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Virtu­elles Kraft­werk setzt KI-Prognose-Service für präzise Erzeu­gungs- und Verbrauchs­pro­gnosen ein

Lesezeit: 2 Minuten

Als KI-Champion ausgezeichnet

Im Landes­weiten Wettbe­werb zur Künst­li­chen Intel­li­genz (KI) in Baden Württem­berg überzeugt EnBW mit einem Progno­se­ser­vice für deren Virtu­elles Kraftwerk. 

Heraus­for­de­rung

Virtu­elle Kraft­werke sind Zusam­men­schlüsse aus dezen­tralen Energie­ver­brau­chern und -erzeu­gern, wie beispiels­weise Super­charger für Elektro­fahr­zeuge und PV-Anlagen. Für einen virtu­ellen Kraft­werks­be­treiber sind sehr genaue Prognosen zur Vermark­tung des Stroms an der Strom­börse essen­tiell. Bei einer schlechten Progno­se­güte muss der Kraft­werks­be­treiber Ausgleichs­en­er­gie­kosten tragen. Darüber hinaus ist ein hoher Grad an Automa­ti­sie­rung erfor­der­lich – gleich­zeitig ist jedoch jeder Erzeuger und Verbrau­cher anders.
Lösung: Auf einer eigenen Platt­form bietet EnBW einen Full Managed Service an. Die Basis­ei­gen­schaften der Anlagen werden im Self-Service über das Kunden­portal übermit­telt. Die Initia­li­sie­rung der Progno­se­mo­delle erfolgt daraufhin vollau­to­ma­ti­siert. Da die Anlagen sehr indivi­duell sind, existiert je Anlage ein eigenes Modell. Diese kommen teilweise ohne initiales Trainings­ma­te­rial aus, da keine histo­ri­schen Verbrauchs- oder Erzeu­gungs­daten vorliegen. Dabei lernen diese Modelle dann von ähnli­chen Anlagen. Zudem übermit­teln die Anlagen konti­nu­ier­lich Messdaten, wodurch die Modelle stetig optimiert werden.
Ergebnis: Die indivi­du­ellen KI-Modelle liefern hoch präzise Prognosen, die zu bedeu­tenden Kosten­ein­spa­rungen der Kraft­werks­be­treiber führen. Das Gesamt­kon­zept zur Skalie­rung von KI umfasst zudem noch viele weitere Maßnahmen. Zum Beispiel setzt EnBW beim Umgang mit KI gezielt auf Weiter­bil­dungs­maß­nahmen für die eigenen Mitar­bei­tenden, ermög­licht den Wissens­transfer zwischen den Kollegen und baut ein Ökosystem aus Partnern auf.

Lösung

Auf einer eigenen Platt­form bietet EnBW einen Full Managed Service an. Die Basis­ei­gen­schaften der Anlagen werden im Self-Service über das Kunden­portal übermit­telt. Die Initia­li­sie­rung der Progno­se­mo­delle erfolgt daraufhin vollau­to­ma­ti­siert. Da die Anlagen sehr indivi­duell sind, existiert je Anlage ein eigenes Modell. Diese kommen teilweise ohne initiales Trainings­ma­te­rial aus, da keine histo­ri­schen Verbrauchs- oder Erzeu­gungs­daten vorliegen. Dabei lernen diese Modelle dann von ähnli­chen Anlagen. Zudem übermit­teln die Anlagen konti­nu­ier­lich Messdaten, wodurch die Modelle stetig optimiert werden.
Ergebnis: Die indivi­du­ellen KI-Modelle liefern hoch präzise Prognosen, die zu bedeu­tenden Kosten­ein­spa­rungen der Kraft­werks­be­treiber führen. Das Gesamt­kon­zept zur Skalie­rung von KI umfasst zudem noch viele weitere Maßnahmen. Zum Beispiel setzt EnBW beim Umgang mit KI gezielt auf Weiter­bil­dungs­maß­nahmen für die eigenen Mitar­bei­tenden, ermög­licht den Wissens­transfer zwischen den Kollegen und baut ein Ökosystem aus Partnern auf.

Ergebnis

Die indivi­du­ellen KI-Modelle liefern hoch präzise Prognosen, die zu bedeu­tenden Kosten­ein­spa­rungen der Kraft­werks­be­treiber führen. Das Gesamt­kon­zept zur Skalie­rung von KI umfasst zudem noch viele weitere Maßnahmen. Zum Beispiel setzt EnBW beim Umgang mit KI gezielt auf Weiter­bil­dungs­maß­nahmen für die eigenen Mitar­bei­tenden, ermög­licht den Wissens­transfer zwischen den Kollegen und baut ein Ökosystem aus Partnern auf.

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Virtuelles Kraftwerk der EnBW

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