Wie KI im Bereich erneuerbare Energien die Nachhaltigkeit fördert

Als Gesellschaft nutzen wir schon seit geraumer Zeit fossile Brennstoffe. Im vergangenen Jahr erreichten die weltweiten energiebedingten Kohlendioxidemissionen mit 34,4 Milliarden Tonnen einen neuen Höchststand. Obwohl das Pariser Abkommen von 2015 darauf abzielt, die globale Erwärmung durch eine Verringerung der CO₂-Emissionen deutlich unter 2 Grad Celsius zu halten, fällt es uns nach wie vor schwer, diese Ziele zu erreichen. Angesichts dieser Fakten richtet die Energiebranche ihren Blick auf erneuerbare Energien.

Erneuerbare Energie wird aus natürlichen Quellen gewonnen, die sich ständig erneuern und langfristig nachhaltig sind. Anders als fossile Brennstoffe wie Erdöl und Erdgas oder Kohle, deren Entstehung Millionen von Jahren dauert und deren Vorräte durch die Nutzung erschöpft werden, können erneuerbare Energiequellen fortlaufend nachwachsen. Sonnenlicht, Wind und Erdwärme sind beispielsweise erneuerbare Energiequellen.

Abb. 1 Quellen erneuerbarer Energie.

Der Umstieg auf erneuerbare Energien ist jedoch nicht einfach. Zu den Herausforderungen gehören die Wahl geeigneter Standorte, die Integration von Systemen und der effiziente Betrieb aller Komponenten. Die Energiebranche setzt auf künstliche Intelligenz (AI) und Computer Vision, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Der weltweite KI-Markt für saubere Energie soll bis 2030 auf mehr als 75,82 Milliarden US-Dollar anwachsen. In diesem Artikel sehen wir uns an, 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 Bilder und Videos analysieren und daraus wertvolle Informationen gewinnen. 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 wichtige Vorteile von Computer Vision im Bereich erneuerbarer Energien:

• Automatisierte Anlageninspektion: Anlagen automatisch inspizieren, um Fehler frühzeitig zu erkennen, rechtzeitig Wartungsarbeiten zu planen und kostspielige Ausfälle zu verhindern.
• Prognose der Energieerzeugung: Die Energieerzeugung aus Quellen wie Sonne und Wind vorhersagen, um das Stromnetz besser zu steuern.
• Optimierung und Erkennung: Den Energieverbrauch in Gebäuden optimieren, beschädigte Solarmodule erkennen und vieles mehr.

Allerdings sind auch einige Nachteile zu berücksichtigen:

• Hohe Anfangskosten: Die Einführung von KI- und Computer-Vision-Technologien kann erhebliche Anfangsinvestitionen in Hardware und Software erfordern.
• Abhängigkeit von der Datenqualität: Die Leistungsfähigkeit von Computer-Vision-Systemen hängt stark von der Qualität und Menge der Trainingsdaten ab. Das kann mitunter ein begrenzender Faktor sein.
• Schwierige Integration in Altsysteme: Maschinen in industriellen Umgebungen lassen sich oft nur schwer in KI-Systeme integrieren.

Behalten wir die Vor- und Nachteile im Blick und sehen uns einige praktische Anwendungen von Computer Vision im Bereich erneuerbarer Energien an.

Solarparks mit Computer Vision verwalten#

Ein Solarpark ist eine große Fläche, auf der mehrere Solarmodule installiert sind, um aus Sonnenlicht Strom zu erzeugen. Solarparks lassen sich während der gesamten Lebensdauer eines Solarmoduls von 25 Jahren mit Computer Vision überwachen und verwalten. In der Bauphase können beispielsweise Drohnen und Satelliten hochauflösende Bilder des Standorts aufnehmen. Diese Bilder lassen sich mithilfe von Computer Vision analysieren, um sicherzustellen, dass alles korrekt installiert wurde. Werden Fehler wie falsch ausgerichtete Module oder fehlerhafte Verkabelungen frühzeitig erkannt, spart das Zeit und Geld, weil kostspielige Fehler vermieden werden.

Abb. 2 Überwachung der Installation von Solarmodulen und Abgleich mit Bauplänen mithilfe von Computer Vision.

Sobald der Solarpark in Betrieb ist, kann Computer Vision eine wichtige Rolle dabei spielen, seine Effizienz aufrechtzuerhalten. Hochauflösende Kameras können die Solarmodule auf Probleme wie Risse, Staubablagerungen, Unkrautbewuchs und Sicherheitsrisiken überwachen. Ein KI-System kann schnell detaillierte Berichte zu den konkreten Problemen und ihren Standorten erstellen. So können Wartungskräfte Probleme zeitnah und präzise beheben. Ausfallzeiten werden minimiert und der Solarpark läuft reibungsloser.

Computer-Vision-Systeme können außerdem Echtzeitbilder nutzen, um die Wolkenbedeckung über einem Solarpark zu ermitteln. KI kombiniert diese Wolkendaten mit weiteren Informationen wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit, um vorherzusagen, wie viel Energie der Solarpark erzeugen wird. Das erleichtert die Planung und Steuerung der Energieversorgung und macht den Solarpark effizienter und zuverlässiger.

Fehler an Windkraftanlagen erkennen#

Eine weitere wichtige Quelle erneuerbarer Energie ist der Wind. Windkraftanlagen wandeln Windenergie in Strom um. Wie andere Maschinen sind auch sie anfällig für Verschleiß. Schäden an der Oberfläche von Rotorblättern zu erkennen, sorgt für eine optimale Leistung und verhindert kostspielige Ausfallzeiten. Bei herkömmlichen Inspektionsmethoden muss oft jemand den Turm erklimmen und die Anlage manuell überprüfen. Das kann sehr gefährlich, zeitaufwendig und teuer sein. KI vereinfacht den gesamten Prozess.

Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können Bilder und Videos von Rotorblättern 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 Rotorblättern zu erkennen, etwa Erosion an der Vorderkante, Risse, Blitzschäden, Ablösungen und Verfärbungen der Oberfläche. Öffentliche Datensätze wie YOLO Annotated Wind Turbine Surface Damage auf Ultralytics Platform eignen sich zum Trainieren solcher Modelle. Darüber hinaus können KI-Systeme lokale Vogelpopulationen überwachen und in andere Systeme integriert werden, um Vögel fernzuhalten. So lassen sich weitere Schäden an den Rotorblättern verhindern und die Vögel schützen.

Abb. 3. Beispiel für die Erkennung von Oberflächenschäden an Windkraftanlagen mithilfe von Computer Vision (Quelle: labellerr.com).

Gezeitenturbinen und Meeresökosysteme#

Auch Gezeiten sind eine gute Quelle erneuerbarer Energie, doch bei der Gezeitenenergie gibt es einiges zu beachten. Gezeitenturbinen belasten das umliegende marine Ökosystem. Sie stören die Bewegungen von Meerestieren und können diese in ihren Rotorblättern einklemmen. Auch der Unterwasserlärm der Turbinen kann die Kommunikation mancher Meerestiere beeinträchtigen. Verschiedene KI-Technologien können dabei helfen, diese Probleme zu vermeiden.

Über diese Meeresökosysteme wissen wir nur sehr wenig. Deshalb ist es wichtig, die Lebensräume mit moderner Technologie gründlich zu erforschen und zu untersuchen, bevor wir ihnen Energie entnehmen. Mit Fördermitteln des US-Energieministeriums arbeiten Unternehmen wie Plainsight und MarineSitu gemeinsam an KI-gestützten Systemen zur Umweltüberwachung für Gezeitenturbinen und Wellenenergiewandler. Diese Systeme verwenden hochmoderne Bildverarbeitungsmodelle und Unterwasserkameras.

Abb. 4. Beispiel für den Einsatz des Ultralytics YOLOv8 Computer-Vision-Modells zur Erkennung von Fischen.

Mit KI können wir Meeresökosysteme besser verstehen. Sie hilft Forschenden auch dabei, Fragen zur Standortwahl für den Bau von Turbinen zu beantworten. Forschende möchten beispielsweise wissen, wie groß die Fischpopulation und der Bestand anderer Wasserlebewesen in einem Gebiet sind oder ob dort gefährdete Arten vorkommen. Auch nach der Standortwahl und dem Bau können diese Systeme eingesetzt werden, um die Umwelt und die Turbinen zu überwachen.

Mit KI Standorte für Geothermieanlagen auswählen#

Eine weitere Quelle erneuerbarer Energie ist die Geothermie. Geothermieanlagen nutzen die natürliche Wärme der Erde, um Strom zu erzeugen. Herkömmliche Anlagen sind mit Herausforderungen wie unerwarteten Geräteausfällen, kostspieligen Reparaturen und einer ineffizienten Standortwahl konfrontiert. KI-Systeme können den Betrieb von Geothermieanlagen verbessern, indem sie große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Probleme vorhersagen, bevor sie auftreten. Mit Unterstützung von KI lässt sich die Anlage proaktiv und störungsfrei betreiben, und teure Reparaturen können vermieden werden.

Abb. 5. Ein Geothermiekraftwerk. Bildquelle: Envato Elements.

Eine besonders interessante Anwendung von KI im Zusammenhang mit Geothermieanlagen ist die Suche nach geeigneten Standorten für den Bau einer Anlage. Dafür werden Satellitenbilder und geografische Daten ausgewertet, um den idealen Standort zu finden. KI kann verschiedene Faktoren wie geologische Merkmale, Wärmestrom und Oberflächentemperaturen analysieren, um die vielversprechendsten Standorte für die Energiegewinnung zu ermitteln. Idealerweise wird eine neue Anlage so gebaut, dass sie möglichst viel geothermische Energie nutzen kann. KI kann außerdem die Umweltauswirkungen, den Zugang zur Infrastruktur und mögliche Risiken bewerten. Das macht die Standortauswahl umfassender und präziser.

Start-ups nutzen KI, um ihren CO₂-Fußabdruck zu verringern#

Die Bedeutung von KI bei der Bewältigung ökologischer Herausforderungen wird immer deutlicher. Eine Umfrage der Boston Consulting Group (BCG) ergab, dass 87 % der führenden Persönlichkeiten aus den Bereichen Klima und KI im öffentlichen und privaten Sektor den Nutzen fortschrittlicher Analysen und von KI im Kampf gegen den Klimawandel anerkennen. Außerdem sind 67 % der Führungskräfte im privaten Sektor der Meinung, dass Regierungen proaktivere Maßnahmen ergreifen sollten, um den Einsatz von KI bei Umweltinitiativen zu fördern.

Sehen wir uns einige Start-ups an, die mit KI und Computer Vision den Sektor der erneuerbaren Energien verändern und eine nachhaltige Entwicklung fördern:

• SmartHelio: Das Schweizer Start-up diagnostiziert Probleme in Solarparks aus der Ferne, sagt Fehler voraus und bietet mit KI Lösungen in Echtzeit, um die Leistung und Lebensdauer von Solaranlagen zu verbessern.
• Enfor: Dieses dänische Start-up nutzt KI, um die Erzeugung und den Verbrauch erneuerbarer Energie anhand von Wetter-, Gelände- und Anlagendaten vorherzusagen und zu optimieren. So reduziert es Energieverschwendung und den CO₂-Fußabdruck.
• Nova Innovation: Als Leiter eines europäischen Konsortiums nutzt Nova Innovation KI, um die Leistung von Gezeitenturbinen zu verbessern und die kommerzielle Nutzung der Gezeitenenergie voranzutreiben. Das Unternehmen bietet damit eine kohlenstoffarme Alternative.
• Solavio: Das indische Start-up bietet autonome, KI-gesteuerte Reinigungslösungen für Solarmodule. Es optimiert Reinigungspläne und verbessert die Effizienz, um den CO₂-Fußabdruck der Solarenergieerzeugung zu verringern.

Zum Abschluss#

KI-Technologien verändern den Sektor der erneuerbaren Energien: Sie prognostizieren den Wartungsbedarf, erkennen Probleme frühzeitig, überwachen Umweltbedingungen und finden die besten Standorte für neue Solarparks und Windkraftanlagen. Diese KI-Anwendungen machen erneuerbare Energien effizienter, zuverlässiger und nachhaltiger. Mit der Weiterentwicklung der Branche wird KI wahrscheinlich den Ausbau sauberer Energie vorantreiben und zu einem gesünderen Planeten beitragen.

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