Wie die Technologie die Widerstandsfähigkeit der Energieversorgung verändert

Die Digitalisierung der Stromnetze ist keine Option, sondern eine strategische Priorität für Europa. Angesichts der steigenden Nachfrage, der massiven Integration erneuerbarer Energien und der zunehmenden physikalischen und Cyber-Risiken prognostiziert die Europäische Kommission, dass bis 2030 584 Milliarden Euro investiert werden müssen, um das Stromsystem zu modernisieren. In diesem Szenario konsolidieren sich Technologien wie autonome Robotik, künstliche Intelligenz und - am Horizont - Quantencomputer als wesentliche Säulen für den Aufbau eines robusteren, flexibleren und auf die Klimaziele abgestimmten Energiesystems. Anhand realer Fälle, die bereits in Betrieb sind, wird gezeigt, wie diese Instrumente es ermöglichen, Ausfälle vorherzusehen, Ressourcen zu optimieren, Risiken zu verringern und die Stromversorgung der Zukunft widerstandsfähiger zu machen.

Automatisierung und Robotik - mehr als Effizienz

In einem Sektor, in dem ein großer Teil der Arbeiten in kritischen Umgebungen durchgeführt wird - Umspannwerke, Raffinerien oder Solaranlagen - entwickelt sich die autonome mobile Robotik zu einem wichtigen Instrument, um Risiken zu minimieren und die betriebliche Effizienz zu steigern. 

GMV fördert die Entwicklung von Lösungen in diesem Bereich mit Hilfe von Lösungen wie uPathWay, einer fortschrittlichen Plattform, die für die Verwaltung und Integration verschiedener Arten von mobilen Robotern verschiedener Hersteller in heterogenen Betriebsumgebungen konzipiert ist. Mit dieser Lösung lassen sich beispielsweise Betriebs- und Wartungstätigkeiten automatisieren, was flexiblere, präzisere und sicherere Eingriffe ermöglicht und gleichzeitig die Exposition des menschlichen Personals in komplexen oder potenziell gefährlichen Umgebungen verringert. Außerdem ist ein Agent für künstliche Intelligenz integriert, der es den Robotern ermöglicht, während ihrer Bewegungen automatisch anormale Situationen zu erkennen, wie z. B. das Vorhandensein nicht identifizierter Objekte auf dem Boden oder sogar unerwartete Gaslecks. Diese Automatisierungsfunktion verbessert nicht nur die betriebliche Effizienz, sondern trägt auch dazu bei, dem zunehmenden Mangel an qualifiziertem technischem Personal entgegenzuwirken, insbesondere in abgelegenen oder schwer zugänglichen Gebieten, indem sie eine skalierbare Lösung bietet, die mit dem Tempo der Geschäftsexpansion Schritt hält.

In dezentralen Erzeugungsanlagen oder großen Netzen ist diese Fähigkeit von strategischer Bedeutung, um eine der größten Herausforderungen unserer Zeit zu bewältigen: die Aufrechterhaltung der Betriebssicherheit ohne Erhöhung der Betriebs- und Wartungskosten.

Künstliche Intelligenz: Ausfälle vorhersehen, Fußabdruck verringern

Künstliche Intelligenz schafft auch in weniger sichtbaren, aber ebenso wichtigen Bereichen einen Mehrwert. Ein Beispiel ist die Erkennung von Anomalien in industriellen Prozessen oder in F+E-Labors, wo fortschrittliche Modelle Qualitätsabweichungen bei Produkten wie Ölen oder Biokraftstoffen erkennen, Probleme in frühen Entwicklungsstadien vorhersehen oder die Effizienz von Tests verbessern können.

Darüber hinaus werden Werkzeuge wie GMV PitIA auch für die Analyse von Betriebsdaten eingesetzt, die es ermöglichen, Nutzungsmuster zu erkennen, Energiebedarfsspitzen vorherzusehen oder die Produktion in Echtzeit anzupassen. Diese Art von Kapazität optimiert nicht nur die verfügbaren Ressourcen, sondern trägt auch direkt dazu bei, den CO2-Fußabdruck zu verringern und zu nachhaltigeren Energiemodellen überzugehen.

Der Quantenhorizont: die Lösung des Unlösbaren

Mit Blick auf die Zukunft beginnt der Energiesektor, neue Technologien wie das Quantencomputing zu erforschen, das besonders vielversprechend für die Lösung von Problemen mit sehr hoher mathematischer Komplexität ist, die heute immense Rechenressourcen erfordern. So könnten beispielsweise Stromnetzsimulationen mit Tausenden von möglichen Szenarien oder die gleichzeitige Optimierung mehrerer Variablen in Echtzeit - Wetterfaktoren, Verbrauch, Erzeugung aus erneuerbaren Energien - durch diese Möglichkeiten radikal verändert werden.

Das Quantencomputing ist ein Forschungsbereich, an dem GMV arbeitet, um die Planung dynamischerer und widerstandsfähigerer Energiesysteme zu ermöglichen, bei denen Vorhersagbarkeit und Effizienz mit betrieblicher Flexibilität vereinbar sind.

Die Umwandlung des Stromnetzes in eine intelligente Infrastruktur ist mehr als nur eine technologische Entwicklung: Sie ist von entscheidender Bedeutung, um die Energie der Zukunft zu sichern und nicht zu verdunkeln.

Autor: Eric Polvorosa