Die Welt steht heute vor der dringenden Herausforderung, ihr Energiesystem umzubauen. Der weltweite Energieverbrauch nimmt weiter zu, wenn auch langsamer als früher – um 1-2 % pro Jahr. Der Klimawandel bleibt ein akutes Problem. Neuere, strengere Vorschriften zwingen die Unternehmen dazu, die negativen Auswirkungen zu verringern. Der Green Deal der EU gibt auch in Deutschland den Takt vor. Gerade erst haben sich die meisten Staaten dieser Erde auf der Klimakonferenz in Glasgow darauf verständigt, dass die Energieverschwendung weiter reduziert und alternative Stromquellen gefördert werden sollen.
Die veränderte Nachfrage der Kunden beeinflusst auch den Energiesektor. Die Verbraucher fragen inzwischen nach nachhaltigen Alternativen. Sie bringen die Energieversorger dazu, ihre Geschäftsmodelle zu ändern. Das Timing für innovative Energielösungen war also noch nie so gut wie heute.
Kurz gesagt: Innovation im Energiesektor kann viele Formen annehmen.
- Smart Grids prognostizieren Energiespitzen (im Tageslauf) und potentielle Ausfallwahrscheinlichkeit von Stromanlagen.
- Selbststeuernde Drohnen wiederum überwachen Stromleitungen und Anlagen.
- Digitale Zwillinge simulieren Netzmodernisierungen und zeigen die möglichen Folgen auf.
- Stromverbraucher werden selbst zu Stromerzeugern (Prosumenten) sobald sie alternative Energiequellen wie Solar- oder Windanlagen nutzen.
Dieser Artikel gibt einen Überblick über die weltweiten Trends bei der Energienutzung und -effizienz. Beispiele aus der Praxis inklusive.
Trend 1: Die Kombination von KI und IoT
Die Kombination aus künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge, Artificial Intelligence of Things (AIoT), steht in Zeiten von Energie 4.0 an erster Stelle der angewandten Energieinnovationen. Mit dem Internet vernetzte Lösungen erzeugen Daten. Und KI-Technologien helfen Geräten, diese Daten schnell zu sammeln und Erkenntnisse daraus zu gewinnen, um Vorhersagen zu treffen und sogar Aufgaben zu erfüllen, vergleichbar wie die Menschen das tun würden.
Im Vergleich zu herkömmlichen Business-Intelligence-Tools treffen KI-Algorithmen operative Vorhersagen 20 Mal schneller. Außerdem haben sie eine höhere Genauigkeit.
Wired
In der Praxis können Sie Ausfälle oder Gerätefehler vorhersagen und in Echtzeit beheben. Das Ergebnis: eine bessere Energieeffizienz und Einsparungen bei kostspieligen Reparaturen. Schließlich wird durch die verbesserte Effizienz die Energieverschwendung reduziert. Auch die CO2-Emissionen gehen zurück.
Use Cases: KI-gestützte Smart Grids
Ein anschauliches Beispiel für angewandte Energieinnovationen mit KI in der Pipeline ist ein Smart Grid – intelligentes Stromnetz. Dabei handelt es sich um ein mit fortschrittlichen Technologien optimiertes Stromnetz. IoT-Sensoren ermöglichen es Versorgungsunternehmen, die Netzanlagen in Echtzeit zu überwachen. Künstliche Intelligenz hilft dabei, künftige Ausfälle und den maximalen Energiebedarf vorherzusagen.
Mit intelligenten Netzen können sowohl Energieunternehmen als auch Stromverbraucher datengestützte Entscheidungen treffen. Die Liste der Anwendungsbereiche für IoT-Entwicklungsdienste ist hier riesig. Etwa die intelligente Anlagenverwaltung: Netzbetreiber können den Zustand von Anlagen überwachen und Reparaturen rechtzeitig planen. Mit einer Kombination von KI und IoT lassen sich Prognosen erstellen, etwa für:
- Belastung. AI sagt die Strommenge voraus, die benötigt wird, um Angebot und Nachfrage auszugleichen
- Leistung. KI-gestützte Lösungen prognostizieren den Strombedarf und -ertrag und helfen, Überproduktion zu reduzieren
Ein weiteres Beispiel sind intelligente Zähler, die das Kundenverhalten beeinflussen. Durch die Verfolgung des Energieverbrauchs können die Endverbraucher ihre monatlichen Rechnungen planen. Sie können auch Spitzenzeiten wählen, um ihre Ausgaben zu reduzieren. Dies kann auch dazu beitragen, den CO2-Ausstoß zu verringern.
Praxisbeispiel
Eine KI-gestützte Lösung von Grid4C prognostiziert den Energieverbrauch für den kommenden Monat. Sie berechnet die Rechnungen je nach Kundenverhalten und Wetterbedingungen. Die Nutzer werden benachrichtigt, wenn ihre Geräte ineffizient oder defekt werden, was ihren Stromverbrauch erhöht.
Hauptvorteile: Geräteüberwachung in Echtzeit, genauere und schnellere Vorhersagen, geringerer Energieverbrauch, vorhersehbare monatliche Rechnungen, geringerer CO2-Ausstoß
Trend 2: Energy Prosuming
Die Stromverbraucher entscheiden sich heute häufiger als noch vor einem Jahrzehnt für erneuerbare Energiequellen. In Deutschland wurden beispielsweise 19,2 Prozent des deutschen Endenergieverbrauchs im Jahr 2020 aus erneuerbaren Energien gedeckt. Infolgedessen bringen sie die Energieunternehmen dazu, in nachhaltige Alternativen zu investieren, um diese Nachfrage zu befriedigen. Energieunternehmen sind längst dabei, sich strategisch neu zu positionieren und auf saubere Energie umzustellen. Dies ermutigt immer mehr Menschen, umweltfreundlichere Entscheidungen zu treffen. Diese Kettenreaktion hat ein neues Verbrauchsmodell geschaffen – Prosuming.
Prosumenten sind Stromverbraucher, die selbst alternative Energie erzeugen. Mit dieser Energie können sie einen Teil ihres Strombedarfs decken und den Überschuss an das lokale Stromnetz verkaufen. Im Allgemeinen können heute viele Parteien erneuerbare Energie erzeugen, verbrauchen und gemeinsam nutzen. Dazu gehören:
- Prosumenten in Privathaushalten. Sie können ihre monatlichen Kosten senken, indem sie zu Hause Strom produzieren.
- Kommerzielle Prosumenten. Sie können sich eine zusätzliche Einkommensquelle erschließen, da die Energieerzeugung nicht ihre Haupttätigkeit ist.
- Öffentliche Einrichtungen. Dazu gehören Krankenhäuser oder Schulen, die durch niedrigere Rechnungen Geld sparen können.
- Industrielle Prosumenten. Sie können Energie als neue Einnahmequelle in ihre Produktionskette einbeziehen.
Es gibt viele Möglichkeiten, alternative Energie zu erzeugen – Wärmepumpen, Solarmodule und Windturbinen. Und ein intelligentes Stromnetz kann mit all diesen Systemen kommunizieren. Der technische Fortschritt macht es möglich, neue Energiequellen in das Netz einzubinden. In der Praxis können die Stromverbraucher je nach Wetterlage oder Spitzenbelastung die optimale Energiequelle wählen.
Das Prosuming-Modell bringt allen Beteiligten mehr Vorteile, nämlich:
- Besitzer von Solar-, Wind- oder Wasserkraftanlagen können verschiedene Prognosen nutzen, um finanziellen Gewinn zu erzielen.
- Energieunternehmen können den Strombedarf je nach Wetter, Energiemärkten und menschlichem Verhalten vorhersagen.
- Der Energiemix hilft den Energieunternehmen, Kosten für die Netzinfrastruktur zu sparen.
Use Cases: Von Solaranlagen zum Energiehandel
Solaranlagen auf Dächern sind heute für viele Haushalte die häufigste Art der Stromerzeugung. Aktuell sind in Deutschland knapp 2 Millionen Photovoltaikanlagen installiert. Die Kunden können auch Monitore für die Anlagen verwenden, um die Energieversorgung und den Energiebedarf zu überwachen und Prioritäten für die Nutzung zu setzen. Hier können zum Beispiel mobile Apps hilfreich sein, um Energieströme zu steuern.
Mit dem Anstieg der erneuerbaren Energien macht die Entwicklung von Energiespeichern immer mehr Sinn. Auch wenn es technisch immer noch keine Königslösung für globale Energiespeicherung gibt, gibt es für lokale und dezentrale Anlagen verschiedene Möglichkeiten, Energie zu speichern. So ist es beispielsweise möglich, die Energie in Druckluft umzuwandeln und in unterirdischen Tanks zu speichern. Eine andere Lösung – gepumpte hydroelektrische Dämme – erzeugt und speichert Energie durch die Bewegung von Wasser zwischen zwei Reservoirs.
Praxisbeispiel
Die Lösung des britischen Energieversorgers SSE ist eine intelligente Netz-, Aggregations- und Handelsplattform. Sie ermöglicht es den Kunden, an der gemeinsamen Nutzung des von ihnen erzeugten Stroms zu verdienen. Die Nutzer können das Netz mit Strom aus ihren Anlagen speisen. Dabei kann es sich um ein Blockheizkraftwerk, eine Solaranlage oder eine Windturbine handeln. Anschließend kann das Energieunternehmen diese Energie verteilen, um Nachfragespitzen zu bewältigen.
Hauptvorteile: Optimierung von Angebot und Nachfrage, effiziente Energieverteilung, geringerer CO2-Fußabdruck, mehr Kontrolle über die Energienutzung und Geldeinsparungen.
Trend 3: Drohneninspektion aus der Luft
Selbstgesteuerte Drohnen sind heute in vielen Branchen üblich – von der Landwirtschaft über das Baugewerbe bis hin zur Sicherheits- und Energiebranche. Ihre Verbreitung wird durch drei Hauptfaktoren vorangetrieben:
- IoT-Plattformen und die Möglichkeit, Daten in der Cloud zu speichern und zu analysieren, sind auf dem Vormarsch.
- Die Preise für Hardwarekomponenten sinken.
- 5G-Netze verbreiten sich – langsam aber sicher – in den USA und Europa.
Drohnen können Sensordaten und hochwertige Bilder von Geräten aus fast jedem Winkel erfassen. Andere Inspektionsmethoden können dies kaum leisten. Inspektionsdrohnen nutzen Sensor- und Videodaten zur Objektverfolgung, Selbstnavigation und Kollisionsvermeidung. Mit Lösungen für maschinelles Lernen an Bord ist es einfacher, aus den unterschiedlichen Inspektionsdaten einen Nutzen zu ziehen.
In der Praxis helfen selbststeuernde Drohnen Öl- und Gasunternehmen bei der Überwachung kilometerlanger Leitungen, bei der Verfolgung von Bauarbeiten und bei der Unterstützung von Landwirten beim Pflanzen oder Bewässern von Pflanzen. Sie können die Anlagen und Stromleitungen für die Energieindustrie inspizieren.
Experten sagen voraus, dass die Drohnenindustrie bis 2040 ein Volumen von 1,5 Billionen Dollar erreichen wird.
Morgan Stanley
Use Cases: Vom Schwertransport zum Feuerspeien
Der Einsatz von Drohnen im Energiesektor nimmt zu. Als innovative Energielösungen erleichtern sie den Zugang zu entlegenen Standorten. Vor allem Solarkraftwerke müssen häufig überprüft und gewartet werden. Drohnen können Menschen in gefährlichen Bereichen ersetzen. Außerdem können Drohnen effektiver sein als menschliche Arbeitskräfte, weil sie Störungen besser aufdecken können.
Energieunternehmen setzen Quadro- oder Hexacopter für Schwertransporte zu abgelegenen Standorten ein. Feuerspeiende Drohnen helfen, Stromleitungen von unerwünschten Abfällen freizuhalten. Sie können Drachen, Nester und Ballons entfernen, die an Stromleitungen hängen geblieben sind.
Acecore Noa ist ein Schwerlast-Hexacopter, der in den Niederlanden entwickelt wurde. Die Drohne kann bis zu 44 Pfund tragen und hat eine maximale Flugzeit von bis zu einer Stunde. Sie hat ein 360-Grad-Sichtfeld. Die Drohne eignet sich für die Landvermessung, 2D- und 3D-LiDAR-Kartierung, die Inspektion von Stromleitungen oder Windkraftanlagen.
Hauptvorteile: Fernzugriff auf gefährliche Bereiche, weniger beteiligte Personen, schnelle und effizientere Inspektion
Trend 4: Digitale Zwillinge verwenden
Mit Digital Twins-Technologie werden virtuelle Klone von physischen Anlagen erstellt. An den Anlagen angebrachte Sensoren können Leistungsdaten an virtuelle Nachbildungen physischer Anlagen – digitale Zwillinge – weiterleiten. Es ist möglich, Daten an ML-Algorithmen zu senden, um potenzielle Probleme oder Systemausfälle zu erkennen und die Betreiber zu warnen, damit sie sofort Maßnahmen ergreifen können.
In der Energiewirtschaft optimieren digitale Zwillinge den Betrieb und die Wartung von Anlagen, Systemen und Produktionsprozessen. Angewandte Energieinnovationen weisen in vielerlei Hinsicht ein großes Potenzial auf, nämlich:
- Unterstützung bei der Anlagenverwaltung
- Prädiktive Echtzeit-Analysen
- Steuerung der Nachfrage
- Hilfe bei Forschung und Innovation
Experten gehen davon aus, dass die Nachfrage nach digitalen Zwillingen bei Energieunternehmen von 2021 bis 2026 steigen wird. Insgesamt wird erwartet, dass der globale Markt für digitale Zwillinge bis 2026 48,2 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
MarketsandMarkets
Use Cases: Vom Training zu Simulationsszenarien
Energieunternehmen können mit digitalen Zwillingen das gesamte Netz visualisieren. Es ist möglich, es in Echtzeit zu beobachten und aus der Ferne zu erkennen, an welchen Stellen Überlastungen der Geräte oder Probleme im Spannungsbereich auftreten. Die Digital Twin-Technologie ermöglicht es Netzbetreibern auch, Simulationsszenarien durchzuführen. So können sie beispielsweise prüfen, wie sich Netzerweiterungen auf die Betriebskosten auswirken werden.
Digitale Zwillinge können auch den Schulungsprozess erleichtern. Mit solchen Modellen können die Mitarbeiter die internen Komponenten sehen und schneller lernen, wie man Energieanlagen repariert und wartet.
Praxisbeispiel
Electrical Digital Twin von Siemens stellt ein digitalisiertes Modell des physischen Netzes dar. Es kann die Daten über alle synchronisierten Versorgungssysteme hinweg repräsentieren. Betreiber können Simulationen von einer Multi-User-Datenbank aus durchführen. So wird es einfacher, Netze zu planen, zu betreiben und zu warten. Dadurch entfallen doppelte Arbeit, systemweite Stromausfälle und zusätzliche Kosten.
Vorteile: technisch kompetente Unterstützung bei der Wartung der Anlagen, Fernzugriff auf gefährliche Bereiche, weniger schwerwiegende Probleme vor Ort, automatisierte Schulungsprozesse und geringere Reparaturkosten
Unterm Strich
Vor dem Hintergrund der Klimakrise und dem gestiegenen Druck aus Politik und Gesellschaft arbeiten Unternehmen heute hart daran, ihre Auswirkungen auf den Klimawandel zu minimieren. Sie nutzen Technologien, um effizienter und umweltfreundlicher zu werden. Allerdings bringt die digitale Transformation auch Sicherheitsrisiken mit sich. Softeq kann Sie bei beiden Aspekten unterstützen – beim Aufbau einer starken Sicherheitsinfrastruktur und bei der Einhaltung neuer, strenger Vorschriften. Wir helfen Ihnen bei der Bereitstellung einer innovativen Lösung und beginnen in jeder Phase – von der Ideenfindung bis hin zu produktionsreifen Designs – alles unter einem Dach.
