Optimierter Grünstromverbrauch
Die Energiewende hin zu regenerativen Energien und die damit verbundene Reduktion der CO2-Emissionen stehen zunehmend im Fokus unseres Alltags. Klar ist, dass mehr Grünstrom zur Verfügung steht, wenn mehr Wind weht und mehr Sonne scheint und auch wenn insgesamt weniger Strom verbraucht wird. Wind- und Solarparks sind in Deutschland allerdings nicht gleichmäßig verteilt und für den Verbraucher ist nicht allein anhand einer Wettervorhersage transparent, wieviel Grünstrom in der lokalen Leitung ist.
Der ForeSight-Konsortialpartner ixto hat deswegen eine KI-gestützte Anwendung entwickelt, die es ermöglicht, den Grünstromanteil für ein beliebiges Postleitzahlgebiet mit einem Zeitfenster von 48 Stunden vorherzusagen. Dafür werden unter anderem historische Stromdaten sowie Kraftwerks- und Wetterdaten verarbeitet. Die Lösung gibt jedem Verbraucher die Möglichkeit, durch intelligente Planung der Einschaltzeiten seiner Stromverbraucher den eigenen persönlichen CO2-Fußabdruck zu minimieren. Die Einschaltung kann entweder manuell durch den Verbraucher erfolgen oder – wenn entsprechende Geräte oder Zusatzgeräte vorhanden sind – auch automatisch vorgenommen werden.
Zur Quantifizierung und Bewertung des Grünstromanteils wird der CO2-Faktor genutzt, der bestimmt, wieviel CO2-Emissionen pro Kilowattstunde Strom freigesetzt werden. Um die Ergebnisse in Kontext zu setzen: Strom, der nur aus Steinkohle gewonnen wird, hat einen CO2-Faktor von durchschnittlich 800 g/kWh, Erdgas hat einen niedrigeren CO2-Faktor von durchschnittlich 350 g/kWh. Der CO2-Faktor wird deutlich geringer bei hohem Grünstromanteil und kann durchaus, je nach Wetter und Nähe zu entsprechenden Kraftwerken, 0 g/kWh betragen. Bei der Berechnung werden derzeit
“Mit der Berechnung des CO2-Abdruck geben wir dem Verbraucher ein Werkzeug in die Hand, um mit ihren Alltagsentscheidungen aktiv an Umwelt- und Klimaschutz beizutragen.”
Über Smart Meter werden die Energieverbrauchsdaten von Haushalten aufgenommen. Verrechnet mit dem CO2-Faktor wird so der tatsächliche CO2-Fußabdruck in Gramm pro Stunde oder Tag erhoben. In der Bewertung der Ergebnisse lässt sich zeigen, dass ein hoher Energieverbrauch bei niedrigem CO2-Faktor (hohem Grünstromanteil) tatsächlich dazu führt, dass der CO2-Fußabdruck des Haushalts niedrig bleibt. Ergo: Mit einer Optimierung des Stromverbrauchs können real CO2-Emissionen gespart werden. Das ForeSight-Projekt gibt hier wichtigen Anstoß dazu, neue KI-Konzepte zur CO2-Reduktion und Energieeffizienz voranzubringen.
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