Erzeugung und Verbrauch erfassen, Wetter- und Handelsdaten bewerten, Online Kommunikation mit Kunden: Die Digitalisierung ist für die Energiebranche kein Neuland, diese Prozesse finden schon seit Jahren elektronisch statt. Im Rahmen der Energiewende wird die Landkarte der Erzeuger und Verbraucher aber immer bunter und komplexer. Mehr Sensoren sind Teil des Energiesystems – und die Anzahl aller Akteure nimmt erheblich zu. Die Menge an Daten, die den EVU zur Verfügung steht, steigt exponentiell an, die Aktualisierungen werden immer feiner getaktet. Am Phänomen «Big Data», also grosse zu verarbeitende Datenmengen, kommt kein EVU mehr vorbei. Algorithmen – automatisierte Rechenvorgänge nach zuvor definierten Schemen – helfen dabei, die Daten zu analysieren. Daraus lassen sich Vorhersagen und Planungen ableiten, um z.B. Stromlasten besser zu managen. Geräte wie Wärmepumpe, Boiler oder Elektroauto, ebenso wie die hauseigene PV-Anlage, erhalten ein «Gesicht», weil sich ihre Verbrauchs- und Leistungsprofile im Detail offenbaren. Diese Informationen werden dann z.B. mit Temperatur- und Wettervorhersagen kombiniert. Die Prognosen werden dadurch akkurater, Ressourcen können gezielter eingesetzt werden.
Künstliche Intelligenz: Aktuelle Anwendungen und Zukunftsmusik
Künstliche Intelligenz (KI), also Computersysteme, die selbständig komplexe Aufgaben übernehmen, sind heute schon Realität in der sogenannten «predictive maintenance», der Wartung von Anlagen auf Grund von Beobachtungen und Prognosen. Früher etwa fuhren Monteure in festen Zeitabständen bei allen Windkraftwerken vorbei, um sie zu prüfen und zu warten. Inzwischen sagen Algorithmen mit den Daten vernetzter Sensoren voraus, ob eine Wartung notwendig ist oder nicht. Ein weiteres konkretes Szenario für Künstliche Intelligenz (KI) ist das netzdienliche Laden bei Elektroautos: Wenn in den Verteilnetzen valide Prognosen möglich sind, wie viele Autos wann und in welcher Geschwindigkeit geladen werden müssen, um die Mobilitätsbedürfnisse der Nutzer zu erfüllen, dann können die Ladevorgänge zeitlich optimal verteilt und die Netze erst einmal besser ausgelastet werden, bevor Netzumbau oder -ausbau notwendig wird.
Auch hinsichtlich neuer Produkte und Dienstleistungen öffnen Big Data und KI neue Türen: EVU könnten z.B. darüber nachdenken, den CO2-Abdruck ihrer Kunden zu senken. Zudem kann KI den Energiehandel optimieren: Durch exaktere Einspeiseprognosen lassen sich die Preisentwicklungen am Strommarkt besser vorhersagen. Das erlaubt den EVU eine optimierte Vermarktung von Strom zu geringeren Transaktionskosten – an den ansonsten volatilen Day-Ahead- und Intraday-Märkten.
Dr. Michael Paulus, Bereichsleiter Netze und Berufsbildung beim VSE, zu den Chancen und Risiken von KI-Anwendungen: KI-Anwendungen durchdringen alle Sektoren, so auch die Energiewirtschaft. Mit datengetriebenen Lösungen können die Bedürfnisse der Kunden optimal bedient und das zunehmend dezentralisierte und komplexe Energiesystem effizient betrieben werden. Doch mit der Digitalisierung steigt auch die Verletzlichkeit gegenüber Cyber-Risiken. Der Missbrauch der Daten, ein Diebstahl oder eine Manipulation kann Persönlichkeitsrechte verletzen – oder sogar die Netzstabilität gefährden. Ein sorgfältiger Umgang mit dem Datenschatz ist notwendig, damit die Netzbetreiber die Resilienz des Stromnetzes gewährleisten können – eine Bedingung für die Umsetzung der Energiestrategie.