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Enerige & Management > IT - Künstliche Intelligenz hilft auch Stadtwerken
Bild: Nmedia, Fotolia
IT:
Künstliche Intelligenz hilft auch Stadtwerken
Die Bundesregierung hat ihre „Strategie Künstliche Intelligenz“ (KI) verabschiedet. Dass KI bereits auch bei Stadtwerken eine Rolle spielt, zeigt eine ganze Reihe von Beispielen.
 
Die folgenden Beispiele für die Nutzung Künstlicher Intelligenz sind einer von E&M angefragten Aufstellung des VKU sowie unserer eigenen Bereichterstattung entnommen und erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit.

Die bnNETZE GmbH, ein Tochterunternehmen der Badenova, setzt Algorithmen für die Betriebsführung einer Anlage in der Sektorkopplung ein: Seit August 2017 speist die Pilotanlage des Fraunhofer-ISE in Freiburg Wasserstoff in eine Gasversorgungsleitung im kommunalen Verteilnetz von bnNETZE Netze ein. Gaskunden im Freiburger Industriegebiet Nord und in Gundelfingen erhalten seitdem bis zu zwei Prozent Wasserstoff im Erdgas.

Für den Betrieb der Anlage wurden komplexe Algorithmen entwickelt und erprobt. Diese Betriebsführungsalgorithmen optimieren den jeweiligen Tagesbetrieb mit Hilfe eines im Algorithmus integrierten vereinfachten Simulationsmodells (modellprädiktive Regelung). Damit können eine maximale lokale Grünstromnutzung und gleichzeitig ein möglichst günstiger Stromeinkauf am Day-Ahead-Markt der EEX-Strombörse erreicht werden.

KI für mehr Energieeffizienz bei Gebäuden und Wärmeversorgung

MVV Energie: Mit der Beteiligung von 25 % an der Bonner Recogizer Group, einem führenden Unternehmen beim Einsatz von Predictive Analytics im Energiebereich, wollen die Mannheimer künftig die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz im Bereich der Energieeffizienz nutzen und Produkte und Dienstleistungen für Geschäftskunden entwickeln (E&M berichtete). An erster Stelle stehe die Energieeinsparung in Gebäuden sowie das Sicherstellen eine hohen Anlagenverfügbarkeit, betont man bei MVV. In Zentrum steht dabei das Produkt „Energy Control“, ein datengetriebenes Angebot für klimatechnische Anlagen, das den Betrieb insgesamt optimiere.

Die STEAG nutzt für eine bedarfsgerechte Fernwärmeversorgung eine selbstlernende Software des Big-Data-Experten Noda. Dafür haben die Steag Fernwärme (SFW) und Noda Deutschland ein gemeinsames Projekt zum Einsatz des von Noda entwickelten Smart Heat Grid-Systems gestartet. In einem ersten Schritt wurden zehn Mehrfamilienhäuser mit insgesamt 230 Wohnungen im Teilnetz Gelsenkirchen an die digitalisierte Datenerfassung angeschlossen und damit in ein selbstlernendes Nachfrage-Management-System integriert (E&M berichtete).

Ziel des Pilotprojektes mit einem Anschlusswert von rund 2 200 kW ist, Lastspitzen ohne Komfortverlust für die Bewohner zu glätten. Ermöglicht wird dies durch die große thermische Masse der Gebäude und die selbstlernenden Algorithmen des Management-Systems für die Modellierung des Gebäude- und Benutzerverhaltens. Durch die Auswertung der Daten sollen Wärmemengen bedarfsgerechter zur Verfügung gestellt werden

E-Ladesäulen optimal platzieren

Thüga: Um die Verbreitung von E-Fahrzeugen zu steigern, müssen öffentliche Ladesäulen dort platziert werden, wo sie für Autofahrer attraktiv sind. Um geografische Nutzungsmuster für Ladeinfrastruktur zu identifizieren, hat die Stadtwerkegruppe Thüga mit dem Kooperationspartner Geospin ein digitales Prognosemodell entwickelt. Der dafür eingesetzte selbst lernende Algorithmus kann sowohl in Regionen mit bestehender Ladeinfrastruktur als auch in bisher nicht mit Ladesäulen versorgten Gebieten angewandt werden.

Durch die nutzungsbasierte Analyse können Ladesäulen kundenzentriert ausgerichtet und eine möglichst hohe Auslastung erreicht werden. Durch die Anwendung des Algorithmus wurde der bisher größtenteils manuelle Prozess zur Standortsuche für Ladesäulen digitalisiert, so dass etwa 700 verschiedene Einflussfaktoren objektiv und automatisiert ausgewertet werden können.

Matthias Cord, stellvertretender Vorstandsvorsitzender der Thüga, die sich an dem Start-Up Geospin beteiligt hat (E&M berichtete), sieht weiteres Potenzial für KI-Anwendungen: „Stadtwerke sind nicht nur als Betreiber von Ladeinfrastruktur für Elektromobilität die Schlüsselakteure für Smart Cities,“ erklärt. „Das Know-how von Geospin können unsere Partnerunternehmen auch für viele weitere Anwendungsfälle wie beispielsweise die Prognose lokaler Ausbaubedarfe für das Verteilnetz nutzen.“

KI für Kundendialog

Die Stadtwerke Troisdorf setzen seit Juli 2018 einen Chatbot als Ergänzung im Kundenservice ein. Der virtuelle Assistent kann Kundenanfragen rund um die Uhr nicht nur anhand einer Häufige-Fragen-Liste (FAQ) beantworten, sondern auch einfachere geschäftliche Aktionen durchführen, wie etwa die Änderung des Abschlags. Außerdem lernt der Chatbot auf Basis von Künstlicher Intelligenz ständig dazu.

Die Wuppertaler Stadtwerke (WSW), die bei der Digitalisierung nach den Worten ihres Vorstandsvorsitzenden Andreas Feicht, ein „ganzheitliches Konzept“ verfolgen (E&M berichtete), beteiligen sich am Projekt „SmartAiWork“ von Bundesforschungsmnisterium, Fraunhofer Institut und acatech:

In dem Pilotprojekt, bei dem die WSW Unternehmenspartner aus dem Dienstleistungssektor sind, wird eine Lösung für den produktivitätssteigernden Einsatz von KI-Technologien in einem Sachbearbeitungsprozess zur internen Abrechnung entwickelt und erprobt. Das 2017 gestartete Projekt läuft bis 2020.

Überwachung von Wasserleitungen

Die Stadtwerke München (SWM) nutzen für das Wasserverlustmanagement BigData und KI. Hierzu werden viele Daten wie Druck, Mengen oder Geräusche aus Wasserbilanzzonen gesammelt, über BigData verknüpft und dann über KI-Mechanismen auf Anomalien überprüft. Ziel hierbei ist eine deutliche Senkung von Wasserverlusten.

 
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Donnerstag, 19.07.2018, 14:25 Uhr