{"id":4742,"date":"2018-11-05T14:44:38","date_gmt":"2018-11-05T14:44:38","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=4742"},"modified":"2020-11-06T09:13:49","modified_gmt":"2020-11-06T09:13:49","slug":"4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/","title":{"rendered":"4 Wege, wie k\u00fcnstliche Intelligenz die Energiewirtschaft voranbringt"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Das Inhaltsverzeichnis<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f35319c464a\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f35319c464a\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Convergence_of_AI_and_Energy\" title=\"Konvergenz von KI und Energie\">Konvergenz von KI und Energie<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Grid_Basics\" title=\"Raster-Grundlagen\">Raster-Grundlagen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Artificial_Intelligence_in_Power_Plant_Examples\" title=\"K\u00fcnstliche Intelligenz im Kraftwerk: Beispiele\">K\u00fcnstliche Intelligenz im Kraftwerk: Beispiele<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#1_AI_Energy_Storage_Athena\" title=\"1. KI + Energiespeicherung = Athena\">1. KI + Energiespeicherung = Athena<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#2_AI_Facilitates_Renewable_Energy_Management\" title=\"2. AI erleichtert das Management erneuerbarer Energien\">2. AI erleichtert das Management erneuerbarer Energien<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#3_VADER_-_Visibility_into_Distributed_Energy_Networks\" title=\"3. VADER - Sichtbarkeit in verteilten Energienetzen\">3. VADER - Sichtbarkeit in verteilten Energienetzen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#4_Nnergix_-_Intersection_of_Meteorology_Analytics_and_Energy\" title=\"4. Nnergix - Schnittpunkt von Meteorologie, Analytik und Energie\">4. Nnergix - Schnittpunkt von Meteorologie, Analytik und Energie<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#The_Future_of_AI_and_Energy\" title=\"Die Zukunft von KI und Energie\">Die Zukunft von KI und Energie<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Die Anwendungen von <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> in the energy industry are powering new innovations and helping to develop the smart grid of the future. Christopher Frye, a Kolabtree freelancer, details how artificial intelligence in power plant, with 4 real-world examples. <\/em><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=AIEnergy\">K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (KI) stellt einen Bereich dar, der in einer Vielzahl von Sektoren ein erhebliches Potenzial birgt, und zwar sowohl in Bezug auf den Wert, den sie schaffen kann, als auch in Bezug auf den Wert, den sie durch die Erschlie\u00dfung bisher ungenutzter Potenziale aufdecken kann. Mit zunehmender Rechenleistung und besser zug\u00e4nglicher Datenspeicherung kann die KI heute Analysen von Datens\u00e4tzen auf viel leistungsf\u00e4higere und elegantere Weise erstellen als je zuvor.<\/p>\n<p>Einfacher ausgedr\u00fcckt: KI dehnt ihren Anwendungsbereich auf Aufgaben aus, die traditionell von Menschen ausgef\u00fchrt werden; in mancher Hinsicht sogar besser als der Mensch. In diesem Blogbeitrag befassen wir uns mit den Auswirkungen dieses Potenzials auf die Energiebranche und insbesondere damit, wie k\u00fcnstliche Intelligenz in Kraftwerken Chancen und Werte f\u00fcr das Stromnetz schafft.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Convergence_of_AI_and_Energy\"><\/span>Konvergenz von KI und Energie<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Interessant ist, dass in <a href=\"https:\/\/www.gatesnotes.com\/About-Bill-Gates\/Dear-Class-of-2017\">ein Blogbeitrag an Studenten im letzten Jahr<\/a>Bill Gates, der Gr\u00fcnder von Microsoft, sagte, dass er, wenn er in der Lage w\u00e4re, in die Vergangenheit zur\u00fcckzugehen und auf eine neue Art und Weise etwas zu bewirken, drei Bereiche in Betracht ziehen w\u00fcrde:<\/p>\n<blockquote><p>Eine davon ist die k\u00fcnstliche Intelligenz. Wir haben gerade erst begonnen, all die M\u00f6glichkeiten zu erschlie\u00dfen, die das Leben der Menschen produktiver und kreativer machen werden. Die zweite ist Energie, denn sie sauber, erschwinglich und zuverl\u00e4ssig zu machen, wird f\u00fcr die Bek\u00e4mpfung von Armut und Klimawandel unerl\u00e4sslich sein. Der dritte Bereich sind die Biowissenschaften, die viele M\u00f6glichkeiten bieten, den Menschen zu einem l\u00e4ngeren und ges\u00fcnderen Leben zu verhelfen.<\/p><\/blockquote>\n<p>Die Biowissenschaften sind zwar ein nicht minder edles Ziel, aber was dieses Zitat noch interessanter macht, ist die Tatsache, dass KI und Energie in vielerlei Hinsicht in einer Weise zusammenwachsen, die zwar disruptiv ist, aber auch potenzielle negative Auswirkungen abmildern und eine geordnete Energiewende erleichtern kann. Der Rest dieses Beitrags bietet Einblicke in die Auswirkungen von Innovationen im Zusammenhang mit KI auf die Energiebranche, einschlie\u00dflich einiger Fallstudien, die konkrete Beispiele hervorheben.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Grid_Basics\"><\/span>Raster-Grundlagen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Bevor wir in die Details eintauchen, sind ein paar kleine Anmerkungen zur Natur des Stromversorgungsbetriebs angebracht, um ein klares Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Zusammenh\u00e4nge der KI zu gew\u00e4hrleisten. Im Kern besteht die Stromwirtschaft (noch) aus drei prim\u00e4ren Funktionsbereichen: Erzeugung, \u00dcbertragung und Verteilung. Die Erzeugung umfasst alle Stromerzeugungsquellen, einschlie\u00dflich fossiler Brennstoffe und erneuerbarer Energien; die \u00dcbertragung umfasst Hochspannungsleitungen, die den Strom von der Erzeugungsquelle dorthin transportieren, wo er ben\u00f6tigt wird, und wird durch ein Verteilungssystem unterst\u00fctzt, das allgemein als das System der Telefonmasten in Ihrer Stra\u00dfe bekannt ist.<\/p>\n<p>Dieses gesamte System ist im Volksmund als \"Netz\" bekannt, und in den letzten Jahren wurde viel dar\u00fcber diskutiert, wie man das Netz \"intelligenter\" oder reaktionsf\u00e4higer machen kann. Es gibt zwar konkurrierende Definitionen des intelligenten Stromnetzes, aber im Wesentlichen handelt es sich um das Zusammenwirken von elektrischem System und fortgeschrittener Innovation in der Informationstechnologie und Kommunikation. Das intelligente Netz ist nicht statisch. Es ist ein System, das <a href=\"https:\/\/www.smartgrid.gov\/the_smart_grid\/smart_grid.html\">entwickelt sich mit den Technologien weiter<\/a> iterativ getestet und perfektioniert werden. Die Rolle der KI k\u00f6nnte man am besten als das Gehirn des k\u00fcnftigen intelligenten Stromnetzes beschreiben, das Kontrollzentrum hinter Millionen von Sensoren und der F\u00e4higkeit, \u00fcberw\u00e4ltigende Datenmengen zu synthetisieren und darauf zu reagieren. Wir wenden uns einigen Fallstudien zu, in denen dies bereits der Fall ist.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Artificial_Intelligence_in_Power_Plant_Examples\"><\/span>K\u00fcnstliche Intelligenz im Kraftwerk: Beispiele<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_AI_Energy_Storage_Athena\"><\/span>1. KI + Energiespeicherung = Athena<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.stem.com\/\">Vorbau<\/a>ein 2009 gegr\u00fcndetes Unternehmen mit Sitz in San Francisco, vereint die Leistung von KI und Energiespeicherung, um \"das Timing der Energienutzung zu optimieren\". Durch die Kombination von maschinellem Lernen, pr\u00e4diktiver Analytik und Energiespeicherung, <a href=\"https:\/\/www.stem.com\/athena\/\">Athena<\/a>, wie das System genannt wird, bildet virtuelle Kraftwerke, um den Wert der Energiespeicherung zu maximieren.<\/p>\n<p>Wie macht es das? Durch die Analyse von Daten mit einer Geschwindigkeit von 400 Megabyte pro Minute bewertet das System kontinuierlich den Zeitwert von Energie und trifft die optimalen Entscheidungen dar\u00fcber, wann Energie gekauft werden sollte. Der Prozess der Aggregation \u00fcber mehrere Punkte, die Energiespeicherkapazit\u00e4t darstellen, wird als \"virtuelles Kraftwerk\" bezeichnet. Die Verbreitung dieser dezentralen Ressourcen wird zunehmend durch das Wachstum der so genannten dezentralen Energieressourcen (DER) im Stromnetz vorangetrieben - in erster Linie durch Solaranlagen auf D\u00e4chern, die <a href=\"https:\/\/www.seia.org\/solar-industry-research-data\">in den letzten zehn Jahren erheblich gewachsen<\/a>.<\/p>\n<p>Die nachstehende Abbildung veranschaulicht dieses Konzept in visueller Form:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i1.rgstatic.net\/ii\/profile\/Marco_Pasetti\/publication\/323738170\/figure\/fig1\/AS:614232445968384@1523455835111\/Schematic-representation-of-the-physical-aggregation-levels-of-DERs-and-prosumers-in-the.png\" alt=\"Schematische Darstellung der physikalischen Aggregationsstufen von DERs und Prosumern im elektrischen Netzbereich. EES: elektrische Energiespeicherung; DG: dezentrale Erzeugung; MV: Mittelspannung; LV: Niederspannung.\u00a0\" \/><\/p>\n<p><em>Quelle:\u00a0<a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/figure\/Schematic-representation-of-the-physical-aggregation-levels-of-DERs-and-prosumers-in-the_fig1_323738170\">Eine virtuelle Kraftwerksarchitektur f\u00fcr das nachfrageseitige Management von intelligenten Verbrauchern - Scientific Figure<\/a> auf ResearchGate. [Zugriff am 3 Nov, 2018]<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>In diesem Beispiel steht EES f\u00fcr elektrische Energiespeicherung, DG f\u00fcr dezentrale Erzeugung und MV und LV f\u00fcr Mittel- bzw. Niederspannung.<\/p>\n<p>Der Prozess dieser Aggregation in ein virtuelles Kraftwerk wird kontinuierlich durchgef\u00fchrt, wobei KI eingesetzt wird, um pr\u00e4diktive Analysen f\u00fcr eine Vielzahl von Variablen zu entwickeln - wie z. B. Wetter, Energieverbrauch, Tarifoptionen (Stromtarif) und andere - und den Prozess der Echtzeitberechnungen zu automatisieren. Das Ergebnis sind aggregierte Lastsenkungen, die in Zeiten beispielloser Hitzewellen (die allerdings dank des Klimawandels immer seltener werden) f\u00fcr Entlastung sorgen k\u00f6nnen. Dies ist etwas, das das System von Stem <a href=\"http:\/\/www.energystoragejournal.com\/2018\/06\/28\/industry-insight-feeding-the-machine-ai-as-the-next-energy-storage-disruptor\/\">mehr als 600 Mal auf dem kalifornischen Gro\u00dfhandelsmarkt im Jahr 2017<\/a>.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_AI_Facilitates_Renewable_Energy_Management\"><\/span>2. AI erleichtert das Management erneuerbarer Energien<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Da die Auswirkungen des Klimawandels und die fortgesetzte Nutzung fossiler Brennstoffe <a href=\"https:\/\/www.weforum.org\/agenda\/2018\/01\/clean-energy-renewable-growth-sustainable-key-trends\/\">treibt das Wachstum der erneuerbaren Energien voran, die inzwischen ein F\u00fcnftel der weltweiten Stromerzeugung ausmachen<\/a>Aber es gibt einen Aspekt dieses Wachstums, den viele vielleicht nicht erkennen. Die zunehmende Menge an erneuerbarer Energie stellt die Netzbetreiber vor die Herausforderung, diese Quellen in das bestehende Stromnetz zu integrieren.<\/p>\n<p>Da diese <a href=\"https:\/\/blogs.scientificamerican.com\/plugged-in\/renewable-energy-intermittency-explained-challenges-solutions-and-opportunities\/\">Artikel<\/a> aus dem Scientific American weist darauf hin:<\/p>\n<blockquote><p>Intermittierende erneuerbare Energien stellen eine Herausforderung dar, weil sie die konventionellen Methoden zur Planung des t\u00e4glichen Betriebs des Stromnetzes st\u00f6ren. Ihre Leistung schwankt \u00fcber mehrere Zeithorizonte und zwingt den Netzbetreiber, seine Day-Ahead-, Hour-Ahead- und Echtzeit-Betriebsverfahren anzupassen.<\/p><\/blockquote>\n<p>Da Solar- oder Windenergie durch zuf\u00e4llige Wolken oder schwer vorhersehbare Windmuster beeintr\u00e4chtigt werden k\u00f6nnen, wird diese Herausforderung von Minute zu Minute gr\u00f6\u00dfer, um sicherzustellen, dass das Stromnetz weiterhin eine gleichbleibende, zuverl\u00e4ssige Energieversorgung gew\u00e4hrleistet. Dies ist ein weiterer Bereich, in dem KI gl\u00e4nzt (kein Wortspiel beabsichtigt). Im Folgenden stellen wir zwei solcher Innovationen vor - die erste bezieht sich auf die Verwaltung von Solarressourcen, die zweite auf die Zusammenf\u00fchrung mehrerer Datenstr\u00f6me und die Kombination von Wettervorhersage und maschinellem Lernen zur Optimierung des Betriebs erneuerbarer Energien.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_VADER_-_Visibility_into_Distributed_Energy_Networks\"><\/span>3. VADER - Sichtbarkeit in verteilten Energienetzen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Nein, Vader bezieht sich hier nicht auf den dunklen Lord, sondern auf eine Plattform, die Daten von Photovoltaikanlagen und intelligenten Z\u00e4hlern kombiniert, um den Stromverbrauch und das Verhalten dezentraler Energieressourcen wie Aufdach- oder Freifl\u00e4chensolaranlagen zu modellieren. VADER steht f\u00fcr <strong>V<\/strong>isualisierung und <strong>A<\/strong>nalytik von Verteilungssystemen mit tiefer Durchdringung von <strong>D<\/strong>istributed <strong>E<\/strong>nergie <strong>R<\/strong>esources (oder wiederum DER).<\/p>\n<p>Das Herzst\u00fcck all dieser Innovationen ist <a href=\"https:\/\/www.energy.gov\/eere\/solar\/articles\/national-lab-uses-artificial-intelligence-optimize-solar-and-other-distributed\">maschinelles Lernen und KI-basierte Algorithmen<\/a>Sie kann \"potenzielle \u00c4nderungen der Konnektivit\u00e4t und des Verhaltens von DERs im Netz modellieren und so die Echtzeit-Optimierung und -Automatisierung von Verteilungsplanungs- und Betriebsentscheidungen f\u00fcr Versorgungsunternehmen erm\u00f6glichen\". Unten sehen Sie einen Blick auf einige der Anwendungsbildschirme der Plattform.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.energy.gov\/sites\/prod\/files\/styles\/borealis_photo_gallery_large_respondxl\/public\/2018\/01\/f46\/VADER%204%20screen%202.jpg?itok=ujmkAdQw\" alt=\"Bildschirmfoto der VADER-Solartechnik\" \/><em>Quelle: <a href=\"https:\/\/www.energy.gov\/eere\/solar\/articles\/national-lab-uses-artificial-intelligence-optimize-solar-and-other-distributed\">B\u00fcro f\u00fcr Energieeffizienz und erneuerbare Energie\u00a0<\/a><\/em><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Nnergix_-_Intersection_of_Meteorology_Analytics_and_Energy\"><\/span>4. Nnergix - Schnittpunkt von Meteorologie, Analytik und Energie<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.nnergix.com\">Nnergix<\/a> ist ein 2013 gegr\u00fcndetes Unternehmen mit Sitz in Barcelona, das eine Vielzahl von Daten zusammenf\u00fchrt und mit Hilfe von KI-basierten Algorithmen und Analysemodellen sowohl die erneuerbaren Energien als auch die Spinnreserve optimiert. Spinning-Reserven - im einfachsten Sinne - sind jene Erzeugungsressourcen, die zwar online, aber nicht belastet sind und innerhalb kurzer Zeit reagieren k\u00f6nnen, falls ein Generator oder eine \u00dcbertragungsressource ausf\u00e4llt.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Future_of_AI_and_Energy\"><\/span>Die Zukunft von KI und Energie<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die oben angef\u00fchrten Beispiele sind nur ein Vorgeschmack auf das, was letztlich m\u00f6glich ist. Es gibt noch viele weitere Beispiele f\u00fcr den Einsatz von KI, die sich auf die Energieversorgung auswirken, z. B:\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ft.com\/content\/27c8aea0-06a9-11e7-97d1-5e720a26771b\">kurzfristige Lastvorhersage<\/a>vorausschauende Wartung, um alternde Ressourcen zu ersetzen (bevor kostspielige Reparaturen anfallen, wenn sie schlie\u00dflich ausfallen), der Einsatz von <a href=\"https:\/\/techsee.me\/blog\/ai-in-utilities\/\">virtuelle Assistenten zur Verbesserung der Kundenerfahrung<\/a>und <a href=\"https:\/\/www.nanalyze.com\/2018\/02\/itemizing-energy-bill-artificial-intelligence\/\">Nutzung von KI, um Einblick in Ihre Stromrechnung zu erhalten<\/a>.<\/p>\n<p>Nat\u00fcrlich sind diese Innovationen nicht ohne Risiken (wie Datenschutz oder <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/constancedouris\/2018\/01\/16\/as-cyber-threats-to-the-electric-grid-rise-utilities-regulators-seek-solutions\/#7cf03379343e\">Abh\u00e4ngigkeit von mit dem Internet verbundenen Ger\u00e4ten<\/a>), aber mit der Rechenleistung und der Verf\u00fcgbarkeit von Daten gibt es potenziell weitere Bereiche, in denen k\u00fcnstliche Intelligenz in Kraftwerken von Nutzen ist. Die einzige zus\u00e4tzliche Zutat, die erforderlich ist, ist Kreativit\u00e4t.<\/p>\n<p>&#8212;&#8212;-<br \/>\nBen\u00f6tigen Sie einen Experten f\u00fcr k\u00fcnstliche Intelligenz? Nehmen Sie Kontakt auf mit einem <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/?utm_source=AIEnergy\">freiberufliche Wissenschaftlerin<\/a> auf Kolabtree.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Anwendungen von K\u00fcnstlicher Intelligenz in der Energiewirtschaft treiben neue Innovationen voran und helfen dabei, das intelligente Stromnetz der Zukunft zu entwickeln. Christopher Frye, ein freier Mitarbeiter von Kolabtree, erl\u00e4utert anhand von 4 Beispielen aus der Praxis, wie k\u00fcnstliche Intelligenz in Kraftwerken eingesetzt wird. K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich, der in einer Vielzahl von Sektoren erhebliches Potenzial birgt,<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/de\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/\" title=\"Mehr lesen\">Mehr lesen<\/a><\/div>","protected":false},"author":62,"featured_media":4775,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,304],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>4 Uses of Artificial Intelligence in Power Plant | The Kolabtree blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Artificial Intelligence in power plant is a big way, helping to store energy, manage renewables, and optimize resources.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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