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Warum Strom in Deutschland durch Machine Learning billiger werden könnte

Deutschlands Stromnetze leiden unter den starken Schwankungen von Wind- und Solarnergie. Big Data und Machine Learning sollen nun Abhilfe schaffen – und Strom günstiger machen.

Deutschland hat die Energiewende beschlossen: Bis 2050 sollen 80 Prozent des Energiebedarfs durch erneuerbare Energien gedeckt werden. Unter dem massiven Ausbau vor allem von Strom aus Wind- und Solarkraftwerken leiden allerdings die Stromnetze.

Denn anders als klassische Großkraftwerke, die ihre Energie aus Kohle, Gas, Öl oder der Spaltung von Atomen beziehen, schwankt die gelieferte Energie aus regenerativen Energiequellen stark, weil sie wetterabhängig ist. Seit Juni arbeiten daher deutsche Meteorologen gemeinsam mit Ingenieuren und Energieversorgern unter dem Projektnamen EWeLiNE an einer softwarebasierten Lösung für das Problem, berichtet das renommierte Wissenschaftsjournal Nature.

Big Data und Machine Learning sollen Stromnetzbetreibern mehr Informationen geben

Dazu setzen die Experten auf zwei große Tech-Trends: Big Data und Machine Learning. Als Big Data wird die Verarbeitung riesiger Datenmengen in Echtzeit bezeichnet und Machine Learning ist der derzeit vielversprechendste Ansatz bei Künstlicher Intelligenz, bei der Software mit Daten trainiert wird, Entscheidungen zu treffen.

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Strommasten – die Energiewende bringt für das deutsche Stromnetz Probleme mit sich (Foto: Shutterstock/wang song)

Machine-Learning-Software soll dazu beitragen, dass die Stromnetze besser mit den erneuerbaren Energien zurechtkommen. Bislang müssen konventionelle Kraftwerke mit fossilen Energieträgern wie Gas und Kohle für die sogenannte Grundlast sorgen, weil nur sie verlässlich Strom liefern. Wenn dann Strom aus erneuerbaren Energien wegfällt, weil Wind ausbleibt oder die Sonne nicht scheint, springen die konventionellen Kraftwerke ein. Weil diese aber viel Zeit benötigen, um hochzufahren, müssen sie selbst dann laufen und verbrauchen fossile Rohstoffe, wenn Wind, Sonne und Wasserkraft alleine den Energiebedarf eigentlich decken könnten.

Strom könnte durch Machine Learning günstiger werden

„Um das Stromnetz effizienter betreiben zu können und die fossile Reserve zu minimieren, benötigen die Stromnetzbetreiber mehr Informationen, mit wie viel Wind- und Solarenergie zu welchem Zeitpunkt zu rechnen ist“, zitiert Nature den Physiker Malte Siefert, der beim Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik in Kassel arbeitet. Am besonders sonnigen 8. Mai dieses Jahres seien für rund vier Stunden 90 Prozent des Energiebedarfs in Deutschland von erneuerbaren Energien gedeckt worden.

Wenn die Betreiber der Stromnetze künftig früher abschätzen können, wann am Tag wie viel Strom aus konventioneller Energie benötigt wird, würde sich das auch positiv im Geldbeutel der Stromkunden bemerkbar machen. Derzeit zahlen die Stromnetzbetreiber den Energieversorgern im Jahr rund 500 Millionen Euro alleine, um die Kosten für das Hoch- und Runterfahren konventioneller Kraftwerke auszugleichen. Geld, das auf den Strompreis umgelegt wird.

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Eine Reaktion
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Es bleibt zu hoffen, dass die Kosten auch dem Kunden zugute kommen und nicht in den Unternehmen verschwindet. Bis dahin ist es auch am besten wenn man jedes Jahr bei eventuellen Preiserhöhungen den Stromvertrag vergleicht und zu einem neuen Anbieter wechselt.

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