Energietechnik der Zukunft – KI revolutioniert die Effizienz von Turbinen und Solarenergie

Die Vorteile von KI für die Weiterentwicklung der Energietechnik
 

Die Fähigkeit der KI, große Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen, ermöglicht es ihr, die Leistung von Turbinen und solarbetriebenen Systemen vorherzusagen und zu optimieren. Die Energieausbeute dieser erneuerbaren Energien hängt stark von den Wetterbedingungen ab. So benötigen Turbinen beispielsweise konstante Windgeschwindigkeiten, um optimale Leistung zu erzeugen, während Solarmodule ausreichend Sonnenlicht benötigen, um die Energie effizient einzufangen. Durch die Analyse historischer Wetterdaten können KI-Algorithmen Windgeschwindigkeiten und Sonneneinstrahlung mit bemerkenswerter Genauigkeit vorhersagen. Dies ermöglicht es den Betreibern, die Ausrichtung und Neigung der Solarmodule anzupassen und den Betrieb der Turbinen zu steuern, um die Energiegewinnung zu maximieren.  

Darüber hinaus kann die KI den Zustand und die Leistung von Turbinen und Solarplatten in Echtzeit überwachen. Anzeichen für eine Überhitzung von Solarmodulen, abnormale Vibrationen in Turbinen oder Veränderungen des elektrischen Stroms können von der KI proaktiv erkannt werden. Sie kann auch potenzielle Ausfälle vorhersagen, um kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden und einen optimalen Systembetrieb zu gewährleisten.  Dieser Wartungsansatz senkt nicht nur die Betriebskosten, sondern verbessert auch die allgemeine Zuverlässigkeit und Lebensdauer der Anlagen für erneuerbare Energien.  

KI kann auch eine entscheidende Rolle bei der Integration erneuerbarer Energiequellen in das öffentliche Stromnetz spielen. Sie kann die Stabilität und Zuverlässigkeit der Stromversorgung verbessern, indem sie Netzdaten analysiert und den Energiebedarf vorhersagt, um den Einsatz erneuerbarer Energien zu optimieren. Angesichts der zunehmenden Integration erneuerbarer Energiequellen ist dies besonders wichtig für den Ausgleich von Angebot und Nachfrage und die Verringerung von Netzunterbrechungen.  

Zusätzlich zu diesen genannten Vorteilen kann die KI auch zur Entwicklung neuer Technologien für erneuerbare Energien beitragen. Durch die Analyse von Daten aus Forschung und Entwicklung kann KI dabei helfen, vielversprechende neue Materialien, Designs und Betriebsstrategien zu identifizieren. Dadurch kann das Innovationstempo beschleunigt und die Kosten für erneuerbare Energien gesenkt werden.  

SOL-AI, ein neues, von Helmholtz-Forschern entwickeltes, KI-gestütztes Werkzeug, soll die Branche der Solarenergie revolutionieren. Mit Hilfe fortschrittlicher maschineller Lerntechniken kann SOL-AI riesige Datenmengen zu Photovoltaik-Materialien und -Prozessen verarbeiten und so optimale Materialkombinationen vorhersagen, Produktionsprozesse optimieren und sogar völlig neue, effizientere Solarzellenmaterialien entwickeln. Dieser digitale Assistent hat das Potenzial, die Entwicklung von erschwinglicheren und effizienteren Solarenergietechnologien erheblich zu beschleunigen.  

Herausforderungen und Bedingungen einer erfolgreichen KI-Integration in der Energietechnik 
 

Eine der größten Hürden ist die Integration von KI-Lösungen in bestehende Stromversorgungssysteme. Um sicherzustellen, dass KI-Systeme nahtlos mit bestehenden Hardware- und Softwarekomponenten interagieren können, müssen veraltete Geräte möglicherweise aufgerüstet oder ersetzt werden.  

Robuste Datenpipelines müssen bereitgestellt werden, um einen kontinuierlichen und zuverlässigen Informationsfluss zwischen KI-Systemen und Komponenten des Stromversorgungssystems zu ermöglichen. Dies ist von großer Bedeutung, da viele energietechnische Anwendungen eine Entscheidungsfindung in Echtzeit erfordern. KI-Systeme müssen in der Lage sein, Daten zu verarbeiten und Entscheidungen schnell und präzise zu treffen.  Dies erfordert auch starke Cybersicherheitsmaßnahmen, um die KI und die Stromversorgungssysteme vor unbefugtem Zugriff und Datenverletzungen zu schützen.  

KI-Modelle sind für ihr Training auf hochwertige und umfassende Daten angewiesen. Daher können das Sammeln und Verarbeiten großer Datenmengen von Turbinen und solarbetriebenen Systemen eine große Herausforderung darstellen. Es müssen effiziente Methoden zur Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, SCADA-Systemen (Supervisory Control and Data Acquisition) und historischen Aufzeichnungen entwickelt werden. Anschließend müssen die gesammelten Daten korrekt, zuverlässig, ausreichend und fehlerfrei sein. Dies kann Datenbereinigungs-, Validierungs- und Normalisierungsprozesse beinhalten. Cloud-basierte Plattformen können dabei helfen, diese großen Datensätze effizienter zu handhaben, indem sie die notwendige Infrastruktur und Tools für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -analyse bereitstellen.  

In Stromversorgungssystemen werden häufig sensible Daten verarbeitet, wie z. B. das Nutzungsverhalten der Kunden, Standortinformationen und der Netzstatus in Echtzeit. Auch hier greifen einschlägige Datenschutzbestimmungen, wie die Allgemeine Datenschutzverordnung (DSGVO). Die KI-Systeme sollten transparent und erklärbar sein, um sicherzustellen, dass jeder nachvollziehen kann, wie das System zu seinen Entscheidungen kommt.   

Optimierung der Energietechnik mit dem Digitalen Zwilling 
 

Digitale Zwillinge (im Englischen “Digital Twin”) sind im Wesentlichen virtuelle Simulationen von physischen Anlagen. Im Zusammenhang mit der Energietechnik bedeutet dies die Erstellung digitaler Repräsentationen von Turbinen, Solarzellen oder ganzen Energienetzen. Diese digitalen Zwillinge werden dann mit Echtzeitdaten von den physischen Anlagen gefüttert, so dass sie deren Verhalten und Leistung widerspiegeln können.   

Durch die Implementierung von Algorithmen können verschiedene Szenarien durch den digitalen Zwilling simuliert werden. Anhand der Darstellung verschiedener Betriebsbedingungen, Wartungspläne oder sogar extremer Wetterereignisse können Vorhersagen über die mögliche Reaktion der physischen Anlage getroffen werden.  

KI-gestützte digitale Zwillinge können zum Beispiel dazu verwendet werden, verschiedene Wartungsstrategien zu testen, Energiespeicherlösungen zu optimieren und die Auswirkungen des Klimawandels auf erneuerbare Energiesysteme zu bewerten. Diese virtuellen Experimente können dazu beitragen, die effizientesten und kostengünstigsten Ansätze zur Maximierung der erneuerbaren Energieerzeugung zu ermitteln. Bevor Änderungen in der realen Welt vorgenommen werden, können die Ingenieure im digitalen Zwilling zunächst mit verschiedenen Strategien experimentieren, z. B. mit neuen Wartungstechniken oder Energiespeicherlösungen.  

Erwähnenswert ist auch die Fähigkeit der KI, die Systemleistung durch die Analyse großer Datenmengen zu optimieren, um Leistungsschwäche oder potenzielle Engpässe in den Systemen zu ermitteln. So können die Ingenieure fundierte Entscheidungen über Verbesserungen treffen.

KI und Sport - Die Zukunft von Wearables in der Energietechnik
 

Die KI revolutioniert die Energietechnik, wobei ihre Anwendungsmöglichkeiten weit über Turbinen und Solarenergie hinausgehen. Ein spannender Forschungsbereich ist die Integration von KI-gesteuerten Wearables in die Ausrüstung von Sportlern. Durch die Erfassung von Leistungsdaten, die Analyse biomechanischer Daten und die Bereitstellung von Echtzeit-Feedback können diese Wearables Sportlern helfen, ihr Training zu optimieren, Verletzungen vorzubeugen und die Gesamtleistung zu verbessern. Es ist zu erwarten, dass noch mehr innovative Anwendungen die Effizienz und Nachhaltigkeit der weltweiten Energiesysteme weiter verbessern werden.