KI für Energieprognosen

Herausforderung

Für Unternehmen, die energieintensiv arbeiten, ist ein intelligentes Energiemanagement erfolgskritisch. Die Unternehmen wollen wissen, wann wieviel Energie zu welchen Kosten zur Verfügung steht, wann der Verbrauch am höchsten ist und wie sie Lastspitzen vermeiden können. Unternehmen, die zukünftig verstärkt Elektromobilität nutzen wollen, sind darüber hinaus auf ein transparentes Lademanagement angewiesen, um ihren Energieverbrauch mit den Ladevorgängen in Einklang zu bringen. Zu diesen Themenfeldern forscht das Fraunhofer IAO unter Ausschöpfung der Potenziale der Künstlichen Intelligenz (KI).

Methodik

Mit Hilfe von KI können beim Energiemanagement Zielvorgaben individuell erstellt und optimiert werden. Im Bereich der Photovoltaik ermöglichen maschinelle Lernverfahren die Vorhersage des Energieertrags für die nächsten 24 Stunden. Ebenso lassen sich stichhaltige Prognosen für den Leistungsbezug mit einem Zeithorizont bis zu 10 Tagen anfertigen und zum Spitzenlastmanagement nutzen.

Nutzen

Im Bereich Energie und Elektromobilität werden Technologien auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI) zunehmend attraktiv und können ihre Vorteile durch immer höheren Datenbezug voll ausspielen: So unterstützt KI bei der Steuerung und Optimierung von Energiesystemen und Prognosen von Energieverbräuchen sowie -erträgen und managt Ladevorgänge nachfrageorientiert und vollautomatisiert.

Ergebnis

  • Vereinfachtes individuelles Energiemanagement
  • Vielfältige Anwendungsgebiete
  • optimierte Auslastung
  • Vorhersagen des Energieertrags aus Photovoltaik day-ahead
  • Stichhaltige Prognosen für den Leistungsbezug bis zu 10 Tage im Voraus
  • Effektiver und optimierter Einsatz von Energie und Elektromobilität

All diese Anwendungsgebiete, für die das Fraunhofer IAO Lösungen entwickelt, zeigen, dass KI im Kontext Energiemanagement und Elektromobilität für Unternehmen wie auch für die Endkunden große Chancen bietet.

Referenzprojekte

zum Thema intelligente, vernetzte Energiesysteme und E-Mobilität

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Publikation

eMobility Scout

»eMobility Scout« bietet Lösungen rund um den logistischen und wirtschaftlich effizienten Betrieb von E-Fuhrparks an mittels einer cloudbasierten IT-Plattform. Die Publikation fasst die Ergebnisse zusammen.

 

 

 

Publikation

Marktübersicht In-Memory-Systeme

Diese Studie bietet einen neutralen Überblick über ausgewählte aktuell am Markt erhältliche Softwarelösungen zur Unterstützung bei der Identifikation verdächtiger Schadenfälle