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KI und intelligentes Energiemanagement

KI und intelligentes Energiemanagement

Beitrag vom 01.02.2022

Zur Themenwelt Energieeffizienz

Mit KI den Energieverbrauch analysieren – wie künstliche Intelligenz das Energiemanagement revolutionieren kann

Viele Kundinnen und Kunden der Limón GmbH stehen vor demselben Problem: Sie wollen in ihrem Unternehmen Energie einsparen und wissen nicht wie. „Die ‚low hanging fruits‘ sind gehoben, jetzt sind mehr Methodik und Know-how notwendig, um in die Tiefe zu gehen“, so Prof. Dr.-Ing. Mark Junge, Geschäftsführer und Spezialist für moderne Energiemanagementlösungen. Für ihn bedeutet das, künstliche Intelligenz einzusetzen. Denn KI eröffnet neue Möglichkeiten für ein intelligentes Energiemanagement in Betrieben.

Was bedeutet KI im Energiemanagement?

KI ist ein schillernder Begriff. Wenn er in Zusammenhang mit Energieverbrauch und betrieblichem Energiemanagement fällt, ist in aller Regel eine Teildisziplin von künstlicher Intelligenz gemeint: das sogenannte maschinelle Lernen beziehungsweise Machine Learning.

Darunter versteht man, dass IT-Systeme mithilfe von Algorithmen und Daten Muster beziehungsweise Gesetzmäßigkeiten erkennen. Diese Muster lassen sich auf neue Datensätze anwenden, um zum Beispiel Vorhersagen zu treffen oder Prozesse zu optimieren.

Warum Algorithmen immer wichtiger werden im betrieblichen Energiemanagement

Im betrieblichen Energiemanagement ist der Einsatz von KI laut Mark Junge weitgehend Neuland. Doch das Interesse daran nimmt zu.

Das hat mehrere Gründe:

  • Energie wird immer teurer.
  • Im Rahmen eines Energiemanagements nach ISO 50001 müssen Unternehmen eine Verbesserung ihrer Energieeffizienz nachweisen.
  • Hinzu kommt oft das Bedürfnis, angesichts des Klimawandels einen Beitrag zur Energiewende zu leisten.

Vor allem energieintensive Unternehmen suchen deshalb nach neuen Wegen, Einsparpotenziale im Energiemanagement zu erkennen und zu nutzen.

Zugute kommt ihnen dabei, dass sie viel mehr relevante Daten zur Verfügung haben als früher. Diese auszuwerten, ist allerdings eine große Herausforderung. „Statt früher 5 liegen heute in einem größeren Betrieb schnell 1.000 oder 2.000 Messkurven vor,“ erklärt Mark Junge. „Darüber hinaus sind verschiedene Einflussgrößen notwendig, um zu beurteilen, ob ein Energieverbrauch sinnvoll ist, zum Beispiel Taktzahlen, Produktionsmengen, Temperaturen oder Prozessparameter. Deshalb ist es sinnvoll, diesen Prozess weitgehend zu automatisieren. “

So entsteht ein Basis-Modell, mit dem sich der Energieverbrauch analysieren lässt

Um den Energieverbrauch in Unternehmen mithilfe von KI zu analysieren, ist es notwendig, ein Modell zu erstellen.

Dies geschieht in mehreren Schritten:

  1. Unternehmen brauchen ausreichend Daten aus der Vergangenheit. Bei einer Einflussgröße wie der Außentemperatur sollten diese mindestens zwei Jahre abdecken.
  2. Damit ein Algorithmus diese Daten verarbeiten kann, ist es notwendig, sie vorzubereiten beziehungsweise zu normalisieren.
  3. Der nächste Schritt stellt die Auswahl des Algorithmus dar. Besonders oft zum Einsatz kommen sogenannte überwachte Lernverfahren, angefangen bei einer einfachen linearen Regression bis hin zu neuronalen Netzen oder einer polynominalen Regression.
  4. Hat der Algorithmus anhand der zur Verfügung stehenden Daten Zusammenhänge erstellt, müssen diese überprüft werden, zum Beispiel auf ein sogenanntes Overfitting.

Im Anschluss an diese 4 Schritte haben Unternehmen ein Modell für ein intelligentes Energiemanagement zur Verfügung, das sie mit neuen Daten füttern können.

Wichtig: Dieser Prozess muss immer wiederholt werden, wenn sich beispielsweise Anlagen verändern.

Mit künstlicher Intelligenz Energie einsparen: Einsatzmöglichkeiten von KI im Energiemanagement

Kommen wir zu der zentralen Frage: Wofür können Unternehmen ein solches Modell verwenden?

  • Prognosen erstellen: Zunächst einmal eignet sich der Einsatz von KI, um einen Energieverbrauch in der Zukunft zu prognostizieren. Großverbraucher können diese Prognose sogar ihren Stromversorgern zur Verfügung stellen und profitieren dadurch vielleicht von besseren Stromtarifen.
  • Einflussgrößen und Verbraucher erkennen: Der gezielte Einsatz von Algorithmen gibt Aufschluss über Verbraucher und Faktoren, die den Energieverbrauch in Unternehmen beeinflussen.
  • Einsparpotenziale erkennen: Schließlich erkennen Verantwortliche in Unternehmen Optimierungspotenzial. Sie können überlegen, ob und wie sie wichtige Verbraucher beeinflussen können und wie sie bei Abweichungen vom prognostizierten Energiebedarf für Abhilfe sorgen. Oft lassen sich auf diese Art hohe Einsparungen realisieren.

Ingenieurs-Know-how ersetzt KI nicht, betont Mark Junge: „Viele erwarten, dass wir ihnen mithilfe von KI genau verraten können, welcher Parameter für welche Abweichungen verantwortlich ist. Tatsächlich können wir Unternehmen beispielsweise sagen: An ihrer Lüftungsanlage kommt es morgens um 8 Uhr zu einem Problem, weil sich die Luftmenge verändert. Um den genauen Grund dafür herauszufinden, ist ein Ingenieur notwendig. Wir gehen also quasi durch die Produktion und leuchten mit der Taschenlampe in die richtige Ecke.“

Der Einsatz von KI erfordert Detailwissen

Der Einsatz von KI in einem intelligenten Energiemanagement eignet sich für Unternehmen verschiedenster Branchen, ob Automobil- oder Lebensmittelindustrie. Zentrale Voraussetzung für den Erfolg ist das entsprechende Know-how. „Man muss die Methode im Detail verstehen“, betont Mark Junge, „sonst macht es wenig Sinn.“

Je nach Art des Unternehmens ist es möglich, dieses Know-how intern aufzubauen. Andernfalls helfen Mark Junge und seine Kolleginnen und Kollegen dabei, mit der Taschenlampe in die richtige Ecke zu leuchten. Der Aufwand ist es wert, denn in naher Zukunft wird es speziell für energieintensive Unternehmen noch wichtiger als heute, den eigenen Energieverbrauch zu analysieren und Energie einzusparen. Künstliche Intelligenz kann dabei zu einem entscheidenden Wettbewerbsvorteil werden.

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