dr. Miriam Meckel. Sie gilt als eine der wichtigsten Expert:innen Deutschlands im Bereich Künstliche Intelligenz. Im Interview zum Thema “Warum wir keine Angst vor KI haben müssen” im Zuge des Podcasts “STRIVE up your Life” von Katharina Wolff betont sie dies. Es sei ihrer Meinung nach vollkommen unberechtigt, Angst vor der “Auslöschung der Menschheit” oder vergleichbaren dystopischen Szenarien, ausgelöst durch künstliche Intelligenz, zu haben. Sie begründet den Ursprung dieser Sorgen damit, dass die meisten Menschen nicht verstünden, wie Künstliche Intelligenz funktioniert, sodass Ungewissheit und Unsicherheit entstehe. Dies sei jedoch nicht nötig: man werde sich mit der Zeit daran gewöhnen, dass Künstliche Intelligenz Teil des Alltags und in vielen verschiedenen Bereichen des Lebens präsent sein wird. Ebenso, wie viele Menschen die Technologie hinter Alltagsgegenständen wie Autos nicht verstünden, aber trotzdem keine Angst davor hätten.

Missbrauch

Ein weiteres Risiko liegt in der potenziellen Missbrauchsmöglichkeit von KI. So könnte die Technologie für gezielte Desinformationskampagnen und “Fake News” genutzt werden, um Menschen bewusst zu täuschen und in schlimmen Fällen in radikalen Meinungen zu stärken. Hier sieht Meckel ein ernsthaftes Problem. Es solle demnach eine hohe Priorität darauf liegen, KI generierte Inhalte transparent zu kennzeichnen. Meckel fordert Regulierungen, um generierte Daten von echten Daten unterscheiden zu können, da sonst eine hohe Gefahr von Irreführung und der Verbreitung von Falschinformationen bestünde.

Gefahren für Arbeitnehmer

Viele Arbeitnehmer fürchten durch den vermehrten Einsatz von KI-Tools in allen Branchen den Wegfall von Arbeitsplätzen. Die Energiebranche stellt hierbei keine Ausnahme dar. Viele befürchten, Künstliche Intelligenz werde so präzise und effizient arbeiten, dass menschliche Arbeitskräfte einfach ersetzt werden. Auch diese Angst sei jedoch nicht nötig, sagt Miriam Meckel im Interview mit Katharina Wolff. Zwar sei es richtig, dass einige Arbeitsplätze wegfallen werden, jedoch zeige die Geschichte, dass Innovationen dieser Größe mehr Arbeitsplätze schaffen als sie zerstören. Es würden durch den Einsatz von KI in Unternehmen viele neue Arbeitsbereiche entstehen, wie beispielsweise die Verwaltung, Anwendung und Steuerung des zielgenauen Einsatzes von künstlicher Intelligenz.

Fazit: Die vielseitige Zukunft von Künstlicher Intelligenz in der Energiebranche

Die fortschreitende Entwicklung und Integration von Künstlicher Intelligenz in die Energiebranche eröffnet eine faszinierende Bandbreite an Einsatzmöglichkeiten und potenziellen Vorteilen. Von der Optimierung der Energieerzeugung über die Effizienzsteigerung im Vertrieb bis hin zur Flexibilisierung des Netzbetriebs zeigt sich, dass KI eine transformative Kraft für die gesamte Wertschöpfungskette der Energieversorgung darstellt.

Daten als Basis

Die Grundvoraussetzung für diesen Wandel liegt jedoch in der Schaffung einer robusten Datenbasis. Wie Szilard Toth, der CTO von epilot, betont, sei die Energiewelt noch am Anfang, was die Verwertbarkeit von Daten betrifft. Ein schrittweiser Ansatz, beginnend mit dem Sammeln, Speichern und Analysieren von Daten, ist unerlässlich, um die volle Bandbreite der KI-Lösungen nutzen zu können. Die Herausforderungen, die sich dabei ergeben, sind jedoch nicht zu vernachlässigen. Unternehmen stehen vor der Aufgabe, Prozesse zu digitalisieren und Daten für die Anwendung von KI nutzbar zu machen.

Der Weg, um Künstliche Intelligenz in der Energiebranche effizient zu integrieren, erfordert nicht nur technologische Anpassungen, sondern auch ein Umdenken in Bezug auf Datenmanagement und -analyse. Dazu kommen einige Risiken, denen man sich ebenfalls bewusst sein muss. Datensicherheit und Datenschutz sind zentrale Aspekte, die gewährleistet werden müssen, um potenzielle Bedrohungen durch Cyberangriffe zu minimieren. Auch die Gefahr der Überdramatisierung und falschen Interpretation von KI-Entscheidungen ist ein Punkt, dem Beachtung geschenkt werden muss.

Das Ziel ist klar

Die Zukunft der digitalisierten Energiewirtschaft mit KI ist geprägt von Innovationen, die von der Prognosegenauigkeit über den Vertrieb bis hin zur Verbraucherintegration reichen. Dabei ist es entscheidend, einen ausgewogenen Ansatz zu finden, der die Vorteile von KI nutzt, während gleichzeitig die ethischen und gesellschaftlichen Herausforderungen berücksichtigt werden. Der Weg zu einer intelligenten Energiezukunft erfordert kluge Entscheidungen, transparente Regulierungen und vor allem die Bereitschaft, die transformative Kraft der Künstlichen Intelligenz verantwortungsbewusst zu gestalten.

Der erste Schritt zur Schaffung der nötigen Datengrundlage ist eine zentrale Software-Landschaft. Wie diese aussehen könnte, erfährst du in folgendem Artikel: 11 Tipps für eine zukunftssichere Software-Landschaft beim Energieversorger.