KI-Anwendungen: Die 15 wichtigsten Anwendungsfälle und Fallstudien

Die Einführung von KI kann Energieversorgungsunternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu optimieren, das Ressourcenmanagement zu verbessern, die Kundeninteraktionen zu optimieren und neue digitale Dienstleistungen zu entwickeln.

Lernen Sie die praktischen Beispiele für KI-Anwendungen kennen:

Anwendungsfälle und Beispiele aus der Praxis für KI-Anwendungen

Energie

1. Autonomer Betrieb in Kraftwerken

Künstliche Intelligenz automatisiert Anlageninspektionen durch die Echtzeitanalyse von Kamera- und Sensordaten. Dadurch wird der Bedarf an menschlichen Arbeitskräften reduziert und die Sicherheit durch die frühzeitige Erkennung von Leckagen und anderen Gefahren erhöht. Diese Automatisierung trägt den Anforderungen einer alternden Belegschaft Rechnung und steigert die Anlageneffizienz.

Beispiel aus dem realen Leben :

Duke Energy, die bis 2030 Netto-Null-Methanemissionen anstrebt, stand vor der Herausforderung, Erdgasleitungen auf Leckagen zu überwachen. In Zusammenarbeit mit Microsoft und Accenture entwickelte das Unternehmen eine neue Plattform, die auf Microsoft Azure und Dynamics 365 basiert und Satelliten-, Bodensensordaten sowie KI zur Leckageerkennung und -bekämpfung in Echtzeit integriert.

Die Plattform wertete Emissionsdaten aus, priorisierte Reparaturgebiete und entsandte umgehend Einsatzteams, wodurch zur Reduzierung der Treibhausgasemissionen beigetragen wurde.

• Bereitstellung grafischer Dashboards zur Priorisierung von Leckreparaturen
• Ermöglichte präzise Geolokalisierungsdaten für schnellere Reparaturen.
• Skalierbar auf andere Emissionsquellen und Anlagen. ¹

2. Energiebedarfsprognose

Eine effiziente Energie- und Wasserversorgung basiert auf der präzisen Prognose des Energie- und Wasserbedarfs, der einen Großteil der Betriebskosten ausmacht. Künstliche Intelligenz (KI) in der Energiebedarfsprognose unterstützt Energieversorgungsunternehmen bei der Steuerung von Angebot und Nachfrage, indem sie Faktoren wie Wettermuster, Nutzerverhalten und Marktpreise analysiert.

• Prognose des Energiebedarfs und Optimierung der Versorgungsverteilung
• Die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien und deren Ausgleich mit anderen Energiequellen prognostizieren.
• Ermöglichung der Preisoptimierung auf Basis historischer Daten und potenzieller Reaktionen der Wettbewerber
• Förderung eines effizienten Konsumverhaltens durch Benachrichtigung der Nutzer über Spitzenzeiten.

Diese Prognosefähigkeit führt zu geringeren Betriebskosten, optimierten Anlagenlaufzeiten, besserer Planung und Ressourcenverwaltung und gewährleistet ein ausgeglichenes Angebots-Nachfrage-Verhältnis, wodurch die Nachhaltigkeit gefördert wird. Dies ist besonders hilfreich bei der Integration wetterabhängiger erneuerbarer Energiequellen wie Solar- oder Windenergie.

Beispiel aus dem realen Leben :

AES, das von fossilen Brennstoffen auf erneuerbare Energien umsteigt, benötigte Prognoseinstrumente für Energieerzeugung, Wartung und Lastverteilung. In Zusammenarbeit mit H2O.ai implementierte AES vorausschauende Wartungsprogramme für Windkraftanlagen und intelligente Zähler und optimierte seine Gebotsstrategien für Wasserkraft.

Die Plattform ermöglichte es AES, Komponentenausfälle vorherzusehen, Reparaturkosten zu optimieren und die Bedarfsprognose zu steuern, wodurch das Unternehmen Kosten senken und die Zuverlässigkeit erhöhen konnte.

• Durch die Reduzierung unnötiger Reparaturen wurden jährlich 1 Million Dollar eingespart.
• Eine Reduzierung der Kundenausfälle um 10 % wurde erreicht.
• Über einen Zeitraum von zwei Jahren wurden 85 operative Herausforderungen bewältigt. ²

3. Energieprosuming

KI-Lösungen für Energieerzeuger unterstützen Nutzer bei der Verwaltung selbst erzeugter Energie aus Quellen wie Solaranlagen oder Windkraftanlagen. Diese Lösungen optimieren die Nutzung erneuerbarer Energien und ermöglichen es den Nutzern, überschüssigen Strom ins Netz einzuspeisen.

• Gleicht Angebot und Nachfrage auf Basis von Verbrauchsspitzen und Wetterbedingungen aus.
• Lässt sich in intelligente Stromzähler integrieren und ermöglicht so ein effizientes Energiemanagement.
• Unterstützt den Handel mit überschüssiger Energie oder deren Weitergabe an das lokale Stromnetz.

4. Industrielle digitale Zwillinge für die Stromerzeugung

KI-gestützte digitale Zwillinge erstellen virtuelle Nachbildungen von Energieerzeugungsanlagen wie Windkraftanlagen. Dadurch können Energieversorger den Wartungsbedarf simulieren und vorhersagen, die Leistung optimieren und Ausfallzeiten reduzieren. Diese Modelle können Probleme wie Korrosion präzise prognostizieren, Störungen minimieren und die Zuverlässigkeit der Stromversorgung erhöhen.

Beispiel aus dem realen Leben:

Beispielsweise verbesserte das neuronale Netzwerk von Google die Genauigkeit der Windenergieprognosen und steigerte so die finanzielle Rendite um 20 %. Diese Prognosefähigkeit ermöglicht eine effiziente Planung von Energieerzeugung und -verbrauch und maximiert damit Ressourcennutzung und Rentabilität. ⁴

Beispiel aus dem realen Leben:

Der digitale Zwilling von Siemens Energy für Abhitzedampferzeuger prognostiziert Korrosion und kann Energieversorgern potenziell 1,7 Milliarden US-Dollar jährlich einsparen, indem der Inspektionsaufwand und die Ausfallzeiten um 10 % reduziert werden. Der digitale Zwilling von Siemens Gamesa simuliert den Betrieb von Offshore-Windparks 4.000 Mal schneller, optimiert Turbinenanordnungen und senkt die Energiekosten. ⁵

5. Stromnetzsimulation

KI-gestützte Netzsimulationen ermöglichen es Energieversorgern, den Stromfluss zu modellieren, Stromausfälle zu planen und die Netzstabilität zu testen, insbesondere angesichts der zunehmenden Integration erneuerbarer Energien. Dies optimiert die Wartung und das Ausfallmanagement und minimiert die Auswirkungen auf die Kunden.

Beispiel aus dem realen Leben:

ElektroDistribucija Srbije (EDS), der serbische Verteilnetzbetreiber, musste sein veraltetes Stromnetz modernisieren, um die Integration erneuerbarer Energien zu unterstützen und die Zuverlässigkeit des Netzes mit 3,8 Millionen Kunden zu verbessern. Zu diesem Zweck implementierte EDS EcoStruxure ADMS und EcoStruxure DERMS von Schneider Electric, um den Netzbetrieb zu digitalisieren. ⁶

Ergebnisse:

• 10–15% Reduzierung der Netzwerkverluste
• ~20% Reduzierung der Ausfälle
• Verbesserte Integration dezentraler erneuerbarer Energiequellen
• Zustandsorientierte Instandhaltung zur Verbesserung der Betriebseffizienz
• Erhöhte Netzstabilität für 3,8 Millionen Kunden

6. Intelligente Häuser als Energiezentren

KI-basierte Smart-Home-Systeme helfen Hausbesitzern, den Energieverbrauch zu überwachen und anzupassen, wodurch Kosten gesenkt und die Belastung des Stromnetzes durch ein besseres Lastmanagement minimiert werden.

7. Intelligente Zähler für den Stromfluss in Echtzeit

KI-gesteuerte intelligente Zähler werden in dezentrale Energiequellen integriert, um Angebot und Nachfrage in Echtzeit auszugleichen und so die Netzstabilität und die Bemühungen zur Dekarbonisierung zu unterstützen.

Beispiel aus dem realen Leben:

Das Energieversorgungsunternehmen Con Edison hatte sich zum Ziel gesetzt, Betriebskosten und Umweltbelastung durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu reduzieren. KI-gestützte Tools halfen, die Stromerzeugungskosten zu senken und CO₂-Emissionen zu reduzieren, wodurch Kunden mehr Kontrolle über ihren Energieverbrauch erhielten.

Dieser KI-gestützte Ansatz optimierte nicht nur die Abläufe, sondern unterstützte auch Con Edisons Engagement für Nachhaltigkeit und kundenorientierte Energielösungen.

• Reduzierte Stromerzeugungskosten und CO₂-Emissionen
• Verbesserte Kundenenergieverwaltung ermöglicht
• Förderung umweltfreundlicher und kundenorientierter Geschäftspraktiken. ⁸

Abfall

8. Abfallmanagement

Künstliche Intelligenz im Abfallmanagement unterstützt die Nachverfolgung, Analyse und Optimierung von Abfallentsorgungs- und Recyclingprozessen. Sie erfasst Daten zu Abfallarten, -mengen und -mustern und ermöglicht so ein besseres Ressourcenmanagement und eine Abfallreduzierung.

• Erfasst und analysiert Abfallmuster, um Abholpläne zu optimieren.
• Prognostiziert zukünftige Abfallmengen zur Verbesserung der Planung.
• Identifiziert und sortiert wiederverwertbare Materialien mithilfe von Computer Vision und maschinellem Lernen.
• Reduziert Lebensmittelverschwendung durch die Identifizierung von Arten und Mengen weggeworfener Lebensmittel.

Wasser

9. Überwachung der Wasserqualität

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Überwachung der Wasserqualität verbessern, indem sie den Wasserfluss analysiert und Verunreinigungen in Echtzeit erkennt. KI-gestützte Sensoren in Wassersystemen identifizieren schädliche Bakterien und Partikel und ermöglichen so schnellere Reaktionen auf potenzielle Gesundheitsrisiken.

• Überwacht kontinuierlich die Wasserqualität und erkennt Verunreinigungen in Echtzeit.
• Verbessert die Transparenz und Kontrolle über Wasserversorgungssysteme.
• Unterstützt schnelles Handeln als Reaktion auf Gesundheitsrisiken.

Beispiel aus dem realen Leben

Fluid Analytics nutzt KI-gestützte Software, Robotik und IoT, um städtische Wassersysteme mithilfe von Vorhersagemodellen zu optimieren, die auf Basis vielfältiger Rohrleitungsdaten trainiert wurden. Städte, insbesondere in Indien, wandten sich an Fluid Analytics, um Lecks zu lokalisieren, Wasserverluste zu reduzieren und Überschwemmungen aufgrund veralteter Infrastruktur und Inspektionsmethoden zu verhindern. Zu den Ergebnissen von Fluid Analytics gehören:

• Überwachung von über 400 Millionen Gallonen städtischem Abwasser täglich
• Kartierung von Entwässerungskanälen zur Verhinderung schwerer Überschwemmungen in der Nähe des Flughafens Mumbai
• Die Früherkennung von durch Wasser übertragenen Krankheiten und die Verhinderung von Ausbrüchen, wie beispielsweise Hepatitis A, werden dadurch erleichtert. ¹⁰

Branchenunabhängige Anwendungsfälle

10. Automatisierte Anlagenwartung

Energie- und Versorgungsunternehmen haben Schwierigkeiten, Mängel an kritischer Infrastruktur zu erkennen, was zu kostspieligen Ausfällen führt. Künstliche Intelligenz analysiert Luftbilder, LiDAR-Daten sowie Drohnen- und Satellitendaten, um Geräteprobleme oder Vegetationsrisiken zu identifizieren, die die Infrastruktur beschädigen könnten.

Beispielsweise können KI-gestützte Bilderkennung und Computer Vision von Drohnen aufgenommene Bilder von Anlagen analysieren und so potenzielle Ausfälle schnell erkennen. Diese proaktive Überwachung minimiert Betriebsunterbrechungen und reduziert Brandgefahren im Bereich von Stromleitungen, wodurch letztendlich die Ressourcenplanung optimiert wird.

Beispiel aus dem realen Leben :

Exelon, ein großer Energiekonzern, wollte seine Prozesse zur Netzwartung und -inspektion optimieren. Mithilfe der KI-Tools von NVIDIA für Drohneninspektionen verbesserte Exelon seine Fehlererkennungsfähigkeiten und erstellte gekennzeichnete Beispiele für die Echtzeitbewertung.

Dieser KI-gestützte Ansatz verbesserte die Genauigkeit der Wartung, minimierte die Emissionen und erhöhte die Zuverlässigkeit des Energienetzes.

• Verbesserte Erkennung von Netzfehlern durch KI-gestützte Drohneninspektionen
• Erhöhte Wartungseffizienz und Netzzuverlässigkeit
• Emissionsreduzierung durch optimierte Inspektionsprozesse. ¹¹

11. Automatisiertes Kundenserviceerlebnis

Energieversorger können die Kundenbindung verbessern, indem sie mithilfe von KI den Wasser- und Energieverbrauch prognostizieren und so dynamische Preisstrategien ermöglichen. Durch die Analyse von Nutzungsmustern kann KI optimale Nutzungszeiten zur Kosteneinsparung vorschlagen, beispielsweise spätere Ladezeiten für Elektrofahrzeuge. Dieser personalisierte Ansatz steigert die Kundenzufriedenheit und unterstützt gezielte Marketingmaßnahmen, was zu höherer Kundentreue und mehr Umsatz führt.

Beispiel aus dem realen Leben:

Der Energieversorger Octopus Energy wollte seinen Kundenservice durch eine verbesserte E-Mail-Antwortqualität optimieren. Durch den Einsatz von generativer KI zur Automatisierung der E-Mail-Beantwortung erreichte das Unternehmen eine Kundenzufriedenheitsrate von 80 % und übertraf damit die 65 % der menschlichen Mitarbeiter.

Durch den Einsatz von generativer KI konnte Octopus Energy seinen Kundensupportprozess optimieren und so schnelle und präzise Antworten gewährleisten. Dies unterstreicht das Potenzial von KI im Versorgungssektor.

• 80 % Kundenzufriedenheit bei KI-gestützten E-Mail-Antworten erreicht
• Die Zufriedenheitswerte der geschulten Mitarbeiter wurden um 15 % übertroffen.
• Zeigte das Potenzial für eine weitere KI-Integration zur Verbesserung der Kundenbindung auf. ¹²

12. Flottenoptimierung für Nutzfahrzeuge

Die komplexen Lieferketten des Energiesektors erfordern ein effizientes Logistikmanagement. Künstliche Intelligenz verbessert die Koordination zwischen Betriebsteams und Lagern und optimiert so Flottenmanagement und Routenplanung.

Künstliche Intelligenz optimiert beispielsweise die Routen von Versorgungsfahrzeugen bei Stromausfällen und extremen Wetterbedingungen, wodurch Fahrzeiten verkürzt und Reaktionszeiten verbessert werden, um die Versorgung schneller wiederherzustellen. Dies führt zu kürzeren Lieferzeiten, geringeren Betriebskosten und einer besseren Anpassung an die Marktnachfrage.

13. Sicherheit von Umspannwerken

KI-basierte Videoanalysen verbessern die Sicherheit von Umspannwerken durch die Erkennung unbefugter Zutritte und die Überwachung der Arbeitssicherheit, erhöhen die Einhaltung von Vorschriften und reduzieren potenzielle Zwischenfälle.

14. Virtuelle Assistenten in Callcentern

Virtuelle KI-Assistenten unterstützen den Kundenservice, indem sie Anrufspitzen bewältigen, bei häufig gestellten Fragen helfen und Einblicke in die Nutzung liefern, was das Kundenerlebnis verbessert und die Betriebskosten senkt.

Beispiel aus dem realen Leben :

Ontario Power Generation (OPG), ein bedeutender kanadischer Stromerzeuger, wollte die interne Effizienz steigern und seine Mitarbeiter besser unterstützen. In Zusammenarbeit mit Microsoft entwickelte OPG ChatOPG, einen KI-gestützten virtuellen Assistenten, der Fragen beantwortet, Informationen bereitstellt und als persönlicher Assistent fungiert.

Der Chatbot unterstützt die Produktivität, erhöht die Sicherheit und optimiert die Arbeitsabläufe, indem er den Mitarbeitern einen einfachen Zugriff auf benötigte Informationen ermöglicht.

• Verbesserte Mitarbeiterproduktivität und besserer Zugang zu Informationen
• Erhöhte Sicherheit und betriebliche Effizienz
• Förderung der KI-Integration in den täglichen Betrieb zur Leistungssteigerung. ¹³

Telekommunikation

15. Netzwerkbetrieb

Netzwerkbetrieb ohne manuelle Eingriffe

Der automatisierte Netzwerkbetrieb (Zero-Touch Network Operations, ZNO) nutzt KI, um Netzwerkmanagementaufgaben zu automatisieren und so den Bedarf an menschlichen Eingriffen zu reduzieren. Dies umfasst Selbstüberwachung, Selbstheilung und die automatische Optimierung von Netzwerkressourcen. Durch die Integration digitaler Zwillinge und maschinellen Lernens können Telekommunikationsbetreiber eine höhere Servicezuverlässigkeit und betriebliche Effizienz erzielen.

Praxisbeispiele: Ericsson implementierte KI-gestützte, vollautomatische Prozesse und nutzte maschinelles Lernen sowie digitale Zwillinge für das autonome Management. Dies verbesserte die Servicezuverlässigkeit, reduzierte manuelle Aufgaben und steigerte die betriebliche Effizienz. Dadurch konnte Ericsson

• Ermöglichen Sie einen autonomen Betrieb mit minimaler Überwachung
• Erhöhung der Netzwerkzuverlässigkeit
• Serviceeffizienz verbessern. ¹⁴

Netzwerkoptimierung und -management

KI-gestützte Netzwerkoptimierung nutzt prädiktive Analysen, um die Netzwerkleistung in Echtzeit zu überwachen und zu verbessern. Dadurch wird ein effizienter Netzwerkbetrieb gewährleistet, Ausfallzeiten werden reduziert und die Benutzerfreundlichkeit optimiert. Das System analysiert große Datenmengen, um potenzielle Probleme vorherzusagen und zu beheben, bevor diese die Dienste beeinträchtigen.

Praxisbeispiel: Nokias AVA-Plattform nutzte KI-basierte prädiktive Analysen für das Echtzeit-Netzwerkmanagement, um die Leistung zu optimieren und Serviceausfälle zu minimieren. Dadurch…

• Verbesserte Echtzeit-Netzwerkleistung
• Reduzierte Ausfallzeiten
• Verbesserte Kundenzufriedenheit. ¹⁵

5G-Netzwerk-Slicing

KI unterstützt Network Slicing in 5G durch die Ermöglichung von Netzwerkfunktionsvirtualisierung. Dies erlaubt Telekommunikationsbetreibern, Netzwerksegmente dynamisch für verschiedene Anwendungsfälle und Kundenbedürfnisse zu erstellen und zuzuweisen, was die Effizienz steigert und neue Umsatzmöglichkeiten eröffnet.

Praxisbeispiel: Huawei nutzte KI zur Unterstützung von 5G Network Slicing und verteilte Ressourcen dynamisch, um maßgeschneiderte Dienste bereitzustellen und die Netzwerkauslastung zu maximieren. Dadurch konnte Huawei Folgendes erreichen:

• Maßgeschneiderte Dienstleistungen für verschiedene Anwendungsfälle
• Verbessertes Ressourcenmanagement
• Neue Umsatzmöglichkeiten. ¹⁶

Datenverkehrsmanagement

KI-gestütztes Datenverkehrsmanagement optimiert die Zuteilung der Netzwerkbandbreite basierend auf dem Echtzeitbedarf. Dadurch wird sichergestellt, dass die Netzwerkleistung auch zu Spitzenzeiten aufrechterhalten wird, was zu einer besseren Benutzererfahrung und einer effizienteren Ressourcennutzung führt.

Praxisbeispiele: Die KI-Lösung von Ericsson optimierte das Datenverkehrsmanagement durch die Echtzeit-Anpassung der Bandbreitenzuweisung und gewährleistete so eine gleichbleibende Netzwerkleistung.

• Optimierte Bandbreitennutzung
• Stabile Netzwerkleistung während der Spitzenzeiten
• Verbesserte Servicequalität. ¹⁷

Warum sollten wir KI in der Energieversorgung einsetzen?

Der Einsatz von KI in der Energieversorgung kann dazu beitragen, die steigende Nachfrage nach Strom, die durch Rechenzentren und Elektrofahrzeuge bedingt ist, zu decken und Investitionsmöglichkeiten zu erschließen, wie einige Trends in der Energiebranche nahelegen. ¹⁸ So geht's:

Stromnachfrageanstieg

Der Strombedarf steigt in einem beispiellosen Tempo und setzt die Energieversorger unter erheblichen Druck, ihre Kapazitäten auszubauen, ohne die Versorgungssicherheit oder Bezahlbarkeit zu beeinträchtigen. KI-Technologien können diesen Wandel durch intelligentere Bedarfsprognosen und operative Optimierung unterstützen.

• Es wird erwartet, dass der Strombedarf bis 2032 jährlich um 1,4 % steigen wird, was einem kumulativen Anstieg von 46 % entspricht. ¹⁹
• In den USA wird bis 2030 mit einem zusätzlichen Strombedarf von 120 GW gerechnet, davon 60 GW aus Rechenzentren, was in etwa dem Spitzenenergieverbrauch Italiens im Jahr 2024 entspricht. ²⁰
• In den USA stiegen die Strompreise für Privathaushalte von 2022 bis 2025 um etwa 13 %. ²¹
• Die Energiekosten der privaten Haushalte sind seit 2020 um 41 % gestiegen und haben damit die Inflationsrate von 24 % im gleichen Zeitraum übertroffen. ²²
• KI-gestützte Einsatzplanung kann die Produktivität im Außendienst um 25–30 % steigern und so das Personal- und Anlagenmanagement verbessern. ²³

Investitionsmöglichkeiten im Versorgungssektor

Die Konvergenz von Digitalisierung und Infrastrukturmodernisierung schafft erhebliches Investitionspotenzial im Versorgungssektor. KI-gestützte Analysen ermöglichen eine intelligentere Kapitalallokation und helfen Versorgungsunternehmen, aus neuen Nachfragetrends Wert zu schöpfen und die Anlagenperformance zu optimieren.

• Die Aktien von Versorgungsunternehmen sind derzeit um 5 % unterbewertet und spiegeln die wachsende Nachfrage nach Rechenzentren noch nicht wider. ²⁴
• Es wird erwartet, dass US-amerikanische Elektrizitätsunternehmen zwischen 2025 und 2029 1,1 Billionen US - Dollar in die Modernisierung ihrer veralteten Infrastruktur und den Ausbau der Netzkapazität investieren werden.
• Mithilfe von Erkenntnissen aus dem maschinellen Lernen können Energieversorger bis zu 80 % ihres Kapitals auf Basis des Anlagenzustands umverteilen und so die Zuverlässigkeit und Widerstandsfähigkeit stärken. ²⁵

KI-gestützte Analysen können Verbrauchs- und Preistrends aufdecken und so intelligentere Investitionsentscheidungen ermöglichen und den ROI verbessern. KI-gestütztes Anlagenmanagement kann Energieversorgern helfen, Investitionsprioritäten festzulegen und Überkapazitäten zu vermeiden, insbesondere da Infrastrukturengpässe und Inflation die Kosten entlang der gesamten Lieferkette erhöhen.

Wachstum der Nachfrage nach Rechenzentren

Rechenzentren bilden das Herzstück der globalen Digitalwirtschaft, doch ihr rasant steigender Energiebedarf verändert die Energielandschaft grundlegend. Künstliche Intelligenz kann den Betrieb von Rechenzentren optimieren und so Effizienz, Nachhaltigkeit und Leistung in Einklang bringen.

• Der Strombedarf von Rechenzentren könnte sich bis 2030 verdoppeln, wobei in einem Szenario mit hohem Wachstum bis 2032 mit einem Anstieg um 131 % zu rechnen ist. ²⁶
• Großprojekte der KI-Industrie verbrauchen so viel Energie wie ganze Städte.
  • Zum Beispiel benötigt OpenAI und Nvidias jüngste Partnerschaft für ein 10-Gigawatt-Rechenzentrum so viel Strom wie New York City während der Spitzenzeiten im Sommer. ²⁷
• Mittlerweile machen Projekte im Bereich erneuerbarer Energien über 90 % aller neuen Kapazitäten aus, die auf einen Netzanschluss warten. Dies unterstreicht, wie KI-gestützte Planungs- und Prognoseinstrumente den Übergang zu sauberer Energie beschleunigen werden. ²⁸
• Künstliche Intelligenz hat den Wärmeverbrauch bzw. den Ertrag von Anlagen zur Erzeugung fossiler und erneuerbarer Energien um 2–5 % verbessert und damit messbare Effizienzgewinne erzielt. ²⁹

KI-gestützte Optimierung ermöglicht Energieeffizienzsteigerungen ohne Leistungseinbußen. Predictive Analytics kann Arbeitslasten ausgleichen, um Betriebsverschwendung zu reduzieren und die Nachhaltigkeit zu verbessern.

Was sind KI-Dienstprogramme?

KI-gestützte Versorgungsunternehmen nutzen maschinelles Lernen (ML) und generative KI, um Effizienz und Betriebsabläufe zu optimieren. Diese Technologie verwendet Echtzeitdaten, Prognosen und Automatisierung, um Unternehmen bei der Optimierung ihrer Prozesse in den Bereichen Kundenservice, Wartung und Systemmanagement zu unterstützen.

Lösungen im Rahmen von KI-Dienstprogrammen

Energieunternehmen können von diesen hochmodernen technologischen Fortschritten profitieren:

Automatisierung

Diese Tools können Routineaufgaben wie das Ablesen von Zählern und Abrechnungsprozesse automatisieren, wodurch die Betriebskosten gesenkt und menschliche Fehler bei der Datenverwaltung minimiert werden.

• Workload-Automatisierung :Lösungen zur Workload-Automatisierung optimieren und verwalten wiederkehrende Aufgaben in verschiedenen Systemen und ermöglichen es Versorgungsunternehmen, die betriebliche Effizienz zu steigern und manuelle Fehler zu reduzieren, während gleichzeitig ein reibungsloser Ablauf kritischer Prozesse gewährleistet wird.
• Stapelverarbeitung: Stapelverarbeitungssoftware organisiert und führt große Mengen an Aufgaben oder Prozessen in Gruppen zu festgelegten Zeiten aus. Dadurch können Versorgungsunternehmen die Ressourcenzuweisung optimieren und die rechtzeitige Erledigung von Aufträgen sicherstellen, ohne den laufenden Betrieb zu stören.
• Enterprise Job Scheduling : Enterprise Job Scheduling Software koordiniert und priorisiert Aufgaben in der gesamten IT-Landschaft einer Organisation und hilft Versorgungsunternehmen dabei, die Servicebereitstellung zu verbessern, die Systemauslastung zu erhöhen und eine gleichbleibende Leistung aufrechtzuerhalten, indem sichergestellt wird, dass Aufträge in der richtigen Reihenfolge und pünktlich ausgeführt werden.
• KI-gestützte Automatisierung der Cybersicherheit: Mit der zunehmenden Digitalisierung von Versorgungsunternehmen identifizieren KI-gestützte Bedrohungserkennungssysteme Anomalien selbstständig und neutralisieren Cyberrisiken in Echtzeit. Diese Lösungen stärken die operative Resilienz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften in digitalen Infrastrukturen.

Algorithmen des maschinellen Lernens

Diese Algorithmen verbessern die Entscheidungsfindung, indem sie Muster in Verbrauchsdaten erkennen und so Strategien für das Nachfragemanagement sowie personalisierte Energielösungen für Verbraucher ermöglichen. Hier sind einige dieser Tools:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): NLP kann Kundenservice-Chatbots und virtuelle Assistenten verbessern, indem es sofortige Unterstützung bietet und die Kundenbindung verbessert, indem es Anfragen in Echtzeit versteht und beantwortet.
• Computer Vision: Computer Vision nutzt die Bildanalyse von Drohnen und Kameras zur Inspektion von Infrastrukturen und ermöglicht so eine schnellere und sicherere Erkennung von Geräteproblemen im Vergleich zu manuellen Inspektionen.
• Predictive Analytics: Predictive-Analytics-Tools nutzen historische Daten, um die Nachfrage vorherzusagen und potenzielle Infrastrukturausfälle zu erkennen. Dadurch können Energieversorger Probleme proaktiv angehen und die Ressourcenzuweisung optimieren.
• Reinforcement Learning (RL): RL ermöglicht es Systemen, durch kontinuierliche Feedbackschleifen optimale Strategien für die Energieverteilung und -preisgestaltung zu erlernen. Energieversorger können RL für adaptives Netzmanagement, dynamische Preisgestaltung und die Echtzeitoptimierung dezentraler Anlagen nutzen.
• Erklärbare KI (XAI): Da KI-Modelle immer komplexer werden, gewährleistet erklärbare KI Transparenz und Interpretierbarkeit bei der Entscheidungsfindung, unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und stärkt das Vertrauen der Stakeholder in automatisierte Systeme.

Internet der Dinge (IoT)

IoT-Geräte und Sensoren zur Echtzeitüberwachung der Netzleistung und des Energieverbrauchs ermöglichen eine vorausschauende Wartung und eine verbesserte Netzstabilität. Beispiele hierfür sind:

• Intelligente Zähler : Intelligente Zählerlösungen liefern Echtzeitdaten zum Energieverbrauch und ermöglichen so eine genaue Abrechnung und ein effizientes Energiemanagement.
• Echtzeit-Überwachungssysteme für die Netzstabilität : Diese Systeme überwachen die Netzleistung kontinuierlich und ermöglichen es den Energieversorgern, Probleme frühzeitig zu erkennen und einen zuverlässigen Betrieb aufrechtzuerhalten.
• Zustandsorientierte Instandhaltung (CBM) : Bei der CBM wird der Zustand der Anlagen überwacht, um Wartungsarbeiten nur dann durchzuführen, wenn sie erforderlich sind. Dadurch werden Kosten gesenkt und unerwartete Ausfälle verhindert.
• Integration von Edge Computing: Edge Computing verarbeitet IoT-Daten lokal, minimiert so die Latenz und ermöglicht sofortiges Handeln. Dies ist besonders wertvoll für die Fehlererkennung im Stromnetz, die Automatisierung von Umspannwerken und die dezentrale Steuerung, wo Millisekunden entscheidend sind.
• 5G-Konnektivität: Hochgeschwindigkeits-5G-Netze mit geringer Latenz verbessern die Reaktionsfähigkeit von IoT-fähigen Geräten und Sensoren und gewährleisten einen zuverlässigen Datenfluss für unternehmenskritische Energieprozesse.

Generative KI

Generative KI nutzt fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um aus historischen Daten und verschiedenen Szenarien Vorhersagemodelle und Simulationen zu erstellen. Im Energiesektor optimiert diese Technologie die Energieverteilung und verbessert die Prognosegenauigkeit. Generative KI unterstützt beispielsweise folgende Bereiche:

• Integration erneuerbarer Energien zur Bewertung der Einbindung erneuerbarer Energiequellen durch Simulation ihrer Auswirkungen auf die Gesamtstabilität und Zuverlässigkeit des Stromnetzes.
• Anlagenmanagement durch die Möglichkeit für Versorgungsunternehmen, Reparaturen oder Modernisierungen auf der Grundlage von prognostizierten Leistungs- und Risikofaktoren zu planen.

Agentische KI

Agentische KI kann durch die Kombination von generativer und prädiktiver KI autonom planen, handeln und sich anpassen, um definierte Ziele mit minimalem menschlichen Eingriff zu erreichen. Im Energiesektor kann agentische KI komplexe, mehrstufige Prozesse koordinieren, die traditionell manuell überwacht werden mussten. So sollen selbstverwaltende Energiesysteme entstehen, die Zuverlässigkeit, Nachhaltigkeit und Kosteneffizienz in Einklang bringen. Zum Beispiel:

• Autonome Betriebssteuerung: Agentic AI kann selbstständig die Netzbedingungen überwachen, die Nachfrage prognostizieren und notwendige Steuerungsmaßnahmen in Echtzeit auslösen, wodurch die Systemstabilität erhöht und Ausfallzeiten reduziert werden.
• Dynamische Entscheidungsfindung: Durch die kontinuierliche Auswertung von Daten aus Sensoren, IoT-Geräten und Vorhersagemodellen können agentenbasierte Systeme die Ressourcenzuweisung optimieren, Energieflüsse umleiten oder Wartungsarbeiten priorisieren, ohne auf menschliche Eingaben warten zu müssen.
• Kollaborative Multiagentensysteme: Mehrere KI-Agenten können über Erzeugungs-, Verteilungs- und Kundenmanagementsysteme hinweg zusammenarbeiten und so selbstoptimierende Netzwerke ermöglichen, die die Effizienz und Nachhaltigkeit verbessern.

Dateninfrastruktur und Cloud-Plattformen

Eine solide Datengrundlage ist für alle KI-gestützten Initiativen im Energiesektor unerlässlich, da Datenwerkzeuge eine skalierbare, sichere und interoperable Datenverwaltung ermöglichen. Zu diesen Lösungen gehören unter anderem:

• Cloud-native Plattformen: Sie bieten die Agilität und Skalierbarkeit, um massive Datenmengen von vernetzten Anlagen zu verwalten und ermöglichen so Echtzeitanalysen und den Einsatz von KI im Unternehmensmaßstab.
• Data Lakes und Data Mesh Architekturen: Konsolidierung heterogener Datenquellen, von Grid-Sensoren bis hin zu Kundensystemen, in einheitliche, zugängliche Umgebungen, die prädiktive Modellierung, GenAI und die Entwicklung digitaler Zwillinge ermöglichen.
• Streaming-Analytics und Ereignisverarbeitung: Verarbeitung und Analyse von Hochgeschwindigkeitsdatenströmen aus IoT-Netzwerken und intelligenten Stromnetzen, um operative Einblicke in Echtzeit und automatisierte Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
• Daten-Governance und Qualitätsmanagement: Gewährleistet Datenintegrität, Rückverfolgbarkeit und Compliance in verteilten Systemen und schafft so Vertrauen in KI-gestützte Entscheidungen und die Berichterstattung an die Aufsichtsbehörden.

Digitale Zwillinge

Digitale Zwillinge erstellen virtuelle Modelle physischer Anlagen und ermöglichen es Energieversorgern, die Leistung unter verschiedenen Szenarien zu simulieren und zu analysieren. Dies führt zu einem besseren Anlagenmanagement und höherer betrieblicher Effizienz. Durch die Verarbeitung verschiedener Datenquellen verbessern diese Modelle die betriebliche Effizienz und die Einhaltung von Umweltstandards.

Der Einsatz KI-gestützter digitaler Zwillinge kann zu erheblichen Energieeinsparungen und einer Reduzierung des CO2-Fußabdrucks führen und somit Nachhaltigkeitsziele unterstützen.

Dezentrales Energie- und Ressourcenmanagement

Diese Instrumente verbessern das Management und die Integration erneuerbarer Energiequellen und fördern Resilienz und Flexibilität. Einige davon sind:

• Intelligente Stromnetze: Intelligente Stromnetzlösungen analysieren Echtzeitdaten, um den Energiefluss auszugleichen und erneuerbare Energien zu integrieren. Sie nutzen KI, um Daten von vernetzten Geräten auszuwerten, Echtzeit-Anpassungen des Energieflusses zu ermöglichen, die Netzstabilität zu verbessern und die Integration erneuerbarer Energiequellen zu optimieren.
• Systeme zur Verwaltung dezentraler Energieressourcen (DERMS): Diese Systeme können dezentrale Ressourcen wie Solar- und Batteriespeicher verwalten.   Koordiniert das Management dezentraler Energiequellen wie Solaranlagen und Batteriespeicher, optimiert deren Beitrag zum Stromnetz und gewährleistet gleichzeitig die Zuverlässigkeit.
• Energiemanagementsysteme (EMS): EMS können KI-Algorithmen integrieren, um Energieerzeugung, -speicherung und -verbrauch zu optimieren, was zu einem effizienteren Betrieb und geringeren Kosten führt.
• Blockchain und Distributed-Ledger-Technologien (DLT): Sie verbessern Transparenz und Sicherheit bei dezentralen Transaktionen. Energieversorger können Blockchain für den Peer-to-Peer-Energiehandel, die automatisierte Abrechnung und die Nachverfolgung von CO₂-Zertifikaten einsetzen und so Verantwortlichkeit und Vertrauen in verteilten Netzwerken gewährleisten.

Vorteile von KI in der Energieversorgungsbranche

KI hilft Energieversorgungsunternehmen dabei:

• Komplexität vereinfachen: Künstliche Intelligenz (KI) kann komplexe Arbeitsabläufe im Energie- und Versorgungssektor vereinfachen, indem sie KI-Assistenten einsetzt, um Prozesse zu optimieren, Abläufe zu simulieren, Probleme in Echtzeit zu diagnostizieren, die Rückverfolgbarkeit der Lieferkette sicherzustellen und sofortigen technischen Support zu leisten. Dies führt zu höherer Effizienz, geringeren Kosten und minimierten Ausfallzeiten.
• Steigerung von Kosten- und Energieeffizienz: Generative KI-Lösungen verbessern die Energieeffizienz und ermöglichen signifikante Kosteneinsparungen durch eine ganzheitliche Betrachtung der Betriebsabläufe. Dies erlaubt Energieunternehmen, Emissionen präzise zu messen und Prozesse zu optimieren, wodurch die Energiewende beschleunigt und Nachhaltigkeit sowie operative Exzellenz gefördert werden.
• Innovationen skalieren: Kooperationen wie die mit AWS nutzen ein umfangreiches Partnernetzwerk und Branchenexpertise, um fortschrittliche Technologien, darunter generative KI, schnell einzuführen. Dies hilft Energieversorgungsunternehmen, innovative Technologien für saubere Energie effizient zu skalieren und so den Energiebedarf zu decken und gleichzeitig den Übergang des Sektors zu umweltfreundlicheren Verfahren zu fördern.
• Entwicklung datenbasierter Strategien: KI unterstützt die Datenstrategie und hilft Energieversorgern, risikobasierte Entscheidungen zu Austausch und Instandhaltung zu treffen, indem sie Kundenrisiken, Sicherheits- und Umweltfaktoren analysiert. Beispielsweise kann generative KI in Kombination mit maschinellem Lernen Bilder und Videos verarbeiten, um Defekte in Versorgungsleitungen zu erkennen, Wartungskosten zu senken und die Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
• Sicherstellung der Instandhaltung: Generative KI in Kombination mit maschinellem Lernen verbessert die Instandhaltung durch die Erkennung und Vorhersage von Geräteproblemen. Sie bietet interaktive Fehlerbehebung und unterstützt Außendienstmitarbeiter bei der schnellen Lösung technischer Probleme.

Herausforderungen für KI-Anwendungen

Hier einige Herausforderungen bei der Einführung von KI in der Energieversorgungsbranche:

• Datenschutz : Das Training von KI-Systemen erfordert große Datenmengen, was Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes aufwirft. Zwar besteht das Potenzial, diese Daten zu optimieren, um Kundenbedürfnisse besser zu verstehen, doch die Gewährleistung des Datenschutzes bleibt eine erhebliche Herausforderung.
• KI-Verzerrungen : KI-Systeme können Verzerrungen aufweisen, die zu einer unfairen Behandlung von Kunden oder Mitarbeitern führen können. Menschliche Aufsicht ist notwendig, um KI-Verzerrungen zu beheben und sicherzustellen, dass die KI-Implementierung ethischen Standards entspricht. Obwohl Trainingssysteme Verzerrungen reduzieren können, lassen sie sich möglicherweise nicht vollständig eliminieren, weshalb die menschliche Aufsicht unerlässlich ist.

Entdecken Sie weitere KI-Risiken und -Herausforderungen .

Weiterführende Literatur

Erfahren Sie mehr über KI in anderen Branchen:

• Vergleich der Top 15+ KI-Softwarelösungen für den Rechtsbereich: Wichtigste Funktionen & Preise
• Top 10+ Anwendungsfälle für KI im Rechtswesen & Beispiele aus der Praxis

Externe Quellen

Referenzlinks

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AES Transforms its Energy Business with AI and H2O.ai

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Machine learning can boost the value of wind energy — Google DeepMind

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C3 AI Customer Con Edison Recognized in IDC Best in Future of Intelligence North America Awards

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How AI And Robotics Are Helping Cities Tackle Urban Water Pollution - The Innovator

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Exelon Uses Synthetic Data Generation of Grid Infrastructure to Automate Drone Inspection | NVIDIA Technical Blog

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AI Doing the Work of 250 People at an Energy Company, CEO Says - Business Insider

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Microsoft highlights innovation in power and utilities | The Microsoft Cloud Blog

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Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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