Die Rolle der KI bei der Harmonisierung der Energieversorgung mit der Verbrauchernachfrage

Das Stromnetz ist veraltet und kann den Bedarf der Verbraucher nicht mehr decken. Ohne entsprechende Maßnahmen werden Stromausfälle bald zur Regel werden. Könnte künstliche Intelligenz der Schlüssel zur Lösung der Versorgungs- und Nachfrageprobleme des Landes sein?

Warum das Energieangebot nicht ausreicht, um die Nachfrage zu decken

Das Energienetz der Vereinigten Staaten ist veraltet. Ein Großteil davon wurde in den 1960er Jahren gebaut und seitdem nicht wesentlich modernisiert. Heute sind etwa 70 % der Übertragungsleitungen sind etwa drei Jahrzehnte alt. Die alternde Infrastruktur ist zwar an sich schon ein Downside, aber nicht das Hauptproblem. Der jüngste und steile Anstieg der Digitalisierung des Landes ist wahrscheinlich der Schuldige.

Viele Menschen integrieren intelligente Technologien in ihre Häuser oder installieren feste Ladegeräte für ihre Elektrofahrzeuge. Noch mehr nutzen regelmäßig Fernseher, Telefone, Laptop und Konsolen. Mit dem Fortschritt der Gesellschaft ist ein weitverbreiteter Übergang von analogen zu digitalen Prozessen zu erwarten. Die Netzbetreiber haben jedoch Mühe, mitzuhalten.

In den USA ist der Übergang von Festnetzanschlüssen und Röhrenfernsehern zu Smartphones und Flachbildschirmen zu schnell erfolgt. Innerhalb weniger Jahrzehnte wurde die Energieinfrastruktur, die eigentlich ein Leben lang halten sollte, unzureichend. Unter normalen Umständen würde die Abhängigkeit eines durchschnittlichen Haushalts von der Digitalisierung ausreichen, um die Stromversorgung zu beeinträchtigen. Leider ist dies nicht der einzige Faktor, der eine Rolle spielt.

Warum Netzbetreiber die Hilfe von KI brauchen

Industrielle Einrichtungen wie große Rechenzentren und Produktionsanlagen schießen landesweit aus dem Boden – und ganze Staaten stehen vor drohenden Stromengpässen. Georgia hat einen rekordhohen Stromverbrauch, der jetzt 17 mal höher als es früher warfare, und zwar aufgrund von Orten wie diesen.

Einer Schätzung zufolge benötigen allein Rechenzentren ca. 47 Gigawatt Stromkapazität bis 2030. Um diese Zahl ins Verhältnis zu setzen: Der durchschnittliche Kernreaktor erzeugt 1 Gigawatt Strom. Es gibt 54 Kraftwerke im Land – kaum genug, um den Grundbedarf dieser Anlagen zu decken.

Im Jahr 2022 ein typischer US-Haushalt 1,4 Stromausfälle Das dauerte 5,6 Stunden. In einigen Bundesstaaten waren die Menschen im Durchschnitt quick 20 Stunden ohne Strom. Wenn die Dinge so weitergehen und die Digitalisierung ungebremst voranschreitet, werden unerwartete und rollierende Stromausfälle wahrscheinlich viel häufiger werden.

Das Raster ist komplex und massiv, sodass eine manuelle Verarbeitung und Analyse nicht in Frage kommt. Selbst wenn jemand über alle Informationen verfügte, die für die Gewinnung von Erkenntnissen und die Erstellung von Vorhersagen erforderlich sind, wären seine Ergebnisse am Ende irrelevant. Hier kommt die KI ins Spiel – sie kann jeden Menschen überflügeln und die meisten wesentlichen Aufgaben automatisieren.

4 Möglichkeiten, wie KI das Stromnetz an die Verbrauchernachfrage anpassen kann

KI kann auf vier wesentliche Arten dazu beitragen, die Energieversorgung zu ergänzen und der Nachfrage gerecht zu werden.

1. Optimierungsmöglichkeiten identifizieren – KI ermöglicht datengesteuerte Erkenntnisse, die es Entscheidungsträgern ermöglichen, Optimierungsmöglichkeiten zu erkennen. Beispielsweise kann ein Modell Sonnenintensität, Wolkenbedeckung und Wetterinformationen verwenden, um vorherzusagen, wo Solarmodule den meisten Strom erzeugen werden. Städte können diese Erkenntnisse nutzen, um ihre Netzbelastung zu maximieren oder die Bundesregierung um Infrastrukturhilfe zu bitten. Obwohl Netzverbesserungen kostspielig sein können, müssen die Steuerzahler nicht auf der Rechnung sitzen bleiben. Zum Beispiel, da Generalüberholte Transformatoren sind deutlich günstiger als neue – und haben wesentlich kürzere Vorlaufzeiten – sie sind kostengünstige Lösungen. Mithilfe von KI können Netzbetreiber neuwertige Geräte in Echtzeit analysieren, um die Leistung zu optimieren.
2. Stromausfälle vorhersagen – Ein maschinelles Lernmodell kann Echtzeit- und historische Daten zu Wetter, Geografie und vergangenen Ausfällen verwenden, um zu bestimmen, wann der nächste Stromausfall auftritt. Auf diese Weise kann die Stadt Stromausfälle verhindern und gleichzeitig die Reaktion auf Vorfälle beschleunigen. Der Algorithmus kann einen Stromausfall erkennen und Notstromversorgung bereitstellen.
3. Energieverbrauchsraten vorhersagen – Netzbetreiber führen mehrmals täglich komplexe mathematische Berechnungen durch, um den Energiebedarf von morgen vorherzusagen. Das ist so mühsam, wie es klingt. Glücklicherweise zeigt die Forschung, dass Modelle des maschinellen Lernens diese Berechnungen 12-mal schneller durchführenwodurch der Zeitrahmen von 10 Minuten auf 1 Minute verkürzt wird – was insgesamt eine erhebliche Zeitersparnis bedeutet. Wenn Entscheidungsträger Daten zum Stromverbrauch auf Haushaltsebene abrufen können, kann fortschrittliche KI diese innerhalb von Minuten analysieren. Auf diese Weise können sie vorhersagen, wie viel Strom die Menschen verbrauchen werden, und sich entsprechend auf Nachfragespitzen oder -einbrüche vorbereiten. Ob sie nun erneuerbare Energien einführen, Batterien installieren oder rollierende Stromabschaltungen planen, sie werden vorbereitet sein.
4. Erleichtern Sie den Peer-to-Peer-Handel – Eine für Endnutzer entwickelte KI kann den Peer-to-Peer-Energiehandel erleichtern, indem sie Kosten und Stromverfügbarkeit vorhersagt. Alternativ können sie sie als Chatbot nutzen. So oder so: Wenn die Leute einen Anstieg des Preises professional Kilowattstunde bemerken, werden sie sich geneigt fühlen, ihren Überschuss an das Netz zurückzuverkaufen – was den Betreibern hilft, ihr Angebot zu ergänzen, um die Nachfrage besser zu decken.

KI könnte das Stromnetz nachhaltig verändern

Zahlreiche Veröffentlichungen diskutieren, wie internetbasierte Technologien die Energieinfrastruktur des Landes revolutionieren könnten. Sie liegen damit zwar nicht falsch, übersehen aber das Gesamtbild: Der nächste Schritt ist nicht das „Sensible Grid“, sondern das „autonome Netz“. Wenn sich KI durchsetzt, könnte sie die Artwork und Weise, wie Menschen Strom nutzen, austauschen und verkaufen, dauerhaft verändern.

Über den Autor

Ellie Gabel ist eine freiberufliche Autorin, die mit Leidenschaft über die neuesten Innovationen in Wissenschaft und Technologie und deren Auswirkungen auf die Welt, in der wir leben und arbeiten, berichtet. Wenn sie nicht gerade mit Schreiben beschäftigt ist, verbringt sie viel Zeit mit ihrem Mann und ihren Katzen.

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