Dynamische Innovation in der Digitalisierung des Energiesektors

Die schnelle Einführung der Digitalisierung in der Energiewirtschaft ist ein eindrucksvolles Beispiel für ihre dynamische Innovation – die kontinuierliche Entwicklung und Einführung neuer Ideen, Produkte oder Prozesse, um den sich ändernden Marktanforderungen gerecht zu werden. Hier untersucht POWER, wie einige komplexe digitale Konzepte, die, obwohl sie häufig unter „Schlagworten“ kommuniziert werden, einen umsetzbaren Einfluss im Energiebereich haben, von der Erzeugung bis zum Verbraucher.

Die Digitalisierung – der ganzheitliche Prozess, der die Umwandlung von Geschäftsmodellen und Abläufen in eine vernetztere, datengesteuertere, vielseitigere und effizientere Umgebung umfasst – hat sich im Zuge der Energiewende zu einem etablierten Hebel im Energiesektor entwickelt. Bisher umfasste dieser Prozess eine Vielzahl komplexer und sich schnell entwickelnder digitaler Technologien, die eine Reihe von Ansätzen beinhalten.

Angesichts der Komplexität des Energiesektors selbst ist es nicht einfach, mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten – mit einem breiten Spektrum an Interessengruppen, von Stromerzeugern über Übertragungs- und Verteilungsunternehmen bis hin zu Regulierungsbehörden und einem breiten Spektrum von Verbrauchern. Hier geht POWER auf einige zugrunde liegende digitale Technologien und neue Konzepte ein und veranschaulicht, wie Energieakteure sie nutzen (oder nutzen wollen).

Vor mindestens zwei Jahren waren Energiefachleute weitgehend davon überzeugt, dass künstliche Intelligenz (KI) – die Fähigkeit von Maschinen, schnell aus großen Datensätzen zu lernen, Probleme zu lösen und sich ohne menschliches Eingreifen kontinuierlich an neue Daten anzupassen – ein Hype sei. Aber aufgrund der Fortschritte bei Computersystemen haben KI und ihre Teilmenge, das maschinelle Lernen, immer mehr an Bedeutung gewonnen, mit dominanten Anwendungen in den Bereichen Effizienz und Nutzung, Prognose, Algorithmen- und Mustererkennung für lernende Systeme sowie Verwaltung und Transport von Energiequellen (siehe Seitenleiste). . Das Potenzial von KI floriert auch für die Energiespeicherung, Unsicherheitsanalyse, Abwasserbehandlung, Emissionskontrolle, Biokraftstoffproduktion, Energieversorgungskettenmanagement, erneuerbare Energien, Risikobewertung und Nachfragereaktion.

1. Eine von Forschern der Universität Teheran erstellte Karte versucht, Zusammenhänge zwischen künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) im Energiebereich zu veranschaulichen. Die Farbe Blau deckt KI-Anwendungen in den Bereichen Energieeffizienz und -nutzung ab; Gelb deckt ML und die damit verbundenen Prognosemethoden ab; Grün behandelt Algorithmen und Mustererkennung für lernende Systeme; und Rot deckt Energiequellen und Verbraucher ab. Quelle: Energy Strategy Reviews, Januar 2023

Die Anwendungsfälle sind scheinbar endlos (Abbildung 1). Im Januar 2023 stellte ein KI-gestützter Stromvermarkter Gridmatic Retail vor, um den Einkauf erneuerbarer Energien zu rationalisieren und gleichzeitig Geschäfts- und Industriekunden Vorhersehbarkeit und Automatisierung zu bieten. Ein anderes Unternehmen, Imperium Predictive Analytics, nutzt KI, um Verbrauchern dabei zu helfen, fundiertere Entscheidungen über Beschaffungsstrategien zu treffen, indem sie Portfolios mithilfe eines Algorithmus absichern, der kurz-, mittel- und langfristige Horizonte vorhersagt.

Lucas Grimes, Gründer von Imperium, sagte, der Hauptwert des Dienstes bestehe darin, durch einen vereinfachten Prozess Markttransparenz zu schaffen, der es mehr Interessengruppen ermögliche, auf der Grundlage verwertbarer Daten zu bewerten und Entscheidungen zu treffen. Allerdings wies Grimes darauf hin, dass sich die größten Herausforderungen bei KI, insbesondere im Prognosebereich, weiterhin um „Datenerfassung und Datenvalidierung“ drehen. Ein weiteres Problem sei die Datengenauigkeit, bemerkte er.

Die Veröffentlichung von ChatGPT durch OpenAI im November 2022, einem kommerziell erhältlichen Chatbot, der auf einem Large-Language-Modell (LLM) mit künstlicher Intelligenz (KI) basiert, führte zu der weit verbreiteten Erkenntnis, dass generative KI einen entscheidenden Wandel bei der Mensch-Daten-Schnittstelle bewirken könnte. Und während generative KI bereits viele Branchen revolutioniert, könnte sie für den Energiesektor erhebliches Potenzial bergen, unter anderem zur Unterstützung der Automatisierung, Entwicklung, Kommunikation und Analyse von Daten, haben mehrere Experten vorgeschlagen.

Geir Engdahl, Chief Technology Officer bei Cognite, erklärte gegenüber POWER: „Was sehr wertvoll sein wird, ist die Kombination aus fundiertem Domänenwissen und Daten sowie einem System, das in der Lage ist, die Aufgabe auszuführen. Es verfügt also über alle Rohrleitungen.“ Datenoperationen, wenn Sie so wollen, bei denen kontinuierlich Daten aus Ihrem tatsächlichen Kraftwerksbetrieb in das System fließen und wir die Möglichkeit haben, Aufgaben auszuführen, die innerhalb des Systems von Wert sind, wie z. B. die Erstellung von Inspektionsaufträgen, oder Root-Operationen durchzuführen „Wir erstellen eine Ursachenanalyse mit allen Ihnen zur Verfügung stehenden Daten“, sagte er. „Ich denke, dass die Kombination dieser ‚Data Ops‘ und ChatGPT und ähnlicher großer Sprachmodelle die Art und Weise, wie Wissensarbeiter in diesen Branchen arbeiten, wirklich verändern wird.“

Die größten Vorteile maßgeschneiderter generativer KI-Programme ließen sich auf alle Phasen des Anlagenleistungsmanagements anwenden, beispielsweise bei der Identifizierung von Geräten, bei denen die automatisierte Überwachung Alarme ausgelöst hat, schlug Engdahl vor. „Es ist in der Lage, all dieses Industriewissen irgendwie zusammenzufassen und wirklich clevere Vorschläge zu machen“, bemerkte er. „Natürlich wird der Mensch auf dem Laufenden bleiben und die letzte Entscheidung darüber treffen, was tatsächlich zu tun ist.“

Darüber hinaus könnten generative KI-Modelle Verweise auf Dokumente bereitstellen oder beim Onboarding von Daten in einen Wissensgraphen helfen. „Das bedeutet, dass Sie bei der Aufnahme beispielsweise unstrukturierter Daten, bei denen es sich um Dokumente oder Zeichnungen handeln kann, mehr Kontext aus den Daten ableiten können.“ Das Modell könnte beispielsweise den spezifischen Dokumenttyp identifizieren und es Mitarbeitern ermöglichen, mithilfe detaillierter „menschlicher Sprache“ schnell spezifische Details zu einem Dokument abzufragen und abzurufen. Engdahl warnte jedoch davor, dass das Modell Unzulänglichkeiten und Mängel aufweist, darunter „Halluzinationen“, Lügen durch Unterlassung, Datensicherheit und Schutz des geistigen Eigentums, sagte er.

Cloud Computing, ein Mittel, mit dem große Datenmengen für eine effiziente Datenanalyse und Echtzeit-Entscheidungsfindung gespeichert und verarbeitet werden können, scheint auch im Energiebereich an Fahrt zu gewinnen. Amazon Web Services (AWS) hat kürzlich lukrative Verträge mit mehreren Versorgungsunternehmen unterzeichnet, um Cloud-Technologien und datengesteuerte Lösungen auf Basis fortschrittlicher Analysen bereitzustellen. Duke Energy begann beispielsweise im November 2022 eine „mehrjährige strategische Zusammenarbeit“, um neue Smart-Grid-Software und -Dienste auf AWS zu entwickeln und seine Intelligent Grid Services zu erweitern – eine Reihe maßgeschneiderter Anwendungen, die dem Energieversorger helfen, den zukünftigen Energiebedarf vorherzusehen und zu identifizieren wo und wie das Stromnetz aktualisiert werden kann. Das Versorgungsunternehmen erklärte sich außerdem bereit, seine Informationstechnologie- und Grid-Analyse-Workloads auf AWS zu migrieren.

„Unsere digitale Entwicklung ist von grundlegender Bedeutung für unseren Übergang zu sauberer Energie“, sagte Bonnie Titone, Senior Vice President und Chief Information Officer bei Duke Energy. „Um beispielsweise den zukünftigen Energiebedarf genau zu simulieren und Investitionen für das Netz zu planen, müssen wir Hunderte Millionen Stromflussberechnungen durchführen – ein Prozess, der mit herkömmlicher IT-Hardware [Informationstechnologie] Wochen dauern würde. Durch den Einsatz von Cloud-Technologien, die AWS bietet für Duke Energy entwickelt, wollen wir dieselben Simulationen in 15 Minuten oder weniger durchführen.“

Fortschritte in der Robotik werden den Betrieb und die Wartung von Kraftwerken enorm vorantreiben und schwierige Betriebs- und Wartungsaufgaben neu gestalten. Die autonome Roboterinspektion wird bereits in einer Flotte verschiedener Roboter eingesetzt, die für den Umgang mit schwierigen oder gefährlichen Umgebungen geeignet sind. Consumers Energy und National Grid nutzen separat den Spot von Boston Dynamics, den ikonischen, hundeähnlichen, agilen Roboter des Unternehmens, um Anlagen in den kritischen Umspannwerken des Unternehmens zu inspizieren und autonom thermische Scans und Messwerte zu erfassen. Ontario Power Generation und Duke Energy nutzen Spot inzwischen für Inspektionsmissionen in Kernkraftwerken. Spot wurde auch in Wasserkraftwerken und Bergbaugebieten eingesetzt, um Bereiche zu bewerten, die aufgrund des Risikos seismischer Aktivität, der Gesteinsstabilität oder des Vorhandenseins giftiger Gase gefährlich sind.

2. Der TOKA 4-Roboter von Gecko skaliert einen Kessel und sammelt Ultraschalldaten, um eine auf künstlicher Intelligenz basierende Softwareplattform anzutreiben. Mit freundlicher Genehmigung: Gecko Robotics

Auch das in Pittsburgh ansässige Unternehmen Gecko Robotics verzeichnet ein wachsendes Interesse an seinen Robotern. Ausgestattet mit Mehrwinkel-Ultraschallscans und visuellen Kameras können die Kletterroboter der TOKA-Serie (Abbildung 2) Tanks, Kessel, Wäscher, Rohrleitungen, Wandstärken und Lochfraß inspizieren. Angesichts der alternden Anlagen im Energiesektor ist das Geschäft besonders wichtig geworden. „Unsere Aufgabe besteht darin, Unternehmen von reaktiver Wartung mit sehr linearer oder schlechter Zuverlässigkeit zu proaktiver Wartung zu führen, aber sogar darüber hinaus“, sagte Jake Loosararian, CEO und Mitbegründer von Gecko Robotics, gegenüber POWER.

Gecko bietet auch eine KI-gestützte Datenanalyse an, die bei den vielfältigen, von Robotern ermöglichten Inspektionen gesammelt wird, was sich für einige seiner Kraftwerkskunden als unschätzbar wertvoll erwiesen hat. „Wir haben Daten zu Zehntausenden von Vermögenswerten gesammelt und verfügen über diese. Mit der fortschrittlichen Software können wir Einblicke in das geben, was sich unserer Meinung nach erfüllen wird, und anhand der Datensätze natürlich vorhersagen, was einige der Probleme sind, aber auch.“ in der Lage sein, sicherzustellen, dass die Investitionsausgaben (Kapitalausgaben) umsichtig ausgegeben werden, um die Probleme nicht nur heute, sondern auch in der Zukunft zu beheben, sodass Sie die Häufigkeit Ihrer Betriebsschließungen verlängern können.“

Gemäß der Definition des National Institute of Standards and Technology (NIST) umfasst das Internet der Dinge (IoT) die Vernetzung digitaler Geräte auf Verbraucherebene (z. B. intelligente Geräte und Mobilfunkgeräte). Im Gegensatz dazu umfasst das industrielle IoT (IIoT) die Vernetzung digitaler Geräte wie Sensoren, Instrumente und Maschinen in Industrie-, Fertigungs- und Geschäftsprozessen, beispielsweise Sicherheit, Leistungsoptimierung, Zugangskontrolle, Anlagenkontrolle, Sicherheit und Wartung .

IIoT zeichnet sich auch durch die Integration von Informations- und Kommunikationstechnologie zur Verbesserung der Betriebstechnologie (OT) aus, bei der es sich um „programmierbare Systeme oder Geräte, die mit der physischen Umgebung interagieren“ handelt. Zu OT-Systemen gehören beispielsweise Instrumentierungs- und Steuerungssysteme (I&C), Überwachungskontroll- und Datenerfassungssysteme (SCADA) und verteilte Steuerungssysteme. Während herkömmliche OT-Geräte in der Regel über kabelgebundene Netzwerke miteinander verbunden sind, können IIoT-Geräte eine Reihe drahtloser Technologien für eine großflächige Abdeckung nutzen, darunter WLAN, Mobilfunk, Satellit, Bluetooth oder Funkfrequenzidentifikation. NIST weist darauf hin, dass IIoT-Geräte nicht die herkömmliche Prozesssteuerung ersetzen sollen, sondern industrielle Prozesse durch zusätzliche Überwachung verschiedener Sensoren und die Anwendung von Datenanalysemodellen verbessern sollen.

Angetrieben durch Fortschritte in der Technologie und Bemühungen, die Kosteneinsparungen, den Komfort, die Effizienz, die Zuverlässigkeit und die Nachhaltigkeit von Leistungskomponenten zu steigern, nehmen IIoT-Geräte immer mehr zu. Nur eines von Hunderten Beispielen: Ein vorausschauendes Wartungsteam bei NRG Energy, einem wettbewerbsfähigen Energieriesen, hat kürzlich eine kontinuierliche drahtlose Anlagenüberwachung hinzugefügt, die häufigere Daten liefern und eine frühere Erkennung sich entwickelnder Ausfälle ermöglichen würde, um den Gerätezustand in seinen Kraftwerken besser beurteilen zu können.

Eine häufig genannte Hürde im Zusammenhang mit IIoT-Geräten besteht darin, dass es bei drahtlosen Netzwerken zu Ausfällen kommen kann und deren Bereitstellung kostspielig sein kann, insbesondere bei der Integration in die bestehende Infrastruktur. Ein besonderer Fortschritt in diesem Bereich war insbesondere die Integration von 5G, einem drahtlosen Kommunikationssystem. Insbesondere 5G habe den Weg für drahtlose isochrone Echtzeit-Bewegungssteuerung, Sensorsysteme zur Überwachung kritischer Prozesse sowie Augmented-Reality- und Virtual-Reality-Anwendungen geebnet, stellte 5G-ACIA fest, eine Allianz für vernetzte Industrien und Automatisierung. Zu den Vorteilen der Konnektivität mit hoher Bandbreite und geringer Latenz gehören unterdessen erweiterte Wartungsanwendungen sowie die Anlagensicherheit.

„Geo-Fencing-Anwendungen können für die Sicherheit von Arbeitnehmern und der Öffentlichkeit eingesetzt werden. Wenn ein Arbeitnehmer einen Bereich betritt, der gemieden werden sollte, kann sein tragbarer Sensor einen Alarm auslösen“, bemerkte Dominique Verhulst, Leiter der Global Energy Practice bei Nokia . „Diese Art von Anwendungen können auch in abgelegenen Anlagen eingesetzt werden, um zentrale Sicherheitsteams vor unbefugten Aktivitäten an einem Standort zu warnen. Um menschliche Aktivitäten an eingeschränkten Standorten, an denen das Arbeiten für Menschen zu gefährlich sein könnte, weiter einzuschränken, können ferngesteuerte Roboter dies tun.“ im Netzwerk aktiviert werden, um Wartungsaktivitäten zu automatisieren.“

Allerdings sind auch die mit IIoT-Systemen verbundenen Cybersicherheitsrisiken – insbesondere bei kommerziellen Standardgeräten, die nicht über intrinsische Sicherheitsfunktionen verfügen – ein allgegenwärtiges Problem. Laut Lior Frenkel, CEO des in Israel ansässigen Unternehmens Waterfall Security Solutions, werden in vielen Versorgungsunternehmen neue Lösungen implementiert, um Cybersicherheitsrisiken im Zusammenhang mit der IT/OT-Integration zu begegnen. Frenkel hob die Unidirektionalen Gateways von Waterfall hervor, eine „evolutionäre Alternative“ zu Firewalls, die den Fernzugriff sichern und eine Echtzeitüberwachung industrieller Netzwerke ermöglichen können.

„In der Cybersicherheit sind Risiken für OT-Netzwerke, Produktionsnetzwerke und Steuerungsnetzwerke neu. Als Markt ist er wahrscheinlich fünf Jahre alt“, sagte er. „Was sich vor fünf Jahren geändert hat, ist die Verlagerung der Bedrohung von terroristischer, staatlicher Bedrohung hin zu Ransomeware.“

Der Ansatz von Waterfall, der laut Frenkel von großen Versorgungsunternehmen wie Southern Co. eingesetzt wird, zielt im Wesentlichen darauf ab, Firewalls zu entfernen, die normalerweise zwischen dem Kontrollnetzwerk und der Außenwelt verbunden sind. Zu den weiteren aufkommenden Sicherheitstechnologien, die Frenkel im Auge behält, gehören Intrusion-Detection-Technologien, mit denen das Netzwerk aus der Ferne überwacht werden kann. Mittlerweile sei die Überwachung aber auch als Dienstleistung verfügbar, betonte er.

Digitale Werkzeuge verändern auch mehrere Aspekte des größeren Energiesystems. Neben maschinellem Lernen, das die Leistung von Solarmodulen anhand der Wetterbedingungen vorhersagen kann, sind mehrere Technologien entstanden, die virtuelle Kraftwerke ermöglichen – die verteilte Energieressourcen kombinieren, um Netzdienste bereitzustellen.

Digitale Technologien ermöglichen auch die Schaffung von Mikronetzen, kleinen, eigenständigen Energiesystemen, die unabhängig im größeren Netz betrieben werden können, und Hybridkraftwerken. In einem einzigartigen Beispiel haben das National Renewable Energy Laboratory (NREL) und das Idaho National Laboratory (INL) im Januar 2023 gezeigt, dass Kernenergie am INL und erneuerbare Energien am NREL mithilfe von ESnet-betriebener Glasfaserverkabelung und digitalen Echtzeitsimulatoren virtuell synchronisiert werden können.

Im Bereich der Verteilung möchten die Versorgungsunternehmen mehr in „Downline-Geräte investieren, die Wissen in ihre Modellierungstools einbauen, sowie in Betriebsfunktionen, um häufige Probleme mit der Stromqualität bei Überlastung zu lösen“, bemerkte Sally Jacquemin, Vizepräsidentin und General Managerin von Power and Utilities bei Der Geschäftsbereich Open Systems International (OSI) von AspenTech. Und auf der Übertragungsseite werde die Überwachung und Steuerung von Erzeugungsanlagen durch dynamische Stabilitätsanalysen immer wichtiger, um die Stabilität von Spannung und Frequenz im gesamten Netz mit erneuerbaren Energien sicherzustellen, sagte sie.

Digitale Technologien schaffen auch neue Energiehandelsplattformen, die einen effizienteren und transparenteren Handel mit Gutschriften für erneuerbare Energien und anderen Energierohstoffen ermöglichen. Blockchain, das bei diesen Bemühungen von zentraler Bedeutung war, erweist sich auch bei Bemühungen zur Beschaffung und Bereitstellung kohlenstofffreier Energie 24 Stunden am Tag, sieben Tage die Woche (24/7 CFE) als nützlich.

Beispielsweise arbeitet Cleartrace, ein Drittanbieter, seit 2020 mit JPMorgan Chase (JPM) im Vereinigten Königreich zusammen, um den Energieverbrauch von JPM mithilfe einer Blockchain-basierten Energieverfolgungstechnologie zu überwachen. Die Technologie passt den Stromverbrauch von JPM digital und in Echtzeit an die erneuerbare Erzeugung im Rahmen eines Stromabnahmevertrags rund um die Uhr an. Die Plattform von Cleartrace wird auch von NextEra, Iron Mountain, Brookfield Properties und Brookfield Renewable genutzt.

3. Das digital verstärkte Baumodell von Terafab verspricht, den Bau von Solarkraftwerken zu beschleunigen, die Baukosten zu senken und das physische Sicherheitsrisiko von Bauarbeitern zu beseitigen, die schwere Solarpaneele und Stahlkonstruktionen (oft unter rauen Wetterbedingungen) heben müssen, indem sie Automatisierung nutzen an einem klimatisierten Fließband. Dieses Rendering zeigt Terabase Terafab in einer „automatisierten, digitalen Feldfabrik“. Mit freundlicher Genehmigung: Terafab

Schließlich stärken digitale Fortschritte auch die Lieferketten und verändern das Bauwesen. Im Mai kündigte das Unternehmen für digitale und Automatisierungslösungen Terabase Energy die weltweit erste automatisierte digitale Feldfabrik für den Bau von Solarkraftwerken an. Das umfassende Terafab-System (Abbildung 3) soll im Herbst 2023 einsatzbereit sein und einen digitalen Zwilling eines Projektstandorts, fortschrittliche Lieferketten- und Bestandsverwaltungssysteme, eine drahtlose digitale Kommandozentrale vor Ort, eine vor Ort eingesetzte automatisierte Montagelinie und Spezialfunktionen kombinieren Installationsrover in einen nahtlosen 24/7-Betrieb überführt, teilte das Unternehmen POWER mit.

—Sonal Patelist leitender Mitherausgeber von POWER (@sonalcpatel, @POWERmagazine).

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