KI ist keine Lösung für alle Probleme

Prognosen-, Prozess- & Asset-Optimierung – Welche Chancen bietet künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft? Dieser Frage gingen bei der Online-Veranstaltung KI-Experten aus Forschung und Wirtschaft nach.

Wie sich mithilfe von KI der Hochlauf der Elektromobilität in Deutschland netzverträglich umsetzen lässt, ist ein Forschungsschwerpunkt von Daniel Stetter vom Fraunhofer-Institut IAO in Stuttgart. Konkret geht es dabei etwa darum, die zur Verfügung stehenden Ladefenster möglichst effizient zu nutzen. Das sei relativ einfach bei einer E-Bus-Flotte, die täglich wiederkehrende Routen bedient und in der Nacht im Depot geladen werden kann.

Weit weniger trivial ist der Vorgang bei einer Unternehmensflotte mit heterogenem Nutzerverhalten: "Hier kann es sehr sinnvoll sein, das typische Nutzerverhalter über KI zu erfassen und ins Energiemanagementsystem hineinzubringen." Das zentrale Problem dabei ist nicht die KI an sich, sondern dass ein ausreichender Pool an Daten zur Verfügung stehen muss, um die KI auf diese Aufgabe zu trainieren. 

Eine Einschätzung, die von Praktikern aus der Wirtschaft geteilt wird. Sebastian Welzel, Gesellschafter des Kölner Prozessautomatisierungsspezialisten "Sprungwerk" sagt: "Die KI-Lösung selbst ist mittlerweile fast eine Commodity. Der Differenzierungsfaktor ist die Aufbereitung und Verwendung der Daten." Und die ist, gerade für kleinere Stadtwerke, sehr aufwändig.

Welzel rät daher dazu, sich den Einsatz von KI genau zu überlegen, und auf jene Bereiche zu begrenzen, wo KI einen echten Mehrwert bietet. "Sinnvoll eingesetzt werden kann KI als Entscheidungsunterstützung, wo es um die Vorhersage des Verhaltens komplexer Systeme auf Basis großer Datenmengen geht." Das könne gleichermaßen das Verhalten von Kunden betreffen wie das von technischen Systemen.

Aus dem Arbeitsalltag eines Energieunternehmens berichtete Andreas Hoffknecht, Technischer Geschäftsführer der Energienetze Mittelrhein. Auch dort stand eine Sammlung und Aufbereitung von Daten am Beginn eines Transformationsprozesses. Ausgangspunkt war ein abzusehender immenser Erneuerungsbedarf bei den Strom- und Gasnetzen in den kommenden Jahrzehnten.

"Wir haben deswegen alle Assets erfasst − Altersstruktur, Materialdaten, sozioökonomische Daten − um auf dieser Basis Szenarien berechnen zu können", so Hoffknecht. Mittlerweile werden Simulationen auch im operativen Geschäft eingesetzt. Etwa, um schnell entscheiden zu können, ob ein Netz noch genug Reserven hat, um einen großen Gewerbekunden ohne Netzausbau anschließen zu können. Hoffknecht betont allerdings, dass es sich dabei weitestgehend noch um "klassische Ingenieursarbeit" handelt und man beim Einsatz von KI − ebenso wie die Branche als ganzes − eher noch an Anfang stehe.