Künstliche Intelligenz kann wesentlich zum Gelingen der Energiewende beitragen und deren Kosten senken. Schlau ist dabei nicht immer gleich smart.
Stuttgart - Die Szenerie ist apokalyptisch: Stromausfälle in einigen Ländern Europas lassen das Netz auf dem ganzen Kontinent zusammenbrechen. Es dauert nur wenige Tage, bis Europa im Chaos versinkt, es zu Kernschmelzen in Atomkraftwerken kommt und die schlechtesten Seiten der Menschen zutage kommen. Sie plündern, morden und rauben. Auslöser: Manipulationen an intelligenten Stromzählern.
Dieses Horrorszenario eines „Blackout“ malte der österreichische Autor Marc Elsberg in einem gleichnamigen Thriller, der 2012 Aufsehen erregte. Das Buch hat sich mehr als zwei Millionen Mal verkauft und sicher dazu beigetragen, dass laut einer Studie des Beraters Bearing Point 41 Prozent der Kunden massive Gefahren wie externe Hackerangriffe mit smarten Stromzählern verbinden.
Intelligente Stromzähler – das klingt nach Künstlicher Intelligenz. Doch die Messgeräte sind davon weit entfernt. „Smart Meter“, wie die Zähler auch genannt werden, sagt etwa Christian Sander, EnBW-Blockchain-Experte, „der Name suggeriert Intelligenz – im Grunde sind das aber nur Sensoren, die sicher Messdaten übermitteln können.“
Und auch der andere Begriff, der vielen in den Sinn kommen mag, wenn es um Künstliche Intelligenz in der Energiewirtschaft geht – Smarthome – hat mit schlauen Algorithmen herzlich wenig zu tun. Denn maschinelle Intelligenz ist nicht vonnöten, um Waschmaschinen dann anzuschalten, wenn Strom gerade billig ist, oder die Wohnzimmerlampe zu aktivieren, wenn der Haustürcode eingegeben wird.
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Und dennoch ist Künstliche Intelligenz ein wichtiges Thema auch für die Energiewirtschaft. Vor allem, wenn es um das Gelingen der Energiewende geht. Denn mit dem Umbau zu einer umweltfreundlichen Erzeugung von Strom und Wärme wird aus einem früher aus zentralen Kraftwerken bestehenden System ein dezentrales Netzwerk, das schon jetzt aus Millionen von Klein- und Kleinstanlagen besteht.
Darüber hinaus ist der weit überwiegende Teil dieser Anlagen vom Wetter abhängig. Und das wiederum ist nicht nur schwankend und fällt regional sehr unterschiedlich aus, sondern erlebt momentan auch einen grundlegenden Wandel. Und hier beispielsweise kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel.
Denn KI kann aus den Daten, mit denen sie gefüttert wird, lernen und daraus Prognosen ableiten. „Dies ist einer der wesentlichen Gründe, aus denen KI so interessant für die Energiewende ist: Prognosen können wesentlich präziser getroffen werden, als dies bisher möglich war“, schreiben Hendrik Zimmermann und David Frank vom der Umweltorganisation Germanwatch in ihrem Hintergrundpapier „Künstliche Intelligenz für die Energiewende: Chancen und Risiken“. Als Einsatzgebiete nennen sie vor allem Wetterprognosen, Nachfragevorhersagen und die Optimierung von Wartungen.
Eine Rolle spielt dabei natürlich nicht nur die KI – maschinelles Lernen und neuronale Netze sind vielmehr Teil der allgemeinen Digitalisierung der Energiewirtschaft. Und über die könne man „nur froh“ sein, wie Philipp Richard, Arbeitsgebietsleiter Energiesysteme und Digitalisierung bei der Deutschen Energie-Agentur (Dena) sagt: „Digitalisierung ist für die Energiewirtschaft kein Nice-to-have, sondern ein Muss.“ Auch Heike Brugger, Leiterin des Geschäftsfelds Energiepolitik am Karlsruher Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung (ISI), betont: „KI spielt eine sehr große Rolle in der Gesamtplanung des Systems.“
Der Endkunde kommt dabei mit Künstlicher Intelligenz nur selten in Berührung – oft ist sie aber im Hintergrund präsent oder wird es in Zukunft sein: etwa wenn es um die Verlässlichkeit der Stromversorgung geht. Denn Stromleitungen müssen regelmäßig gewartet werden. Bislang wird das nach vorgegebenen Zeitplänen und häufig mit Hubschrauberflügen erledigt.
Der Karlsruher Energieversorger EnBW testet gerade in einem Pilotprojekt, inwieweit Drohnen dabei helfen könnten. Sie liefern Bilder an den Computer, der mittels intelligenter Bilderkennung Probleme identifiziert – und aus der Fülle der Daten, mit der er gespeist wird, Muster zu erkennen lernt. Der Kunde bekäme davon direkt nichts mit – würde es aber in seinem Portemonnaie spüren, denn die Netzwartungskosten muss er über die Netzentgelte mit jeder Kilowattstunde bezahlen.
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Gleiches gilt auch für Prognosen: Aus der schier endlosen Datenmenge von Wetterdaten, den Erzeugungswerten von Solar- oder Windenergieanlagen und den Nutzungsprofilen der Endkunden, kann KI ein sinnvolles Konzert komponieren, in dem Verbrauch und Erzeugung effizient aufeinander abgestimmt sind. Heutzutage wird dieses Problem noch mit sogenannter Ausgleichsenergie gelöst. Also damit, dass etwa Solaranlagen, die eigentlich Strom liefern könnten, heruntergeregelt werden, wenn sonst die Netze überlastet würden, oder mit Reservekraftwerken, die angefahren werden müssen, um windstille Phasen auszugleichen. Im vergangenen Jahr sind dafür laut der Bundesnetzagentur rund 1,28 Milliarden Euro aufgewendet worden .
Der Verband der Internetwirtschaft Eco beziffert in einer gemeinsamen Studie mit dem Beratungsunternehmen Arthur D. Little das Potenzial der KI für die Energiewirtschaft auf etwas unter 100 Milliarden Euro bis 2025 – knapp zwei Drittel davon als Kosteneinsparpotenzial, der Rest als Umsatzpotenzial. Die Studie zählt die Branche damit neben den Bereichen Handel und Konsum sowie Chemie und Umwelt zu den Hauptprofiteuren.
„Verbesserte Prognosen, die auf KI basieren, können dazu beitragen, Ausgleichsenergie zu reduzieren“, sagt Rainer Hofmann, KI-Experte bei der EnBW. Ausgleichsenergie ist einer der wesentlichen Kostenfaktoren der Energiewende und steht in Zusammenhang mit einem weiteren immensen Kostenblock: dem Netzausbau. Denn wenn die vorhandene Energie vor Ort effizient genutzt wird, ist auch weniger Transport von Nord nach Süd nötig, und der Leitungsbau kann auf das Notwendige begrenzt werden.
Nötig und grundlegend sind dafür aber doch wieder Smart Meter. Nur aus sehr, sehr vielen Messwerten können Computer Muster erkennen und Prognosen oder Handlungsempfehlungen ableiten. Experten wie Philipp Richard von der Dena teilen die Bedenken vieler Laien gegen digitale Messgeräte nicht: „Schon seit Bestehen sind Kraftwerke als Teil einer kritischen Infrastruktur zu schützen. In der Vergangenheit waren es wenige zentrale physische Angriffspunkte – heute sind es Abertausende, was den Einfluss einzelner Anlagen geringer macht, die Zahl der Einfallstore jedoch auch häuft.
Experten tun alles, um Smart Meter sicher zu gestalten. Sie haben ein vitales Eigeninteresse daran, denn es geht auch um ihre Reputation.“ Fraunhofer-Expertin Brugger ist überzeugt, dass es entscheidend ist, die Menschen für KI zu gewinnen: „Wir müssen den Mehrwert sichtbar machen. Und der liegt zum Beispiel darin, dass wir weniger Stromtrassen, weniger Speicher und weniger Energieerzeugung zubauen müssen. Wir müssen intelligenter steuern. Das muss mehr in den öffentlichen Diskurs.“
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