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Wie KI in erneuerbaren Energien die Nachhaltigkeit unterstützt

Ein tiefer Einblick, wie KI und Computer Vision den Sektor der erneuerbaren Energien unterstützen, indem sie die Effizienz steigern, Kosten senken und nachhaltige Praktiken fördern.

Als Gesellschaft sind wir schon seit geraumer Zeit auf fossile Brennstoffe angewiesen. Im letzten 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 Erderwärmung 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 Energiebranche 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 nachgefüllt werden. Sonnenlicht, Wind und Erdwärme sind zum Beispiel erneuerbare Energiequellen.

Abb. 1. Quellen für erneuerbare Energie.

Der Umstieg 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 Energiewirtschaft setzt auf Künstliche Intelligenz (KI) und Computer Vision, 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 erfährst du, wie KI und Computer Vision den Sektor der erneuerbaren Energien verändern und die Nachhaltigkeit fördern.

KI und erneuerbare Energien: Grüne Energie intelligenter machen

KI-Technologien wie 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, damit Maschinen visuelle Daten interpretieren und verstehen können. 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 rechtzeitigen Planung von Wartungsarbeiten und zur Vermeidung kostspieliger Ausfälle.
  • Vorhersage der Energieerzeugung: Die Vorhersage der Energieerzeugung aus Quellen wie Sonne und Wind, um das Stromnetz besser zu verwalten.
  • Optimierung und Identifizierung: Optimierung der Energienutzung in Gebäuden, Identifizierung von beschädigten Solarmodulen 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.
  • Abhängigkeit von der Datenqualität: Die Effektivität von Bildverarbeitungssystemen hängt stark von der Qualität und Quantität der Daten ab, auf denen sie trainiert werden, was manchmal ein begrenzender Faktor sein kann.
  • Schwierigkeiten bei der Integration von Altsystemen: Oftmals ist es schwierig, Maschinen in einem industriellen Umfeld mit KI zu integrieren.

Wenn wir uns die Vor- und Nachteile vor Augen halten, wollen wir einige praktische Anwendungen von Computer Vision im Bereich der erneuerbaren Energien untersuchen.

Management von Solarparks mit Hilfe von Computer Vision

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

Abb. 2. Überwachung der Installation von Solarmodulen und Vergleich mit Konstruktionsplänen mithilfe von Computer Vision.

Sobald der Solarpark in Betrieb ist, kann Computer Vision eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung 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 Wartungsarbeitern, Probleme schnell und präzise anzugehen. 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.

Erkennen 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 jede andere Maschine 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 Inspektion 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 identifizieren, z. B. Erosion an der Vorderkante, Risse, Blitzschlagschäden, Delamination und Oberflächenverschmutzung. Außerdem 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.

Abb. 3. Beispiel für die Erkennung von Oberflächenschäden an Windturbinen mithilfe von Computer Vision.

Gezeitenturbinen und Meeresökosysteme

Gezeitenwellen sind auch eine gute Quelle für erneuerbare Energie, aber es gibt einige Punkte zu beachten. Gezeitenturbinen belasten das umliegende marine Ökosystem. 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 sehr wenig über diese marinen Ökosysteme. Deshalb 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 US-Energieministeriums arbeiten Unternehmen wie Plainsight und MarineSitu zusammen, um KI-basierte Umweltüberwachungssysteme für Gezeitenturbinen und Wellenenergiekonverter zu entwickeln. Diese Systeme nutzen modernste Bildgebungsmodelle und Unterwasserkameras.

Abb. 4. Beispiel für die Verwendung des Ultrlaytics YOLOv8 Computer-Vision-Modells zur Fischerkennung.

Mithilfe von KI können wir marine Ökosysteme verstehen. Sie hilft Forschern auch bei der Beantwortung von Fragen, wenn sie nach einem Standort für den Bau von Turbinen suchen. Ein Forscher möchte zum Beispiel wissen, wie es um die Population von Fischen und anderen Wasserlebewesen in dem Gebiet bestellt ist oder ob es dort bedrohte 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 Geothermieanlagen mithilfe von KI

Eine weitere Quelle für erneuerbare Energie sind geothermische Anlagen. Diese nutzen die natürliche Wärme der Erde, um Strom zu erzeugen. Traditionell stehen diese Anlagen vor Herausforderungen wie unerwarteten Ausfällen, kostspieligen Reparaturen und einer ineffizienten 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.

Abb. 5. Ein geothermisches Kraftwerk. Bildquelle: Envato Elements.

Eine der interessantesten Anwendungen von KI in Bezug auf geothermische Anlagen kommt ins Spiel, wenn es darum geht, den Standort für den Bau einer Anlage zu bestimmen. 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 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, um den CO2-Fußabdruck zu reduzieren

Die Bedeutung von KI bei der Bewältigung ökologischer Herausforderungen wird immer deutlicher. Eine von der Boston Consulting Group (BCG) durchgeführte Umfrage ergab, dass 87 % der Führungskräfte aus dem öffentlichen und privaten Sektor den Wert von fortschrittlicher Analytik 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 Solaranlagen zu verbessern.
  • Enfor: Dieses dänische Startup nutzt KI, um die Produktion und den Verbrauch von erneuerbaren Energien auf der Grundlage von Wetter-, Gelände- und Anlagendaten vorherzusagen und zu optimieren und so die Energieverschwendung und den CO2-Fußabdruck zu reduzieren.
  • Nova Innovation: Nova Innovation führt ein europäisches Konsortium an und nutzt KI, um die Leistung von Gezeitenturbinen zu verbessern und die Kommerzialisierung der Gezeitenenergie zu beschleunigen, die eine kohlenstoffarme Alternative darstellt.
  • Solavio: Ein indisches Startup, das autonome, KI-gesteuerte Reinigungslösungen für Solarpaneele anbietet, die Reinigungspläne optimiert und die Effizienz verbessert, um den CO2-Fußabdruck der Solarenergieproduktion 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. Wenn die Branche Fortschritte macht, wird KI wahrscheinlich zu mehr sauberer Energie und einem gesünderen Planeten beitragen.

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