Die Energiewirtschaft steht vor der Aufgabe, volatile erneuerbare Erzeugung zu integrieren – ein Feld, in dem KI deutliche Hebel bietet. Dieser Beitrag zeigt dokumentierte Anwendungsfälle und die Integration über osFoundry.
dgm ist ein unabhängiger Integrationspartner und nicht mit dem Anbieter von osFoundry (osFoundry Inc.) verbunden. Angaben sind mit Quelle und Stand zu verstehen.
Anwendungsfälle im Überblick
| Anwendungsfall | Nutzen |
|---|---|
| Lastprognose | bessere Betriebsführung |
| Netzbetrieb-Entscheidungsunterstützung | sichere Steuerung |
| Anomalieerkennung | frühe Mustererkennung im Netz |
| Prädiktive Wartung | Schadensvermeidung |
| Flexibilisierung EE | zuverlässigere Einspeisung |
Quelle u. a.: Fraunhofer ISE/IEE, dena, Bitkom. Im aktuellen Stand prüfen.
Prognose und Netzbetrieb
KI-basierte Lastprognosen unterstützen Betriebsführungssysteme; im Netzbetrieb dient KI als Entscheidungsunterstützung und erkennt Anomalien in Netzdaten. KI-Agenten können die Einspeisung erneuerbarer Energien flexibler und zuverlässiger machen. osFoundry kann Prognosen und Analysen mit Folgeprozessen verketten.
Voraussetzung: Daten
Laut Bitkom besteht deutliches Entwicklungspotenzial bei KI im Stromnetz – Voraussetzung sind verfügbare, strukturierte Daten (Energiedatenräume, digitale Zwillinge). Hier liegt oft der erste Schritt vor dem KI-Einsatz.
Regulierung und DSGVO
Den Rahmen bilden Sektorregulierung (Bundesnetzagentur/EnWG), der EU AI Act und die DSGVO bei Smart-Meter- und Kundendaten. osFoundry bietet EU-Regionspinning, lokale Inferenz und Self-Hosting. Verwandt: KI-Tools für die Energiewirtschaft und Prozesse in der Energiewirtschaft mit KI optimieren.
dgm begleitet als unabhängiger Partner die Auswahl und Umsetzung mit osFoundry.