Künstliche Intelligenz hat in letzter Zeit für Schlagzeilen gesorgt schnell wachsenden Energiebedarfund vor allem das Wogen Stromverbrauch von Rechenzentren die das Coaching und den Einsatz der neuesten generativen KI-Modelle ermöglichen. Aber es sind nicht nur schlechte Nachrichten – einige KI-Instruments haben das Potenzial, bestimmte Formen des Energieverbrauchs zu reduzieren und sauberere Netze zu ermöglichen.
Eine der vielversprechendsten Anwendungen ist der Einsatz von KI zur Optimierung des Stromnetzes, was die Effizienz verbessern, die Widerstandsfähigkeit gegenüber extremen Wetterbedingungen erhöhen und die Integration von mehr erneuerbaren Energien ermöglichen würde. Um mehr zu erfahren, MIT-Nachrichten sprach mit Priya Dontider Silverman Household Profession Improvement Professor am MIT Division of Electrical Engineering and Pc Science (EECS) und leitender Forscher am Laboratory for Info and Determination Programs (LIDS), dessen Arbeit sich auf die Anwendung maschinellen Lernens zur Optimierung des Stromnetzes konzentriert.
Q: Warum muss das Stromnetz überhaupt optimiert werden?
A: Wir müssen ein genaues Gleichgewicht zwischen der Strommenge, die ins Netz eingespeist wird, und der Menge, die zu jedem Zeitpunkt wieder herauskommt, aufrechterhalten. Aber auf der Nachfrageseite herrscht eine gewisse Unsicherheit. Energieversorger verlangen von ihren Kunden keine vorherige Registrierung der Energiemenge, die sie verbrauchen werden, daher müssen einige Schätzungen und Prognosen durchgeführt werden.
Auf der Angebotsseite gibt es dann typischerweise gewisse Schwankungen bei den Kosten und der Brennstoffverfügbarkeit, auf die Netzmanager reagieren müssen. Durch die Integration von Energie aus zeitlich veränderlichen erneuerbaren Quellen wie Sonne und Wind, bei denen Wetterunsicherheiten einen großen Einfluss auf die verfügbare Strommenge haben können, ist dies zu einem noch größeren Downside geworden. Gleichzeitig geht je nach Stromfluss im Netz ein Teil der Leistung durch Widerstandswärme auf den Stromleitungen verloren. Wie stellen Sie als Netzbetreiber sicher, dass alles jederzeit funktioniert? Hier kommt die Optimierung ins Spiel.
Q: Wie kann KI bei der Stromnetzoptimierung am nützlichsten sein?
A: Eine Möglichkeit, wie KI hilfreich sein kann, besteht darin, eine Kombination aus historischen Daten und Echtzeitdaten zu verwenden, um genauere Vorhersagen darüber zu treffen, wie viel erneuerbare Energie zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbar sein wird. Dies könnte zu einem saubereren Stromnetz führen, indem es uns ermöglicht, mit diesen Ressourcen umzugehen und sie besser zu nutzen.
KI könnte auch dazu beitragen, die komplexen Optimierungsprobleme zu bewältigen, die Stromnetzbetreiber lösen müssen, um Angebot und Nachfrage so auszugleichen, dass auch die Kosten gesenkt werden. Diese Optimierungsprobleme werden verwendet, um zu bestimmen, welche Stromgeneratoren Strom erzeugen sollen, wie viel sie wann produzieren sollen, wann Batterien geladen und entladen werden sollen und ob wir die Flexibilität bei Stromlasten nutzen können. Diese Optimierungsprobleme sind so rechenintensiv, dass die Operatoren Näherungen verwenden, um sie in angemessener Zeit lösen zu können. Aber diese Annäherungen sind oft falsch, und wenn wir mehr erneuerbare Energien in das Netz integrieren, werden sie noch weiter aus der Bahn geworfen. KI kann helfen, indem sie schneller und genauere Näherungen liefert, die in Echtzeit eingesetzt werden können, um Netzbetreiber bei der reaktionsschnellen und proaktiven Verwaltung des Netzes zu unterstützen.
KI könnte auch bei der Planung von Stromnetzen der nächsten Technology nützlich sein. Die Planung von Stromnetzen erfordert den Einsatz riesiger Simulationsmodelle, sodass KI eine große Rolle dabei spielen kann, diese Modelle effizienter zu betreiben. Die Technologie kann auch bei der vorausschauenden Wartung helfen, indem sie erkennt, wo anomales Verhalten im Netz wahrscheinlich auftritt, und so durch Ausfälle verursachte Ineffizienzen reduziert. Im weiteren Sinne könnte KI auch zur Beschleunigung von Experimenten zur Herstellung besserer Batterien eingesetzt werden, die die Integration von mehr Energie aus erneuerbaren Quellen in das Netz ermöglichen würden.
Q: Wie sollten wir aus Sicht des Energiesektors über die Vor- und Nachteile von KI nachdenken?
A: Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass sich KI auf eine heterogene Reihe von Technologien bezieht. Es gibt verschiedene Arten und Größen von Modellen, die verwendet werden, und unterschiedliche Arten, wie Modelle verwendet werden. Wenn Sie ein Modell verwenden, das auf einer kleineren Datenmenge mit einer geringeren Anzahl von Parametern trainiert wird, verbraucht es viel weniger Energie als ein großes Allzweckmodell.
Im Energiesektor gibt es viele Stellen, an denen sich das Kosten-Nutzen-Verhältnis zu Ihren Gunsten auswirkt, wenn Sie diese anwendungsspezifischen KI-Modelle für die Anwendungen verwenden, für die sie gedacht sind. In diesen Fällen ermöglichen die Anwendungen Vorteile aus Nachhaltigkeitssicht – wie die Einbindung von mehr erneuerbaren Energien in das Netz und die Unterstützung von Dekarbonisierungsstrategien.
Insgesamt ist es wichtig, darüber nachzudenken, ob die Arten von Investitionen, die wir in KI tätigen, tatsächlich mit den Vorteilen übereinstimmen, die wir uns von KI wünschen. Auf gesellschaftlicher Ebene denke ich, dass die Antwort auf diese Frage derzeit „Nein“ lautet. Eine bestimmte Untergruppe von KI-Technologien wird stark weiterentwickelt und erweitert, und dies sind nicht die Technologien, die bei Energie- und Klimaanwendungen den größten Nutzen bringen werden. Ich sage nicht, dass diese Technologien nutzlos sind, aber sie sind unglaublich ressourcenintensiv und gleichzeitig nicht für den Löwenanteil der Vorteile verantwortlich, die im Energiesektor spürbar sind.
Ich freue mich darauf, KI-Algorithmen zu entwickeln, die die physischen Einschränkungen des Stromnetzes berücksichtigen, damit wir sie glaubwürdig einsetzen können. Das ist ein schwer zu lösendes Downside. Wenn ein LLM etwas sagt, das leicht falsch ist, können wir das als Menschen normalerweise in unserem Kopf korrigieren. Wenn Sie jedoch bei der Optimierung eines Stromnetzes einen ebenso großen Fehler machen, kann dies zu einem großflächigen Stromausfall führen. Wir müssen die Modelle anders aufbauen, aber dies bietet auch die Möglichkeit, von unserem Wissen über die Funktionsweise der Physik des Stromnetzes zu profitieren.
Und im weiteren Sinne halte ich es für entscheidend, dass wir in der technischen Gemeinschaft unsere Anstrengungen auf die Förderung eines stärker demokratisierten Programs der KI-Entwicklung und -Bereitstellung richten und dass dies auf eine Weise erfolgt, die auf die Bedürfnisse von Anwendungen vor Ort abgestimmt ist.