Strom für plötzliche hohe Energieverbräuche zur Verfügung zu haben, ist für Unternehmen teuer. Bielefelder Doktorand*innen wollen das Problem mit Hilfe Künstlicher Intelligenz (KI) lösen.
Für viele produzierende Unternehmen sind sogenannte Lastspitzen, plötzlich auftretende Phasen hoher Energieverbräuche, nicht erst seit der Energiekrise eine finanzielle Last. Der Grund: Durch die plötzlichen Ereignisse wird die Netzinfrastruktur besonders stark belastet. Energieversorger lassen es sich gut bezahlen, solche Lastspitzen abzusichern. Die Bielefelder Promovierenden, Sarah Schröder, Luca Hermes und Philip Kenneweg, wollen solche plötzlich ansteigenden Energieverbräuche künftig besser steuern – und wenn möglich sogar verhindern. Helfen soll dabei Künstliche Intelligenz, entstanden ist die Idee beim Makeathon des Technologie-Netzwerks „it’s OWL“.
© Mike-Dennis Müller
Das Projekt ins Rollen gebracht hatte Phillip Kenneweg. „Ich habe mitbekommen, dass es diesen Makeathon gibt und fand so ein Konzept schon immer ganz cool“, sagt der Wissenschaftler, der im Rahmen seiner Promotion an der Technischen Fakultät in der Arbeitsgruppe „Maschinelles Lernen“ arbeitet. „Ich habe dann in der Arbeitsgruppe rumgefragt, und Luca und Sarah gefunden, die auch mitmachen wollten.“
Das Konzept eines Makeathons: Interessierte widmen sich innerhalb einer vorgegebenen Zeit einem speziellen Problem und versuchen, Lösungen zu entwickeln. Im konkreten Fall stellten Firmen aus OWL Datensätze zur Verfügung, die dann von Teilnehmenden analysiert wurden.
„Wir haben uns für Energieverbrauchsdaten der Firmen Hesse Mechatronics und Weidmüller entschieden. Es ging um Ideen, wie sie damit Energie sparen können. Da ist dann unser Energiespar-Management herausgekommen“, sagt Luca Hermes
„Die Grundidee ist nicht, diese Lastspitzen herauszunehmen, sondern mit Hilfe von KI vorherzusagen“, erklärt Kenneweg. „Wenn man weiß, wann die Lastspitzen kommen, kann man Maßnahmen treffen, um den Energieverbrauch zu senken.“ Welche Maßnahmen das sind, ist unternehmensabhängig. So könnten andere Produktionsbereiche heruntergefahren werden oder Klimaanlagen pausieren. „Im besten Fall kann man so Lastspitzen verhindern.“
Das Konzept der drei Promovierenden gewinnt den ersten Preis, mit dem Preisgeld von 10.000 Euro kann nun zunächst ausgelotet werden, wie es weitergeht. Angedockt an die Forschungsgruppe „Maschinelles Lernen“ soll ein Verbund mit weiteren interessierten Firmen entstehen. „Die Idee ist, dass man das Konzept hier vorantreibt, sodass man darauf basierend ein Start-up gründen kann“, sagt Sarah Schröder. Das Projekt soll nun mit bis zu einer Million Euro vom Verbund „it’s OWL“ gefördert werden.
