In diesem Post betrachten wir rückblickend ein bereits zwei Monate zurückliegendes Interview, das jedoch für alle Interessierten im Bereich Demand Side Management und künstliche Intelligenz (AI) sehr hörenswert ist. Als jemand, der sich seit langem mit diesen Themen beschäftigt und bereits vor Jahren bei der Entwicklung des GrünstromIndex ähnliche Überlegungen angestellt hat, finde ich es besonders spannend, wie AI genutzt werden kann, um das Energiemanagement und den Energiehandel zu revolutionieren.
Das Interview mit David Miller, Vizepräsident für Geschäftsentwicklung bei Gridmatic, einem durch künstliche Intelligenz unterstützten Energieanbieter, beleuchtet die Bedeutung von AI für die moderne Energieinfrastruktur. Die Fähigkeit von AI, Energieverbrauch, Preise und Handel vorherzusagen und zu steuern, ist ein Schlüssel für den Aufbau von Resilienz und Effizienz im Netz. Durch schnellere und präzisere Prognosen kann die AI dabei helfen, Netzauslastung und Wetterstörungen zu managen, besonders in Zeiten volatiler Last und variabler Erneuerbaren-Einspeisung.
AI basiert auf innovativen mathematischen Techniken, um bessere Vorhersagen zu treffen. Diese Präzision ist vor allem bei der Einbindung von Speichersystemen und der Teilnahme an Strommärkten von Vorteil. Speicher müssen optimal auf Lade- und Entladezeiten abgestimmt sein, um den Ertrag zu maximieren und gleichzeitig innerhalb der operativen Grenzen zu bleiben. Aus der Perspektive der Marktakteure bedeutet dies, dass AI-Modelle genutzt werden können, um Teilnahmegebote auf diesen Märkten zu optimieren.
In ähnlicher Weise beschäftigt sich auch das Time-of-Use Tarifmodell, entwickelt von STROMDAO, mit der Synchronisation von Verbrauch und Produktion regenerativer Energien. Dieses Modell zielt darauf ab, Strom primär dann zu verbrauchen, wenn er aus erneuerbaren Quellen zur Verfügung steht, und fördert somit eine effizientere Nutzung der Investitionen in die Energiewende. Der GrünstromIndex spielt eine wesentliche Rolle für die Vorhersage und ermöglicht es, Verbrauch in Zeiten hoher regionaler Erzeugung zu verlegen, um Netzbelastungen zu vermindern und die Energieeffizienz zu steigern.
Die technischen Ansätze von AI und STROMDAO betonen beide die Wichtigkeit von Vorhersagen für eine nachhaltige und flexible Energiezukunft. Ob durch eine auf AI basierende Analyse oder durch offene und transparente Tarifsysteme wie beim GrünstromIndex, der Einsatz innovativer Technologien und Strategien im Energiemarkt erleichtert eine umweltfreundlichere und reaktionsfähigere Energieversorgung.