Wie KI bei erneuerbaren Energien die Nachhaltigkeit unterstützt

Als Gesellschaft sind wir schon seit einiger Zeit auf fossile Brennstoffe angewiesen. Im vergangenen Jahr erreichten die globalen energiebedingten Kohlendioxidemissionen einen neuen Höchststand von 34,4 Milliarden metrischen Tonnen. Obwohl das Pariser Abkommen von 2015 darauf abzielt, die globale Erwärmung durch die Senkung der Kohlenstoffemissionen deutlich unter 2 Grad Celsius zu halten, haben wir nach wie vor Schwierigkeiten, diese Ziele zu erreichen. Angesichts dieser Tatsachen konzentriert sich die Energiebranche auf erneuerbare Energien.

Erneuerbare Energien werden aus natürlichen Quellen erzeugt, die kontinuierlich regeneriert werden und langfristig nachhaltig sind. Im Gegensatz zu fossilen Brennstoffen wie Kohle, Öl und Erdgas, deren Entstehung Millionen von Jahren dauern kann und die nach dem Verbrauch erschöpft sind, können Quellen erneuerbarer Energien ständig aufgefüllt werden. Sonnenlicht, Wind und Geothermie sind beispielsweise erneuerbare Energiequellen.

Abb. 1: Quellen erneuerbarer Energien.

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 Energiebranche setzt auf künstliche Intelligenz (KI) und Computer Vision, um diese Herausforderungen zu bewältigen. Der weltweite KI-Markt für saubere Energie wird voraussichtlich bis 2030 einen Wert von 75,82 Milliarden US-Dollar überschreiten. In diesem Artikel schauen 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 Computer Vision revolutionieren 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 dabei zu helfen, visuelle Daten zu interpretieren und zu verstehen. Diese Fortschritte machen den Betrieb erneuerbarer Energien effizienter, zuverlässiger und kostengünstiger.

Hier sind einige wichtige Vorteile der Nutzung von Computer Vision bei erneuerbaren Energien:

• Automatisierte Anlageninspektion: Automatisierte Inspektion von Anlagen, um Fehler frühzeitig zu erkennen, rechtzeitige Wartungen zu planen und kostspielige Ausfälle zu verhindern.
• Vorhersage der Energieerzeugung: Vorhersage der Energieerzeugung aus Quellen wie Sonne und Wind, um das Stromnetz besser verwalten zu können.
• Optimierung und Identifizierung: Optimierung des Energieverbrauchs in Gebäuden, Identifizierung beschädigter Solarpaneele und mehr.

Es gibt jedoch auch Nachteile, die berücksichtigt werden müssen:

• Hohe Anfangskosten: Die Implementierung von KI- und Computer-Vision-Technologien kann erhebliche Vorabinvestitionen sowohl in Hardware als auch in Software erfordern.
• Abhängigkeit von der Datenqualität: Die Effektivität von Computer-Vision-Systemen hängt stark von der Qualität und Quantität der Daten ab, mit denen sie trainiert werden, was manchmal ein begrenzender Faktor sein kann.
• Schwierige Integration in Altsysteme: Oftmals kann es sich als schwierig erweisen, Maschinen in einer industriellen Umgebung in KI-Systeme zu integrieren.

Unter Berücksichtigung der Vorteile und Nachteile wollen wir einige praktische Anwendungen von Computer Vision im Sektor der erneuerbaren Energien untersuchen.

Verwaltung 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 Solarmoduls mithilfe von Computer Vision überwacht und verwaltet werden. So können beispielsweise während der Bauphase Drohnen und Satelliten hochauflösende Bilder des Standorts aufnehmen. Diese Bilder können mit Computer Vision analysiert werden, um sicherzustellen, dass alles korrekt installiert ist. Das frühzeitige Erkennen von Fehlern wie falsch ausgerichteten Modulen oder fehlerhafter Verkabelung spart Zeit und Geld, indem kostspielige Fehler vermieden werden.

Abb. 2: Überwachung der Installation von Solarmodulen und Abgleich mit Designplänen mittels Computer Vision.

Sobald der Solarpark in Betrieb ist, spielt Computer Vision eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung seiner Effizienz. Hochauflösende Kameras können die Solarmodule auf Probleme wie Risse, Staubansammlungen, Unkrautwachstum und Sicherheitsrisiken überwachen. Ein KI-System kann schnell detaillierte Berichte über die spezifischen Probleme und deren Standorte zusammenstellen. Dies hilft Wartungsteams, Probleme zeitnah und präzise zu beheben. Ausfallzeiten werden minimiert und der Solarpark läuft reibungsloser.

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

Erkennung von Fehlern an Windkraftanlagen#

Eine weitere großartige Quelle für erneuerbare Energien ist der Wind. Windkraftanlagen nutzen Windkraft und wandeln sie in Strom um. Diese Anlagen sind wie jede andere Maschine anfällig für Verschleiß. Die Erkennung von Oberflächenschäden an den Rotorblättern von Windkraftanlagen gewährleistet eine optimale Leistung und verhindert kostspielige Ausfallzeiten. Bei herkömmlichen Inspektionsmethoden muss oft jemand für eine manuelle Inspektion auf den Turm klettern, was sehr gefährlich, zeitaufwändig und teuer sein kann. KI vereinfacht den gesamten Prozess.

Computer-Vision-Modelle wie Ultralytics YOLOv8 können Bilder und Videos von Turbinenblättern analysieren, die mit Drohnen oder hochauflösenden Bodenkameras aufgenommen wurden. Diese KI-Modelle nutzen Aufgaben wie Objekterkennung, Instanzsegmentierung und Bildklassifizierung, um verschiedene Arten von Schäden und Fehlern an den Blättern zu identifizieren, wie z. B. Vorderkantennerosion, Risse, Blitzeinsatzschäden, Delaminierung und Oberflächenverfärbungen. Darüber hinaus können KI-Systeme lokale Vogelpopulationen überwachen und sich in andere Systeme integrieren, um diese abzuschrecken, wodurch weitere Schäden an den Blättern verhindert und die Vögel geschützt werden.

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

Gezeitenturbinen und marine Ökosysteme#

Gezeitenwellen sind ebenfalls eine gute Quelle für erneuerbare Energien, aber es gibt einige Punkte zu beachten. Gezeitenturbinen belasten das umliegende marine Ökosystem. Sie stören die Bewegung von Meeresbewohnern und können diese auch in ihren Blättern einklemmen. Die Unterwassergeräusche, die diese Turbinen erzeugen, können 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 Technologie einzusetzen, um diese Umgebungen detailliert zu erforschen und zu untersuchen, bevor wir ihnen Energie entziehen. 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 verwenden modernste Vision-Modelle und Unterwasserkameras.

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

Wir können marine Ökosysteme mithilfe von KI verstehen. Sie hilft Forschern auch bei der Beantwortung von Fragen bei der Suche nach einem Standort für den Bau von Turbinen. Beispielsweise möchte ein Forscher möglicherweise wissen, wie groß die Fischpopulation und das andere aquatische Leben in der Region ist oder ob es dort gefährdete Arten gibt. Selbst nach der Standortauswahl und dem Bau können diese Systeme verwendet werden, um sowohl die Umwelt als auch die Turbinen zu überwachen.

Standortwahl für Geothermieanlagen mithilfe von KI#

Eine weitere Quelle für erneuerbare Energien findet sich in Geothermieanlagen. Diese nutzen die natürliche Erdwärme zur Stromerzeugung. Herkömmlicherweise stehen diese Anlagen vor Herausforderungen wie unerwarteten Geräteausfällen, 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. Ein proaktives Vorgehen mit Unterstützung von KI hält die Anlage am Laufen und hilft, teure Reparaturen zu vermeiden.

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

Eine der interessantesten Anwendungen von KI im Hinblick auf Geothermiekraftwerke tritt in Erscheinung, wenn wir versuchen zu ermitteln, wo ein Kraftwerk gebaut werden soll. Die Auswahl von Standorten für Geothermiekraftwerke mithilfe von KI beinhaltet die Nutzung von Satellitenbildern und geografischen Daten, 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 identifizieren. Im Idealfall sollte ein neues Kraftwerk so gebaut werden, dass es die maximale Geothermieenergie nutzt. Außerdem kann KI dabei helfen, Umweltauswirkungen, den Zugang zur Infrastruktur und potenzielle Risiken zu bewerten, wodurch der Standortauswahlprozess umfassender und präziser wird.

Startups, die KI zur Reduzierung des CO2-Fußabdrucks nutzen#

Die Bedeutung von KI bei der Bewältigung von Umweltproblemen wird zunehmend deutlich. Eine von der Boston Consulting Group (BCG) durchgeführte Umfrage ergab, dass 87 % der globalen Klima- und KI-Führungskräfte aus dem öffentlichen und privaten Sektor den Wert fortschrittlicher Analysen und KI im Kampf gegen den Klimawandel erkennen. Darüber hinaus sind 67 % der Führungskräfte aus dem privaten Sektor der Ansicht, dass Regierungen proaktivere Maßnahmen ergreifen sollten, um die Integration von KI in Umweltinitiativen zu unterstützen.

Werfen wir einen Blick auf einige Startups, die KI und Computer Vision einsetzen, um den Sektor der erneuerbaren Energien zu transformieren und eine nachhaltige Entwicklung zu fördern:

• SmartHelio: Ein Schweizer Startup, das Probleme von Solarparks aus der Ferne diagnostiziert, Fehler voraussagt und KI-gestützte Echtzeit-Lösungen bereitstellt, um die Leistung und Lebensdauer von Solaranlagen zu verbessern.

• Enfor: Dieses dänische Startup nutzt KI, um die Erzeugung und den Verbrauch erneuerbarer Energien auf der Grundlage von Wetter-, Gelände- und Anlagendaten vorherzusagen und zu optimieren, wodurch Energieverschwendung und CO2-Fußabdruck reduziert werden.

• Nova Innovation: Nova Innovation leitet ein europäisches Konsortium und setzt KI ein, um die Leistung von Gezeitenkraftwerken zu verbessern und die Kommerzialisierung der Meeresenergie zu beschleunigen, wodurch eine kohlenstoffarme Alternative geboten wird.

• Solavio: Ein indisches Startup, das autonome KI-gesteuerte Reinigungslösungen für Solarmodule anbietet, Reinigungspläne optimiert und die Effizienz verbessert, um den CO2-Fußabdruck der Solarenergieproduktion zu senken.

Zusammenfassung#

KI-Technologien definieren den Sektor der erneuerbaren Energien neu, indem sie Wartungsbedarfe vorhersagen, Probleme frühzeitig erkennen, Umweltbedingungen überwachen und die besten Standorte für neue Solarparks und Windkraftanlagen finden. Modernste KI-Anwendungen machen erneuerbare Energien effizienter, zuverlässiger und nachhaltiger. Während sich die Branche weiterentwickelt, wird KI wahrscheinlich mehr saubere Energie vorantreiben und zu einem gesünderen Planeten beitragen.

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