KI im Energiemanagement

Künstliche Intelligenz ist eine Reihe von Methoden und Werkzeugen, die Softwareprogramme in die Lage versetzen, aus historischen Daten zu lernen und das Gelernte wiederzugeben. Dieser Prozess wird als Lernen bezeichnet, und er ist umso effektiver, je mehr Daten zur Verfügung gestellt werden. 

Ausgehend von der Definition von KI eröffnet die Verfügbarkeit historischer Energiedaten ungeahnte Möglichkeiten. Die interessantesten Methoden für das Energiemanagement sind Deep Learning und Optimierungsalgorithmen, z. B. neuronale Netze oder genetische Algorithmen. 

Diese Systeme sind in der Lage, das typische Verbrauchsverhalten eines Systems, einer Anlage oder eines Assets zu erlernen und sehr präzise Simulationen der zu erwartenden Betriebsbedingungen und Anpassungen vorzunehmen. So kann entschieden werden, wann die Klimaanlage eingeschaltet werden soll, um zu einem bestimmten Zeitpunkt thermischen Komfort zu erreichen und gleichzeitig den Verbrauch zu minimieren, oder um Energieineffizienzen zu erkennen, bevor sie zusätzliche Kosten in der Rechnung verursachen. 

Vollständiger Mini-Leitfaden: KI zur Optimierung des Energiemanagements

Anbei finden Sie den aktualisierten Mini-Leitfaden, der das Potenzial der KI für das Energiemanagement zusammenfasst: 

1. Vermeidung von Ineffizienzen aufgrund von Fehlern oder falschen Einstellungen: Deep-Learning-Modelle lernen, den erwarteten Verbrauch unter Betriebsbedingungen mit hoher Genauigkeit abzuschätzen. Die KI-gesteuerte Basislinie kann jederzeit mit dem tatsächlichen Verbrauchswert verglichen werden, und es können Alarme ausgelöst werden. Für den Aufbau dieser Systeme sind historische Daten über den Verbrauch und die Prozessparameter erforderlich. Damit können Einsparungen zwischen 1 und 5 % der Energie erzielt werden. 
2. Ermittlung des optimalen Sollwerts für den Prozess: Deep-Learning-Systeme für die Vorhersage und fortschrittliche Optimierungssysteme sind in der Lage, Tausende von Simulationen durchzuführen und die Kombination von Maschineneinstellungen zu ermitteln, die den geringsten Verbrauch bei gleicher Qualität oder Ausbeute garantiert. Gesammelt werden historische Verbrauchsdaten sowie Wetter- und Produktionsprognosen. Somit können Einsparungen von bis zu 20 Prozent im Vergleich zur vorherigen Situation erreicht werden. 
3. Optimierung selbsterzeugter Energie: Ob Heizkessel, Blockheizkraftwerke oder andere, die KI kann vorschlagen, wie Energieerzeugungssysteme eingeschaltet werden können, um den Gewinn und die wirtschaftlichen Einsparungen zu maximieren. Ein Beispiel aus unserer Erfahrung bestätigt einen deutlichen Gewinn von über einer Million im ersten Jahr und einen Jahresdurchschnitt von etwa 500.000 € für einen Kraft-Wärme-Kälte-Kopplungssystem, welches Flughäfen bedient. 
4. Vorhersage des Energiebudgets für das folgende Jahr: Auf der Grundlage der Vorhersage des Produktionsvolumens, der Beschäftigung und der Markttrends in Verbindung mit der Verbrauchshistorie ist es möglich, das Energiebudget für das folgende Jahr mit einem hohen Grad an Genauigkeit zu schätzen. Nützliche Daten sind der historische Verbrauch und die Prognosen für die Zukunft. Der erwartete prozentuale Fehler liegt bei weniger als 5 % des Jahresbudgets.

Frau Brizzi, was können Ihrer Meinung nach Unternehmen tun, um die Nachhaltigkeit im Betrieb voranzutreiben? 
Nachhaltig zu sein bedeutet nicht nur, seine Emissionen zu kompensieren oder wiederverwendbare Trinkbecher zu benutzen. Die Förderung von Nachhaltigkeit bedeutet, Verantwortung für den Wandel zu übernehmen: ein integrativeres Arbeitsumfeld, bewusste Verfahren für den Transport und die Organisation von Aktivitäten, Leistungen, die die Mitarbeiter bei ihren Entscheidungen für Nachhaltigkeit unterstützen, und besondere Beachtung der Art und Weise, wie Energie verbraucht wird. Der Schlüssel zur Förderung der Nachhaltigkeit liegt darin, durch SMARTE Nachhaltigkeitsindikatoren und kontinuierliche Überwachung nachweisen zu können, dass Ergebnisse erzielt worden sind. Wie viele Kilometer haben wir durch Smart Working eingespart? Wie viele Bäume haben wir dank der Strategien zur Energieeffizienz gepflanzt? Wie viele Wasserflaschen haben wir dank der kontinuierlichen Überwachungssysteme vermieden?

Welche Vorteile erhalten Unternehmen, wenn Maßnahmen zu mehr Nachhaltigkeit im Betrieb umgesetzt werden? 
Mehr Nachhaltigkeit bedeutet stets Energieeinsparungen, welche mit Kostenersparnissen einhergehen. Nachhaltigkeit steht aber auch dafür, Verfahren zur Verwaltung der Mitarbeiter zu entwickeln, die ihr Wohlbefinden gewährleisten, und einen Arbeitsplatz zu schaffen, an dem die Mitarbeiter gefördert werden.

Ist die Investition in Digitalisierung und Nachhaltigkeit im Unternehmen wirtschaftlich sinnvoll? 
Die Digitalisierung führt zu Einsparungen von 40 Prozent bei den Wartungskosten, 20 Prozent bei den Energiekosten, 15 Prozent bei den Produktionskosten und bis zu 50 Prozent bei der Zeitersparnis durch engagierte Teams. In einem Arbeitsmarktkontext, in dem es immer schwieriger wird, Fachkräfte zu finden, ist die Digitalisierung zur Steigerung der Effizienz von Prozessen einer der Faktoren, die Wachstum ermöglichen. Die Nachhaltigkeit wird somit zum Instrument, mit dem sichergestellt werden kann, dass das Wachstum solide ist und die Menschen und die Umwelt berücksichtigt werden. Dies sollte nicht bei der ersten Änderung der Rahmenbedingungen ins Stocken geraten.

Biografie 

Ich bin Veronica Brizzi, Beraterin für industrielle KI, Ingenieurin, Industrie- und Technologiebegeisterte.

Ich habe ein Studium der Energy Engineering am „Politecnico“ in Mailand abgeschlossen, mit Spezialisierung auf Stromerzeugung und Energie für die Entwicklung. Nach einer kurzen Erfahrung als Tutor im Informatiklabor war ich in der industriellen Datenanalyse als Ingenieurin für Zuverlässigkeit und Effizienz bei I-Care und The Energy Audit tätig. Beide Unternehmen haben sich auf vorausschauende Wartung und datengesteuertes Energiemanagement spezialisiert.

Dank meiner Erfahrung bei MIPU habe ich mich dann mit Deep Learning und industriellen Data-Science-Techniken befasst und Lösungen zur vorausschauenden Wartung, Energieeffizienz, Überwachung, Optimierung und Erkennung von Anomalien entwickelt, die auf die unterschiedlichsten Industrieanlagen angewandt werden: von Gasturbinen über Trockner bis hin zu Schmelzöfen und Kühlern.

Heute bin ich Beraterin für industrielle KI bei MIPU Energy Data, Dozentin an der MIPU Predictive School und Popularisatorin auf dem Blog Industrial AI Compass. Ich begleite Unternehmen auf dem Weg der Einführung und Implementierung von KI. Meine Aufgabe ist es, die beste Lösung zu finden, um vorhandene Daten und Plattformen zu nutzen und positive Auswirkungen auf wichtige Geschäftsindikatoren zu erzielen.