Warum sind Stromspeicher beim Einsatz von erneuerbaren Energien besonders wichtig? Und wie kann künstliche Intelligenz bei Batteriespeichern die Effizienz steigern? Die RheinEnergie arbeitet hierzu an Projekten, die nicht nur erst Zukunftsmusik sind.
Der Strombedarf in Deutschland steigt immer weiter. Die Bundesregierung ist damit beschäftigt, den Strombedarf für Privatverbraucher sowie für die energieintensiven Industrien zu sichern. E-Mobilität sowie Chemie- und Metallindustrie gehören dazu. Außerdem besteht in der Kokerei und Mineralölverarbeitung ein hoher Energiebedarf sowie bei der Herstellung von Glas, Glaswaren, Keramik, Papier und Pappe. Über ein Viertel der Energiemenge wird in Deutschland in der Industrieproduktion eingesetzt. Diese Energie kommt nicht nur aus fossiler Energie, sondern immer mehr auch aus erneuerbaren Energien. Das Ziel ist, CO2-Emissionen zu verringern und somit das Klima zu schonen. Die Energie aus erneuerbaren Energieanlagen, wie Windkraftanlagen, Solaranlagen, Wasserkraftwerken und mehr, ist zu Spitzenproduktionszeiten so hoch, dass das Stromnetz überlastet werden könnte. Um das zu verhindern, fahren Netzbetreiber u. a. die Wind- und Solarkraftwerke immer wieder herunter. Aber das kostet Geld. Damit auch die überschüssige Energie nicht ungenutzt verpufft, braucht es immer bessere Strom- und Batteriespeicher. Das ist eine Herausforderung, mit der unsere Generation viel beschäftigt ist, denn es ist ein Schlüsselprinzip zur effizienten Nutzung der regenerativen Energie und der Abkehr von den fossilen Brennstoffen. Die RheinEnergie setzt nun aktuelle Technologien aus dem Bereich KI ein, um seine Batteriespeicher noch besser zu machen.
KI-basierte Prognosen
Die RheinEnergie Trading (RET) ist u. a. damit betraut, den Einsatz der Batteriespeicher der RheinEnergie zu optimieren. Die erzeugten Strommengen der RheinEnergie, wie aus den Wind- und Solarkraftwerken, werden von der RET vermarktet. Die Wirtschaftlichkeit wird bei einer Optimierung der Batteriespeicher gesteigert, aber auch die Effizienz der Energienutzung. Ein Beispiel ist der bislang größte gebaute Solarpark in Mecklenburg-Vorpommern, der in Lärz und Rechlin steht und den die RheinEnergie verantwortet. Hier nimmt das Batteriespeichersystem mit einer Kapazität von sieben Megawattstunden überschüssigen Solarstrom auf und gibt ihn bei Bedarf wieder in das öffentliche Versorgungssystem ab. Es dauere laut RheinEnergie nur eine Stunde, um dieses System vollständig zu be- und entladen. Zu große Spannungsspitzen im Stromsystem werden so verhindert und stabilisieren damit das Stromnetz. Zudem verpufft die überschüssige Solarenergie nicht einfach. Wie kommt hier KI zum Einsatz? Die RheinEnergie Trading erstellt jede Viertelstunde eine Prognose für die Stromerzeugung für jeden Tag der folgenden Woche. Im Anschluss erstellt sie jede Viertelstunde eine KI-gestützte Prognose für den Börsenstrompreis zur Vermarktung der erzeugten Energie. Das seien Intervalle, die es erlauben würden, genau auf die Preissignale des Strommarktes zu reagieren. Sämtliche relevanten Parameter des Batteriespeichers wie der aktuelle Speicherstand würden berücksichtigt. Ob gerade die Sonne scheint oder der Wind pustet oder nicht, durch die modernen Batteriespeicher in Kombination mit der Effizienz aus KI-gestützten Prognosen können die Stromauslastung und die Stromvermarktung verbessert werden. Aus den Learnings des Batteriespeichers in Mecklenburg-Vorpommern und des RET-Teams möchte die RheinEnergie wertvolle Informationen für künftige Batteriespeichersysteme ziehen. Das Geschäftsfeld Batteriespeicher ist immerhin ein wichtiges Zukunftsfeld auf dem Weg zur Dekarbonisierung und zur Wirtschaftlichkeit von erneuerbaren Energien. Sämtliche Netzanbieter sind mit der Effizienz von Batteriespeichern beschäftigt. Ein weiteres Beispiel für die immer größer werdende Relevanz von Batteriespeichern ist das Feld der Elektromobilität. Die Effizienz von Batteriespeichern zu steigern ist ein gesamtgesellschaftliches Anliegen.
(Karoline Sielski)
Bildquellen
- Luftbild_Photovoltaikanlage_Laerz_RheinEnergie: RheinEnergie