Wann sollte eine Batterie laden? Wann ist es besser, sie zu entladen? Und wie kann man schon heute auf die Energiepreise, Solarerzeugung und Verbrauchsspitzen von morgen reagieren? All das sind Fragen, auf die KI eine Antwort liefern sollte. Aber ist das wirklich so, oder ist KI heute vor allem ein Hype ohne konkreten Mehrwert? In diesem Blog erfahren Sie, wie wir bei Smart Ass Energy KI in unseren Systemen einsetzen. Spoiler: mit tatsächlich großer Wirkung.
Fragt man jemanden, was KI ist, lautet die Antwort mit großer Wahrscheinlichkeit „ChatGPT“. Verständlich, denn generative KI ist in den vergangenen Jahren enorm sichtbar geworden. Im Energiemanagement liegt der eigentliche Mehrwert jedoch woanders.
Machine Learning, neuronale Netze und autonome Entscheidungsmodelle ermöglichen es, komplexe Energiesysteme kontinuierlich zu analysieren und selbstständig die wirtschaftlichsten Entscheidungen zu treffen. Nicht auf Basis vorprogrammierter Regeln, sondern auf Grundlage von Daten, Prognosen und Erfahrung.
Welche Arten von KI nutzen wir in unserem Energy Management System (EMS)?
Auf jedem angeschlossenen Asset läuft ein Machine-Learning-Modell, das das Verhalten der jeweiligen Batterie, Ladestation oder Anlage kennenlernt. In der Cloud führt anschließend ein KI-Agent alle Informationen zusammen und bestimmt, wie das gesamte Energiesystem optimal gesteuert wird.
Zusätzlich nutzen wir ein Large Language Model (LLM), damit Nutzer einfacher mit dem System kommunizieren können. So lassen sich Texteingaben automatisch in verwertbare Systemeingaben übersetzen.
Doch eines ist wichtig: Diese Chat-Oberfläche ist nicht die Technologie, die uns unterscheidet. Die eigentliche Intelligenz steckt in den selbstlernenden Modellen, die kontinuierlich Entscheidungen treffen und sich laufend weiterentwickeln.
Von festen Regeln zu autonomen Entscheidungen
Viele klassische Energiemanagementsysteme arbeiten heute noch nach einer festen Logik.
- Wenn der Strompreis unter einen bestimmten Grenzwert fällt: Batterie laden.
- Wenn die Sonne scheint: Solarstrom nutzen.
- Wenn der Verbrauch steigt: Batterie entladen.
Das funktioniert – aber nur, solange sich die Realität an diese Regeln hält. Ein KI-gesteuertes EMS funktioniert grundlegend anders.
Anstatt im Voraus Hunderte Regeln zu programmieren, geben wir lediglich die Grenzen und Limits der verschiedenen Assets vor. Innerhalb dieser Grenzen entscheidet das KI-Modell selbst, welche Entscheidung in diesem Moment am sinnvollsten und wirtschaftlich attraktivsten ist. Dadurch ist das System deutlich flexibler als traditionelle regelbasierte Software.
KI betrachtet das Gesamtbild
Eine gute Entscheidung hängt nie nur von einem einzigen Parameter ab. Das System kombiniert kontinuierlich verschiedene Datenquellen, zum Beispiel:
- Aktueller Batteriestatus
- Prognostizierte Solarerzeugung
- Wetterprognosen
- Dynamische Energiepreise
- Netzrestriktionen
- Verbrauchsprofil des Standorts
- Vom Kunden festgelegte Prioritäten
Dadurch kann das System vorausschauend handeln. Werden für morgen hohe Strompreise erwartet? Dann kann es bereits heute entscheiden, Energie zu speichern.
Stehen einige Stunden mit sehr günstigem Strom bevor? Dann kann es sinnvoll sein, die Batterie zunächst gezielt zu entladen, damit sie später zu einem niedrigeren Preis wieder geladen werden kann.
Erwartet das System eine Verbrauchsspitze oder begrenzte Netzkapazität? Dann kann es die Batterie möglichst weit aufladen, bevor diese Situation eintritt.
Das Ergebnis ist eine deutlich intelligentere Form des Energiemanagements: Entscheidungen reagieren nicht nur auf das, was gerade passiert, sondern antizipieren auch, was als Nächstes kommt.
Ein EMS, das sich kontinuierlich verbessert
Ein wichtiger Bestandteil unserer Technologie ist Machine Learning auf Asset-Ebene. Unser Load Commander lernt automatisch, wie sich eine Batterie oder ein anderes Asset in der Praxis verhält.
Dafür muss niemand alles manuell konfigurieren. Das System lernt unter anderem:
- Wie ein Asset unter unterschiedlichen Bedingungen reagiert
- Wo die tatsächlichen Grenzen liegen
- Welchen Einfluss Temperatur oder Belastung haben
- Wie sich die Leistung im Laufe der Zeit entwickelt
Das bietet mehrere Vorteile. Neue Assets können schneller integriert werden, ohne langwierige Konfiguration. Außerdem wird die Steuerung mit zunehmender Datenmenge immer präziser.
Und es eröffnet eine weitere Möglichkeit: Predictive Maintenance. Beginnt sich eine Batterie plötzlich anders zu verhalten als erwartet, kann das System diese Abweichung erkennen und melden, noch bevor tatsächlich ein Problem entsteht.
Der KI-Agent ist der Dirigent des Energiesystems
Alle Informationen laufen schließlich in einem zentralen KI-Agenten zusammen. Er kombiniert die Daten der verschiedenen Assets mit externen Informationen wie Wetterprognosen, Energiepreisen, Netzrestriktionen und den Präferenzen des Nutzers.
Auf dieser Basis bestimmt er, wie alle Komponenten des Energiesystems zusammenarbeiten sollen. Nicht nur die Batterie, sondern auch Ladestationen, Solarmodule und andere Assets werden als Gesamtsystem gesteuert.
Genau diese zentrale Intelligenz ermöglicht es, kontinuierlich die optimale Balance zwischen Wirtschaftlichkeit, Komfort und Energieverfügbarkeit zu finden.
Kleinere Batterie, mehr Intelligenz
Oft wird angenommen, dass eine bessere Energieperformance automatisch größere Batterien erfordert. Das ist längst nicht immer der Fall.
Ein intelligentes Energy Management System holt mehr aus derselben Anlage heraus, weil es jederzeit bessere Entscheidungen trifft. Dadurch kann eine kleinere Batterie in vielen Situationen überraschend viel leisten.
Let’s K.I.S.S.
Möchten Sie wissen, was unser EMS für Ihr Energiemanagement leisten kann? Nehmen Sie Kontakt mit unseren Experten auf. Gemeinsam schauen wir gerne, wie Ihr Unternehmen mehr Kontrolle, mehr Flexibilität und eine höhere Rendite aus seiner Energie erzielen kann.
