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Enerige & Management > IT - Warum ein KI-Algorithmus den Bundesliga-Spielplan kennen muss
Bild: itestroorig / Fotolia
IT:
Warum ein KI-Algorithmus den Bundesliga-Spielplan kennen muss
Warum sich KI besonders gut für die Prognose von Energiebedarfen eignet und was sie von Menschen trotzdem noch lernen kann, erläutert Sebastian Ritter, CEO des KI-Spezialisten Ifesca.
 
E&M: Herr Ritter, welchen Mehrwert haben KI-Lösungen im Vergleich zu ‚klassischer‘ IT?

Ritter: Der größte Mehrwert von KI-Lösungen stellt sich aus meiner Sicht immer dann ein, wenn Entscheidungen sehr oft getroffen werden müssen, weil sich, wie etwa im Energiehandel, die Ausgangssituation häufig ändert. Kurz gesagt: Die schnelle Verarbeitung von Massendaten und das Verstehen dieser Daten durch KI führt dazu, dass man viel intelligenter als bisher automatisieren kann. 

E&M: Was heißt das konkret für die Energiebranche?

Ritter: Wir beschäftigen uns intensiv mit der Vorhersage von Strom-, Gas-, Wasser- und Wärmebedarfen. Früher haben die Versorger ein oder zwei Prognosen am Tag erstellt. Wir haben Kunden, die auf Basis unserer Lösungen heute täglich 10 000 Prognosen abgeben. Das wäre händisch einfach nicht mehr möglich, vor allem was die Bewertung der Ergebnisse angeht. 

E&M: Braucht die Einführung einer KI-Lösung einen höheren Aufwand?

Ritter: Man muss sich immer ansehen, wie hat der Kunde einen Prozess bisher gehandhabt? An und für sich ist der Einsatz unserer Lösung innerhalb von zwei Tagen möglich. Wir können digital an die bestehenden Systeme andocken. Was in manchen Fällen zu Verzögerungen führt, ist, wenn Prozesse in Unternehmen teilweise noch manuell ausgeführt werden oder vorhandene IT-Systeme keine passenden digitalen Schnittstellen haben, sondern Dateien ausgetauscht werden müssen, etwa über FTP-Server. 

E&M: Und das Training des Algorithmus?

Ritter: Das passiert bei unserer Lösung vom Start weg. Sobald die Daten eintreffen, lernt der Algorithmus zyklisch hinzu. Es gibt ein gewisses Vorwissen aus der Analyse historischer Daten, das wir dem System mitgeben. Der Algorithmus erkennt dann im Betrieb Situationen, die schon in der Vergangenheit aufgetreten sind, und schlussfolgert, welche Auswirkung das beispielsweise auf den künftigen Fernwärmebedarf hat.

E&M: Was für Faktoren sind das?

Ritter: Das können etwa bestimmte Wettersituationen sein. Ein schönes Beispiel ist ein Temperatursturz. Auch wenn ein großes Gewitter durchzieht und das Thermometer schlagartig um zehn Grad sinkt, äußert sich das nicht sofort im Fernwärmeverbrauch, sondern erst nach Stunden. 

E&M: Wie kommt das?

Ritter: Die Häuser sind noch warm, auch im Netz ist noch Wärme gespeichert. Diese Thermodynamik, die aber nicht statisch, sondern immer von verschiedenen Einflüssen geprägt ist, versucht der Algorithmus zu verstehen. Bisher musste man solche Prognosen händisch vornehmen und die Experten dafür sind klasse. Da mit einem rein datengetriebenen Algorithmus heranzukommen, ist gar nicht so einfach.

E&M: Wo liegt das Problem?

Ritter: Der Mensch hat oft noch zusätzliche Informationen: Er fährt morgens mit dem Rad zur Arbeit und sieht, dass hartnäckiger Nebel herrscht, wodurch der Fernwärmebedarf noch eine Zeit hoch bleibt. Dann muss man sich Gedanken machen: Wie bekommt man die Information ‚Nebel‘ als Datenspur in das System?
 
Sebastian Ritter (42) ist CEO und einer der Gründer des Prognosespezialisten Ifesca in Ilmenau. Der Diplomingenieur für Ingenieurinformatik war zuvor beim Fraunhofer-Institut IOSB-AST tätig
Bild: Ifesca

E&M: Bei einer KI-Lösung von IBM zur Suche von Tumoren auf Röntgenbildern war der Mensch gut, der Algorithmus besser, beide zusammen aber unschlagbar. Gilt das auch für andere Anwendungen?

Ritter: Diesen Effekt sehen wir vor allem beim sogenannten Labeln von Daten. Es kann sein, dass in der Datenspur eine Sondersituation auftritt, wo der menschliche Experte weiß, wie das zustande kommt, und dem Algorithmus mitteilen kann, dass es sich um eine Sondersituation handelt. Das System kann dann leichter daraus lernen.

E&M: Wie darf man sich das konkret vorstellen?

Ritter: Beispiel Bundesliga. Wenn ich Netzbetreiber in München bin, ist es für mich essenziell zu wissen, wann die Bundesligaspiele in der Allianz Arena stattfinden. Dann sind die Flutlichter im Stadion und die Heizung für den Rasen an. Wenn ich dem Algorithmus die Sondersituation ‚Bundesligaspiel‘ mitteile und zugleich die Termininformation für die Spiele an das System anbinde, kann es den Zusammenhang erkennen. Es lernt automatisch, seine Prognosen anzupassen − natürlich in Abhängigkeit von anderen Faktoren. 

E&M: Wie steht die Energiebranche ihrer Meinung nach dem KI-Einsatz gegenüber?

Ritter: Es gibt sicher aufgeschlossenere Branchen als der Energiesektor. Eine gesunde Skepsis gegenüber Neuerungen gehört aber dazu, schließlich ist die Energiebranche systemrelevant. Der Energiehandel muss funktionieren, die Netze müssen stabil bleiben, da kann man nicht so einfach mal neue Apps ausprobieren. Dabei ist die Branche prädestiniert für die Anwendung von KI.

E&M: Wieso das?

Ritter: Beispiel Smart Grid: Wir sollten nicht glauben, dass wir ein intelligentes Verteilnetz in fünf oder zehn Jahren noch von Hand fahren können. Dazu braucht es KI-Algorithmen, um die Entscheidungsvorschläge zur Steuerung in Beinahe-Echtzeit herbeizuführen. 

E&M: Wie kann ich als Stadtwerk das Thema KI gezielt angehen?

Ritter: Wenn ich mir unsere Kunden ansehe, dann waren bei der KI-Einführung jene am schnellsten, die auch in der Digitalisierung insgesamt am weitesten waren. Die haben verstanden, dass es nicht sinnvoll ist, Daten aus dem einen System auszudrucken und in ein anderes wieder einzutippen − das machen einige Unternehmen in wichtigen Teilprozessen leider wirklich noch so. Wer moderne KI-Systeme einsetzen will, muss sich auf digitale Schnittstellen einlassen und sollte etwa wissen, was ein Webservice ist.

E&M: Wer sollte denn das Thema vorantreiben bei Stadtwerken?

Ritter: Ganz klar: Da müssen sich Management und Fachbereiche einig sein, sonst funktioniert das nicht.
 

Peter Koller
Redakteur
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Freitag, 15.11.2019, 21:38 Uhr

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