Energy & Smart Grids mit AI — Lastspitzen mit KI voraussagen
Die Vorhersage von Lastspitzen mittels künstlicher Intelligenz (KI) ist ein vielversprechender Ansatz, um die Energieeffizienz in Unternehmen zu optimieren und unnötige Kosten zu vermeiden. KI-Modelle können Verbrauchsmuster analysieren, um präzise Vorhersagen zu treffen und so Energieengpässe oder -überschüsse rechtzeitig zu identifizieren.
Typische Fehler bei der Implementierung
Ein häufiger Fehler bei der Implementierung von KI zur Lastspitzenprognose ist der unzureichende Datenpool. Unternehmen greifen oft auf veraltete oder unzureichende Datensätze zurück, was dazu führt, dass die Vorhersagemodelle ungenau sind. Um dies zu korrigieren, sollten Unternehmen sicherstellen, dass sie aktuelle und umfassende Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, einschliesslich historischer Verbrauchsdaten, Wetterdaten und Produktionsplänen.
Ein zweiter Fehler ist das blinde Vertrauen in die Vorhersagen der KI ohne menschliche Überprüfung. KI-Modelle können zwar sehr genau sein, doch sollte die letztendliche Entscheidung auf einer Kombination aus automatisierten Vorhersagen und menschlicher Expertise basieren. Unternehmen sollten ihre KI-Systeme regelmässig kalibrieren und die Vorhersagen auf Plausibilität prüfen.
Ein weiterer typischer Fehler besteht in der unzureichenden Anpassung der KI-Modelle an spezifische Betriebsbedingungen eines Unternehmens. Standardlösungen werden oft ohne Anpassung übernommen, was zu suboptimalen Ergebnissen führt. Unternehmen sollten sich die Zeit nehmen, ihre Modelle speziell auf ihre individuellen Bedürfnisse anzupassen und sie kontinuierlich weiterzuentwickeln.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
*Datensammlung und -aufbereitung*: Beginnen Sie damit, Ihre Datensammlung zu erweitern. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Datenquellen abgedeckt sind. Sammeln Sie insbesondere Daten, die während besonderer Betriebsereignisse gesammelt wurden, wie z. B. unvorhergesehene Produktionsspitzen oder ungewöhnliche Wetterbedingungen.
*Modelltraining und -anpassung*: In den nächsten zwei Wochen sollten Sie Ihr bestehendes KI-Modell überprüfen und gegebenenfalls neu trainieren. Achten Sie darauf, dass es mit den neuesten Daten gefüttert wird und passen Sie die Algorithmen an Ihre spezifischen Betriebsanforderungen an.
*Validierung und Testläufe*: Überprüfen Sie die Genauigkeit Ihrer Vorhersagen durch kontrollierte Testläufe. Messen Sie die Leistung des KI-Systems anhand konkreter vergangener Ereignisse und justieren Sie das Modell entsprechend.
*Menschliche Evaluierung etablieren*: Entwickeln Sie ein Verfahren zur routinemässigen menschlichen Evaluierung der KI-Vorhersagen. Dieses sollte in den täglichen Ablauf integriert werden, um Entscheidungsfindung zu unterstützen und Multiplikatoren für Fehlvorhersagen zu erkennen.
Durch diese Schritte können Unternehmen nicht nur ihre Lastspitzen besser vorhersagen, sondern auch ihre Energieeffizienz steigern und Kosten optimieren. Eine regelmässige Überprüfung und Anpassung der KI-Modelle ist jedoch entscheidend, um langfristig erfolgreich zu sein.