Optimierter Grünstromverbrauch durch KI
Um klimaschädliche Emissionen zu verhindern, lässt sich der Strombedarf durch regenerative Energien decken. Allerdings sind regenerative Energien nur unregelmäßig verfügbar. Der ForeSight Konsortialpartner ixto hat deshalb im Rahmen des Förderprojekts eine KI-Anwendung entwickelt, die die Zeiträume des maximalen Grünstromanteils prognostiziert. Damit können große Stromverbraucher gezielt eingeschaltet werden, wenn besonders viel grüner Strom verfügbar ist.
Über den Autor
Dr. Simon Birkholz ist Data Scientist und Geschäftsführer der ixto GmbH. Sein Team entwickelt Lösungen in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Machine Learning und Data Analytics und schafft damit praktische Entscheidungsgrundlagen für ihre Kunden und Partner.
Die intelligente Anwendung stellt ein Hilfsmittel zur Nutzung regenerativer Energien dar, indem es den Grünstromanteil für ein beliebiges Postleitzahlgebiet mit einem Zeitfenster von 48 Stunden vorhersagt. Für das Training der KI-Modelle werden sowohl historische Stromdaten als auch Kraftwerks- und Wetterdaten verarbeitet. Auf dieser Datengrundlage werden unter anderem Trends und Saisonalitäten erkannt und für eine genaue Vorhersage genutzt.
Die Lösung wurde im Teilprojekt Generische Use Cases entwickelt und ist ganz im Sinne der ForeSight-Plattform die Grundlage für Smart-Living-Services. Die ursprüngliche Demonstrator-Version funktioniert als alleinstehende Anwendung. Deren Kernkomponenten lassen sich außerdem in andere Dienste integrieren. Da für die Vorhersage Daten aus mehreren Quellen kombiniert werden, ist die Lösung außerdem ein Testfall für Datenintegration in der ForeSight-Plattform.
Die Entwicklung der Grünstromvorhersage wurde durch die Zusammenarbeit mit Konsortialpartner aus der Wohnungswirtschaft inspiriert. Erste Arbeitsschritte konzentrierten sich deshalb auf private Mietende und Hauseigentümer. Im Austausch mit universitären Partnern wurden Fortschritte in der Datenvorbereitung und in der Modellentwicklung erreicht. Darüber hinaus wird durch den Austausch mit Industrieunternehmen die Use Case-Definition ständig weiterentwickelt, um z.B. auch für gewerbliche Anwender besondere Mehrwerte leisten zu können.
Die Lösung ermöglicht durch intelligente Planung der Einschaltzeiten der Stromverbraucher die Reduzierung des CO2-Fußabdrucks. Dadurch können Privatverbraucher ohne eigene Energieerzeuger einen Beitrag zur effizienten Nutzung regenerativer Energien leisten.
