Wie KI im Bereich der erneuerbaren Energien die Nachhaltigkeit unterstützt

Als Gesellschaft sind wir bereits seit geraumer Zeit auf fossile Brennstoffe angewiesen. Im vergangenen Jahr erreichten die energiebedingten globalen Kohlendioxidemissionen mit 34,4 Milliarden Tonnen einen neuen Höchststand. Obwohl das Pariser Abkommen von 2015 darauf abzielt, die globale Erwärmung durch die Verringerung von CO₂-Emissionen deutlich unter 2 Grad Celsius zu halten, fällt es uns weiterhin schwer, diese Ziele zu erreichen. Angesichts dieser Fakten konzentriert sich die Energiebranche auf erneuerbare Energien.

Erneuerbare Energien werden aus natürlichen Quellen gewonnen, die sich kontinuierlich erneuern und langfristig nachhaltig sind. Anders als fossile Brennstoffe wie Erdöl und Erdgas oder Kohle, deren Entstehung Millionen von Jahren dauern kann und die nach ihrer Nutzung erschöpft sind, können erneuerbare Energiequellen ständig nachwachsen oder sich erneuern. Sonnenlicht, Wind und Erdwärme sind beispielsweise erneuerbare Energiequellen.

Abb. 1 Quellen erneuerbarer Energien.

Der Umstieg auf erneuerbare Energien ist jedoch nicht einfach. Herausforderungen bestehen unter anderem darin, geeignete Standorte auszuwählen, Systeme zu integrieren und einen effizienten Betrieb sicherzustellen. Die Energiebranche setzt auf künstliche Intelligenz (AI) und Bildverarbeitung, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Der weltweite AI-Markt für saubere Energie soll bis 2030 auf über $75,82 Milliarden anwachsen. In diesem Artikel sehen wir uns an, wie AI und Bildverarbeitung den Bereich der erneuerbaren Energien verändern und Nachhaltigkeit unterstützen.

AI und erneuerbare Energien: Grüne Energie intelligenter machen#

AI-Technologien wie Bildverarbeitung verändern den Bereich der erneuerbaren Energien, indem sie wertvolle Informationen aus Bildern und Videos analysieren und extrahieren. Bildverarbeitung nutzt Algorithmen und Deep-Learning-Modelle, damit Maschinen visuelle Daten interpretieren und verstehen können. Diese Fortschritte machen den Betrieb erneuerbarer Energieanlagen effizienter, zuverlässiger und kostengünstiger.

Hier sind einige wichtige Vorteile des Einsatzes von Bildverarbeitung im Bereich der erneuerbaren Energien:

• Automatisierte Anlageninspektion: Anlagen werden automatisch inspiziert, um Fehler frühzeitig zu erkennen, Wartungen rechtzeitig zu planen und kostspielige Ausfälle zu verhindern.
• Vorhersage der Energieerzeugung: Die Energieerzeugung aus Quellen wie Sonne und Wind wird vorhergesagt, um das Stromnetz besser zu steuern.
• Optimierung und Erkennung: Optimierung des Energieverbrauchs in Gebäuden, Erkennung beschädigter Solarmodule und mehr.

Allerdings gibt es auch einige Nachteile, die berücksichtigt werden müssen:

• Hohe Anfangskosten: Die Implementierung von AI- und Bildverarbeitungstechnologien kann sowohl für Hardware als auch für Software erhebliche Anfangsinvestitionen erfordern.
• Abhängigkeit von der Datenqualität: Die Wirksamkeit von Bildverarbeitungssystemen hängt stark von der Qualität und Menge der Trainingsdaten ab, was manchmal ein begrenzender Faktor sein kann.
• Schwierige Integration in bestehende Systeme: Maschinen in industriellen Umgebungen lassen sich oft nur schwer in AI-Systeme integrieren.

Unter Berücksichtigung der Vorteile und Nachteile sehen wir uns nun einige praktische Anwendungen der Bildverarbeitung im Bereich der erneuerbaren Energien an.

Solarparks mithilfe von Bildverarbeitung verwalten#

Ein Solarpark ist eine große Landfläche, auf der mehrere Solarmodule installiert sind, um aus Sonnenlicht Strom zu erzeugen. Solarparks können während des gesamten 25-jährigen Lebenszyklus eines Solarmoduls mithilfe von Bildverarbeitung überwacht und verwaltet werden. Während der Bauphase können beispielsweise Drohnen und Satelliten hochauflösende Bilder des Standorts aufnehmen. Diese Bilder lassen sich mithilfe von Bildverarbeitung analysieren, um sicherzustellen, dass alles korrekt installiert wurde. Die frühzeitige Erkennung von Fehlern wie falsch ausgerichteten Modulen oder fehlerhafter Verkabelung spart Zeit und Geld, da kostspielige Fehler vermieden werden.

Abb. 2 Überwachung der Installation von Solarmodulen und Vergleich mit Bauplänen mithilfe von Bildverarbeitung.

Sobald der Solarpark in Betrieb ist, kann die Bildverarbeitung eine wichtige Rolle bei der Aufrechterhaltung seiner Effizienz spielen. Hochauflösende Kameras können die Solarmodule auf Probleme wie Risse, Staubablagerungen, Unkrautbewuchs und Sicherheitsrisiken überwachen. Ein AI-System kann schnell detaillierte Berichte zu den jeweiligen Problemen und ihren Standorten erstellen. So können Wartungsmitarbeiter Probleme schnell und präzise beheben. Ausfallzeiten werden minimiert und der Solarpark läuft reibungsloser.

Bildverarbeitungssysteme können außerdem Echtzeitbilder nutzen, um die Bewölkung über einem Solarpark zu bestimmen. AI kombiniert diese Bewölkungsdaten mit anderen 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#

Wind ist eine weitere wichtige Quelle erneuerbarer Energie. Windkraftanlagen nutzen die Windkraft und wandeln sie in Strom um. Wie alle Maschinen sind auch diese Anlagen anfällig für Verschleiß. Die Erkennung von Oberflächenschäden an Windkraftanlagen gewährleistet eine optimale Leistung und verhindert kostspielige Ausfallzeiten. Herkömmliche Inspektionsmethoden sehen häufig vor, jemanden zur manuellen Prüfung auf den Turm zu schicken, was sehr gefährlich, zeitaufwändig und teuer sein kann. AI vereinfacht den gesamten Prozess.

Bildverarbeitungsmodelle wie Ultralytics YOLOv8 können Bilder und Videos von Turbinenblättern analysieren, die mit Drohnen oder hochauflösenden bodengestützten Kameras aufgenommen wurden. Diese AI-Modelle nutzen Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Bildklassifizierung, um verschiedene Schäden und Fehler an den Blättern zu erkennen, etwa Erosion an der Vorderkante, Risse, Blitzschäden, Delamination und Oberflächenverfärbungen. Darüber hinaus können AI-Systeme lokale Vogelpopulationen überwachen und mit anderen Systemen zusammenarbeiten, um Vögel fernzuhalten, weitere Schäden an den Blättern zu verhindern und die Vögel zu schützen.

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

Gezeitenturbinen und marine Ökosysteme#

Gezeitenströmungen sind ebenfalls eine gute Quelle erneuerbarer Energie, bringen jedoch einige Herausforderungen mit sich. Gezeitenturbinen belasten das umliegende marine Ökosystem. Sie beeinträchtigen die Bewegungen von Meerestieren und können diese auch zwischen ihren Rotorblättern einschließen. Die von diesen Turbinen erzeugten Unterwassergeräusche können zudem die Kommunikation einiger Meerestiere stören. Verschiedene AI-Technologien können dabei helfen, diese Hindernisse zu überwinden.

Wir wissen sehr wenig über diese marinen Ökosysteme. Daher ist es wichtig, mithilfe fortschrittlicher Technologien zunächst detaillierte Untersuchungen und Studien dieser Lebensräume durchzuführen, bevor wir ihnen Energie entziehen. Mit Fördermitteln des Energieministeriums der Vereinigten Staaten arbeiten Unternehmen wie Plainsight und MarineSitu daran, AI-basierte Systeme zur Umweltüberwachung für Gezeitenturbinen und Wellenenergiekonverter zu entwickeln. Diese Systeme nutzen hochmoderne Bildverarbeitungsmodelle und Unterwasserkameras.

Abb. 4. Beispiel für den Einsatz des Bildverarbeitungsmodells Ultralytics YOLOv8 zur Erkennung von Fischen.

Mit AI können wir marine Ökosysteme verstehen. Sie hilft Forschern auch dabei, Fragen bei der Suche nach einem Standort für den Bau von Turbinen zu beantworten. Ein Forscher möchte beispielsweise möglicherweise die Fischpopulation und andere Wasserlebewesen in einem Gebiet kennen oder herausfinden, ob es dort gefährdete Arten gibt. Auch nach der Standortwahl und dem Bau können diese Systeme eingesetzt werden, um die Umwelt und die Turbinen zu überwachen.

Standorte für Geothermiekraftwerke mithilfe von AI auswählen#

Eine weitere Quelle erneuerbarer Energie findet sich in Geothermiekraftwerken. Diese nutzen die natürliche Wärme der Erde zur Stromerzeugung. Traditionell stehen solche Kraftwerke vor Herausforderungen wie unerwarteten Anlagenausfällen, kostspieligen Reparaturen und einer ineffizienten Standortauswahl. AI-Systeme können den Betrieb von Geothermiekraftwerken verbessern, indem sie große Datenmengen analysieren, Muster erkennen und Probleme vor ihrem Auftreten vorhersagen. Ein proaktiver, durch AI unterstützter Ansatz hält das Kraftwerk reibungslos am Laufen und hilft, teure Reparaturen zu vermeiden.

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

Eine der interessantesten Anwendungen von AI im Zusammenhang mit Geothermiekraftwerken zeigt sich bei der Suche nach einem geeigneten Standort für den Bau eines Kraftwerks. Die Auswahl von Standorten für Geothermiekraftwerke mithilfe von AI umfasst die Nutzung von Satellitenbildern und geografischen Daten, um den idealen Standort zu finden. AI kann verschiedene Faktoren wie geologische Merkmale, Wärmefluss und Oberflächentemperaturen analysieren, um die vielversprechendsten Standorte für die Energiegewinnung zu ermitteln. Idealerweise sollte ein neues Kraftwerk so gebaut werden, dass es die maximale Menge an Erdwärme nutzt. Außerdem kann AI die Umweltauswirkungen, den Zugang zur Infrastruktur und potenzielle Risiken bewerten und so die Standortauswahl umfassender und präziser gestalten.

Start-ups, die AI zur Verringerung des CO₂-Fußabdrucks einsetzen#

Die Bedeutung von AI bei der Bewältigung ökologischer Herausforderungen wird zunehmend deutlich. Eine vom Boston Consulting Group (BCG) durchgeführte Umfrage ergab, dass 87 % der globalen Führungskräfte aus den Bereichen Klima und AI sowohl aus dem öffentlichen als auch aus dem privaten Sektor den Wert fortschrittlicher Analysen und von AI im Kampf gegen den Klimawandel anerkennen. Außerdem sind 67 % der Führungskräfte aus dem privaten Sektor der Ansicht, dass Regierungen proaktivere Maßnahmen ergreifen sollten, um die Integration von AI in Umweltinitiativen zu unterstützen.

Werfen wir einen Blick auf einige Start-ups, die AI und Bildverarbeitung einsetzen, um den Bereich der erneuerbaren Energien zu verändern und eine nachhaltige Entwicklung voranzutreiben:

• SmartHelio: Ein Schweizer Start-up, das Probleme in Solarparks aus der Ferne diagnostiziert, Fehler vorhersagt und mithilfe von AI Lösungen in Echtzeit bereitstellt, um die Leistung und Lebensdauer von Solarsystemen zu verbessern.

• Enfor: Dieses dänische Start-up nutzt AI, um die Erzeugung und den Verbrauch erneuerbarer Energie anhand von Wetter-, Gelände- und Anlagendaten vorherzusagen und zu optimieren und dadurch Energieverschwendung und CO₂-Fußabdruck zu reduzieren.

• Nova Innovation: Nova Innovation leitet ein europäisches Konsortium und nutzt AI, um die Leistung von Gezeitenturbinen zu verbessern und die Kommerzialisierung der Gezeitenenergie zu beschleunigen, wodurch eine kohlenstoffarme Alternative angeboten wird.

• Solavio: Ein indisches Start-up, das autonome, AI-gesteuerte Reinigungslösungen für Solarmodule anbietet, Reinigungspläne optimiert und die Effizienz verbessert, um den CO₂-Fußabdruck der Solarstromerzeugung zu verringern.

Zum Abschluss#

AI-Technologien definieren den Bereich der erneuerbaren Energien neu, indem sie den Wartungsbedarf vorhersagen, Probleme frühzeitig erkennen, Umweltbedingungen überwachen und die besten Standorte für neue Solarparks und Windkraftanlagen finden. Modernste AI-Anwendungen machen erneuerbare Energien effizienter, zuverlässiger und nachhaltiger. Mit dem Fortschritt der Branche wird AI wahrscheinlich für mehr saubere Energie sorgen und zu einem gesünderen Planeten beitragen.

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