Wie KI in der erneuerbaren Energie die Nachhaltigkeit unterstützt

Als Gesellschaft sind wir schon seit geraumer Zeit auf fossile Brennstoffe angewiesen. Im vergangenen Jahr erreichten die weltweiten energiebedingten Kohlendioxidemissionen einen neuen Höchststand von 34,4 Milliarden Tonnen. Obwohl das Pariser Abkommen aus dem Jahr 2015 darauf abzielt, die globale Erwärmung durch die Reduzierung der Kohlenstoffemissionen deutlich unter 2 Grad Celsius zu halten, haben wir immer noch Schwierigkeiten, diese Ziele zu erreichen. Angesichts dieser Tatsachen konzentriert sich die Energiewirtschaft auf erneuerbare Energien.

Erneuerbare Energie wird aus natürlichen Quellen gewonnen, die sich ständig erneuern und langfristig nachhaltig sind. Im Gegensatz zu fossilen Brennstoffen wie Kohle, Erdöl und Erdgas, deren Entstehung Millionen von Jahren dauern kann und die nach ihrer Nutzung erschöpft sind, können erneuerbare Energiequellen ständig nachgeliefert werden. Zu den erneuerbaren Energiequellen gehören zum Beispiel Sonnenlicht, Wind und Erdwärme.

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Die Umstellung auf erneuerbare Energien ist jedoch nicht einfach. Es gibt Herausforderungen wie die Auswahl der richtigen Standorte, die Integration von Systemen und die Gewährleistung eines effizienten Betriebs. Die Energiebranche wendet sich der Künstlichen Intelligenz (KI) und der Computer Vision zu, um diese Herausforderungen zu meistern. Der weltweite KI-Markt für saubere Energie soll bis 2030 ein Volumen von 75,82 Milliarden Dollar erreichen. In diesem Artikel sehen wir uns an, wie KI und Computer Vision den Sektor der erneuerbaren Energien verändern und die Nachhaltigkeit unterstützen.

KI und erneuerbare Energien: Grüne Energie intelligenter machen

KI-Technologien, wie z. B. Computer Vision, verändern den Sektor der erneuerbaren Energien, indem sie wertvolle Informationen aus Bildern und Videos analysieren und extrahieren. Computer Vision nutzt Algorithmen und Deep-Learning-Modelle, um Maschinen bei der Interpretation und dem Verständnis visueller Daten zu unterstützen. Diese Fortschritte machen den Betrieb erneuerbarer Energien effizienter, zuverlässiger und kostengünstiger.

Hier sind einige der wichtigsten Vorteile des Einsatzes von Computer Vision in der erneuerbaren Energie:

• Automatisierte Anlageninspektion: Automatisierte Inspektion von Anlagen zur frühzeitigen Erkennung von Fehlern, zur Planung rechtzeitiger Wartung und zur Vermeidung kostspieliger Ausfälle.
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• Vorhersage der Energieerzeugung: Vorhersage der Energieerzeugung aus Quellen wie Sonne und Wind zur besseren Steuerung des Stromnetzes.
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• Optimierung und Identifizierung: Optimierung der Energienutzung in Gebäuden, Identifizierung beschädigter Solarmodule und mehr.

Allerdings gibt es auch Nachteile zu beachten:

• Hohe Anfangskosten: Die Implementierung von KI- und Computer Vision-Technologien kann erhebliche Vorabinvestitionen in Hardware und Software erfordern.
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• Abhängigkeit von der Datenqualität: Die Effektivität von Computer Vision Systemen hängt stark von der Qualität und Quantität der Daten ab, auf denen sie trainiert werden, was manchmal ein limitierender Faktor sein kann.
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• Schwierige Integration in bestehende Systeme: Oftmals erweist sich die Integration von Maschinen in einem industriellen Umfeld mit KI als schwierig.

Unter Berücksichtigung der Vor- und Nachteile wollen wir nun einige praktische Anwendungen der Computer Vision im Bereich der erneuerbaren Energien untersuchen.

Verwaltung von Solarparks mit Hilfe von Computer Vision

Ein Solarpark ist eine große Fläche, auf der mehrere Solarmodule installiert sind, die aus Sonnenlicht Strom erzeugen. Solarfarmen können während des gesamten 25-jährigen Lebenszyklus eines Solarmoduls mit Hilfe von Computer Vision überwacht und verwaltet werden. Während der Bauphase beispielsweise können Drohnen und Satelliten hochauflösende Bilder des Standorts aufnehmen. Diese Bilder können mit Hilfe von Computer Vision analysiert werden, um sicherzustellen, dass alles korrekt installiert wurde. Die frühzeitige Erkennung von Fehlern wie falsch ausgerichteten Paneelen oder falscher Verkabelung spart Zeit und Geld, da kostspielige Fehler vermieden werden. 

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Sobald der Solarpark in Betrieb ist, kann die Computervision eine wichtige Rolle bei der Erhaltung seiner Effizienz spielen. Hochauflösende Kameras können die Solarmodule auf Probleme wie Risse, Staubansammlungen, Unkrautwuchs und Sicherheitsrisiken überwachen. Detaillierte Berichte über die spezifischen Probleme und ihre Standorte können von einem KI-System schnell erstellt werden. Es hilft den Wartungsmitarbeitern, Probleme umgehend und präzise anzugehen. Die Ausfallzeiten werden minimiert, und der Solarpark läuft reibungsloser. 

Bildverarbeitungssysteme können auch Echtzeitbilder verwenden, um die Bewölkung über einem Solarpark zu überprüfen. KI kombiniert diese Wolkendaten mit anderen Informationen wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit, um vorherzusagen, wie viel Energie der Solarpark produzieren wird. Sie hilft bei der Planung und Verwaltung der Energieversorgung, um den Solarpark effizienter und zuverlässiger zu machen.

Erkennung von Fehlern in Windkraftanlagen

Eine weitere großartige Quelle für erneuerbare Energie ist der Wind. Windturbinen nutzen die Windkraft und wandeln sie in Strom um. Diese Turbinen sind wie alle anderen Maschinen anfällig für Verschleiß und Abnutzung. Die Erkennung von Oberflächenschäden an den Rotorblättern von Windkraftanlagen gewährleistet eine optimale Leistung und verhindert kostspielige Ausfallzeiten. Bei herkömmlichen Inspektionsmethoden muss oft jemand zur manuellen Prüfung auf den Turm geschickt werden, was sehr gefährlich, zeitaufwändig und teuer sein kann. KI vereinfacht den gesamten Prozess.

Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können Bilder und Videos von Turbinenschaufeln analysieren, die mit Drohnen oder hochauflösenden Kameras am Boden aufgenommen wurden. Diese KI-Modelle nutzen Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Bildklassifizierung, um verschiedene Arten von Schäden und Fehlern an den Schaufeln zu erkennen, z. B. Erosion an der Vorderkante, Risse, Blitzschlagschäden, Delamination und Oberflächenverschmutzung. Darüber hinaus können KI-Systeme lokale Vogelpopulationen überwachen und mit anderen Systemen zusammenarbeiten, um sie zu vertreiben und so weitere Schäden an den Rotorblättern zu verhindern und die Vögel zu schützen.

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Gezeitenturbinen und Meeresökosysteme

Gezeitenwellen sind ebenfalls eine gute Quelle für erneuerbare Energie, aber es gibt dabei einige Punkte zu beachten. Gezeitenturbinen wirken sich negativ auf das marine Ökosystem aus. Sie stören die Bewegung von Meereslebewesen und können sie auch in ihren Schaufeln einschließen. Der Unterwasserlärm, den diese Turbinen erzeugen, kann auch die Kommunikation einiger Meeresbewohner stören. Verschiedene KI-Technologien können eingesetzt werden, um diese Hürden zu vermeiden. 

Wir wissen nur sehr wenig über diese marinen Ökosysteme. Daher ist es wichtig, fortschrittliche Technologien einzusetzen, um diese Umgebungen im Detail zu erforschen und zu untersuchen, bevor wir Energie aus ihnen gewinnen. Mit finanzieller Unterstützung des Energieministeriums der Vereinigten Staaten arbeiten Unternehmen wie Plainsight und MarineSitu zusammen, um KI-basierte Umweltüberwachungssysteme für Gezeitenturbinen und Wellenenergiekonverter zu entwickeln. Diese Systeme nutzen modernste Bildgebungsmodelle und Unterwasserkameras.

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Mithilfe von KI können wir marine Ökosysteme verstehen. Sie hilft Forschern auch bei der Suche nach einem Standort für den Bau von Turbinen. Ein Forscher möchte zum Beispiel wissen, wie viele Fische und andere Wasserlebewesen in dem Gebiet leben oder ob es dort gefährdete Arten gibt. Auch nach der Standortwahl und dem Bau können diese Systeme zur Überwachung der Umwelt und der Turbinen eingesetzt werden.

Auswahl von Standorten für geothermische Anlagen mithilfe von AI

Eine weitere Quelle für erneuerbare Energie sind geothermische Anlagen. Diese nutzen die natürliche Wärme der Erde zur Stromerzeugung. Traditionell stehen diese Anlagen vor Herausforderungen wie unerwarteten Ausfällen, kostspieligen Reparaturen und ineffizienter Standortwahl. KI-Systeme können den Betrieb von Geothermieanlagen verbessern, indem sie große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Probleme vorhersagen, bevor sie auftreten. Proaktives Handeln mit Hilfe von KI sorgt für einen reibungslosen Betrieb der Anlage und hilft, teure Reparaturen zu vermeiden.

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Eine der interessantesten Anwendungen von KI im Zusammenhang mit geothermischen Anlagen kommt ins Spiel, wenn es darum geht, den Standort für den Bau einer Anlage zu ermitteln. Bei der Auswahl von Standorten für geothermische Anlagen mithilfe von KI werden Satellitenbilder und geografische Daten verwendet, um den idealen Standort zu finden. KI kann verschiedene Faktoren wie geologische Merkmale, Wärmefluss und Oberflächentemperaturen analysieren, um die vielversprechendsten Standorte für die Energiegewinnung zu ermitteln. Im Idealfall sollte eine neue Anlage so gebaut werden, dass ein Maximum an geothermischer Energie genutzt werden kann. Außerdem kann die KI dabei helfen, die Auswirkungen auf die Umwelt, den Zugang zur Infrastruktur und potenzielle Risiken zu bewerten, wodurch der Standortauswahlprozess umfassender und genauer wird.

Startups nutzen KI zur Verringerung des CO2-Fußabdrucks

Die Bedeutung von KI bei der Bewältigung von Umweltproblemen wird immer deutlicher. Eine von der Boston Consulting Group (BCG) durchgeführte Umfrage ergab, dass 87 % der weltweit führenden Köpfe im Bereich Klima und KI sowohl im öffentlichen als auch im privaten Sektor den Wert fortschrittlicher Analysen und KI bei der Bekämpfung des Klimawandels erkennen. Außerdem sind 67 % der Führungskräfte aus dem Privatsektor der Meinung, dass die Regierungen mehr proaktive Maßnahmen ergreifen sollten, um die Integration von KI in Umweltinitiativen zu unterstützen.

Werfen wir einen Blick auf einige Start-ups, die KI und Computer Vision nutzen, um den Sektor der erneuerbaren Energien zu verändern und eine nachhaltige Entwicklung zu fördern:

• SmartHelio: Ein Schweizer Startup, das Probleme in Solarparks aus der Ferne diagnostiziert, Fehler vorhersagt und mithilfe von KI Echtzeitlösungen anbietet, um die Leistung und Lebensdauer von Solarsystemen zu verbessern.

• Enfor: Dieses dänische Startup nutzt KI zur Vorhersage und Optimierung der Erzeugung und des Verbrauchs erneuerbarer Energien auf der Grundlage von Wetter-, Gelände- und Anlagendaten, um die Energieverschwendung und den CO2-Fußabdruck zu verringern.

• Nova Innovation: Nova Innovation führt ein europäisches Konsortium an und setzt KI ein, um die Leistung von Gezeitenturbinen zu verbessern und die Kommerzialisierung der Gezeitenenergie zu beschleunigen, die eine kohlenstoffarme Alternative darstellt.
• Solavio: Ein indisches Start-up-Unternehmen, das autonome KI-gesteuerte Reinigungslösungen für Solarpaneele anbietet, die Reinigungspläne optimiert und die Effizienz verbessert, um den CO2-Fußabdruck der Solarenergieerzeugung zu verringern.

Einpacken

KI-Technologien definieren den Sektor der erneuerbaren Energien neu, indem sie den Wartungsbedarf vorhersagen, Probleme frühzeitig erkennen, Umweltbedingungen überwachen und die besten Standorte für neue Solarparks und Windturbinen finden. Modernste KI-Anwendungen machen erneuerbare Energien effizienter, zuverlässiger und nachhaltiger. Mit den Fortschritten der Branche wird KI wahrscheinlich zu mehr sauberer Energie und einem gesünderen Planeten beitragen.

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