Vor dem Hintergrund der globalen Energiewende boomt die neue Energieindustrie, und künstliche Intelligenz (KI) verändert verschiedene Sektoren grundlegend. Die Integration von KI und neuer Energie bringt beispiellose Chancen für den Energiesektor.​

KI steigert die Effizienz der neuen Energieerzeugung​

Die Erzeugung neuer Energie, wie Wind- und Solarenergie, ist intermittierend und volatil. KI bietet effektive Lösungen, indem sie die Stromerzeugung durch eine eingehende Analyse massiver meteorologischer Daten, historischer Erzeugungsdaten und Daten zum Gerätebetrieb präzise vorhersagt. Beispielsweise zeichnet sich das von Guoneng Rixin entwickelte neue Energiemodell "Kuangming" durch die Vorhersage extremer Wetterereignisse aus, was die Einsatzplanung unterstützt und die Stabilität verbessert.​

Im Gerätemanagement spielt KI eine entscheidende Rolle. Nehmen wir den intelligenten Standort des Windparks Datang Suola als Beispiel; sein intelligentes Steuerungssystem passt die Betriebsparameter an die Echtzeitbedingungen an, um die Effizienz zu maximieren. Kameras mit KI-Erkennungsalgorithmen führen hochpräzise automatisierte Inspektionen von Photovoltaikmodulen und Windturbinenblättern durch, identifizieren umgehend potenzielle Fehler, reduzieren Kosten und Risiken.​

KI optimiert die Planung und das Management von Energiesystemen​

Eine effiziente Planung von Energiesystemen ist entscheidend. KI gestaltet dies mit ihren Datenanalyse- und Entscheidungsfähigkeiten neu. Auf der intelligenten Steuerungsplattform "Quelle-Netz-Last-Speicherung-Aufladung" des Yunnan Dali Power Supply Bureau der China Southern Power Grid unterstützt KI die Disponenten bei der Echtzeitüberwachung und Entscheidungsfindung und gewährleistet so einen stabilen Netzbetrieb, selbst in Gebieten, in denen neue Energie über 60 % des jährlichen Stroms ausmacht.​

KI treibt auch neue Energiesteuerungsmodelle wie virtuelle Kraftwerke voran. Die Virtual Power Plant Control and Management Cloud Platform 3.0 von Shenzhen, die auf der International Digital Energy Exhibition 2024 vorgestellt wurde, integriert 55.000 anpassbare Lastressourcen. Sie optimiert die Stromverteilung durch KI-Algorithmen und erhöht so die Effizienz und Netzstabilität.​

KI treibt Innovationen in der Forschung und Entwicklung neuer Energiematerialien voran​

Die traditionelle Forschung und Entwicklung neuer Energiematerialien ist zeitaufwändig und kostspielig. KI bietet neue Möglichkeiten, indem sie Daten analysiert, um potenzielle Materialkombinationen schnell zu screenen. Beispielsweise sagt das KI-Modell von DeepMind neue Strukturen für supraleitende Materialien voraus und beschleunigt so die Forschung.​

Bei Batteriematerialien ist KI prominent. Sie analysiert die Beziehungen zwischen Materialeigenschaften und -strukturen, um die Leistung zu verbessern. Forschungsteams haben Additive entwickelt, um die Grenzflächenstabilität von ternären Materialien mit hohem Nickelgehalt zu verbessern und so die Batteriesicherheit und -lebensdauer zu erhöhen. KI hilft auch bei der Optimierung von Festelektrolyten für eine bessere Leitfähigkeit und Kompatibilität.​

KI stärkt das Management-Upgrade der neuen Energieindustrie​

KI durchdringt alle Aspekte des Managements von Unternehmen der neuen Energie. In der Fertigung verwendet BYD die KI-Sichtprüfung, um die Batterieproduktion zu überwachen, Fehler zu erkennen und die Qualität und Effizienz zu verbessern sowie Kosten zu senken.​

Im Betrieb setzt Goldwind Science & Technology KI in unbemannten Kraftwerken, der Materialzuweisung und der Übersetzung ein. Sein branchenspezifisches Übersetzungsmodell unterstützt die internationale Entwicklung, und KI analysiert Gerätedaten, um Fehlerprognosemodelle zu erstellen, Wartungsstrategien zu optimieren, Verluste zu reduzieren und Betriebskosten zu senken.​

Herausforderungen und Perspektiven der integrierten Entwicklung​

Trotz des großen Potenzials gibt es Herausforderungen. Die KI-Leistung ist ungewiss, Datensilos behindern den Austausch, und es gibt Risiken wie Datenschutzverletzungen und unzureichende Rechenleistung. Auch der Energieverbrauch der KI selbst ist ein Problem.​

Um diese zu bewältigen, benötigen wir Datenstandardisierung und -austausch, verbesserte Gesetze zur Regulierung, erhöhte F&E-Investitionen zur Optimierung von Algorithmen und die Erforschung erneuerbarer Energien zur Stromversorgung der KI-Infrastruktur.​

Mit Blick auf die Zukunft wird die Integration von KI und neuer Energie vertieft, wobei KI eine zentrale Rolle in der gesamten Industriekette spielt und eine intelligente, effiziente und grüne Entwicklung vorantreibt. Sie wird die Energieproduktionseffizienz steigern, den Verbrauchern ein personalisiertes Energiemanagement bieten und neue Geschäftsmodelle hervorbringen, was eine neue Ära der globalen Energierevolution und nachhaltigen Entwicklung einläutet.