Wetter beeinflusst Stadtwerke in vielen Bereichen wie Nahverkehr, Energieerzeugung und Wasserversorgung. An kalten Tagen steigt der Stromverbrauch für Heizungen, während an heißen Tagen Klimaanlagen gefragt sind. Genauere Wettervorhersagen helfen, den Strombedarf besser abzuschätzen und die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien zu planen.
Auch der Wärmebedarf ist wetterabhängig: Bei niedrigeren Temperaturen steigt die Nachfrage, bei höheren sinkt sie. Präzisere Prognosen helfen dabei Prozesse zu optimieren und Kosten zu senken. Zwar nutzen Stadtwerke bereits verschiedene Methoden, um wetterbedingte Einflüsse zu berücksichtigen, aber das Verbesserungspotenzial ist noch sehr groß.
Grenzen der klassischen Wettervorhersage
Das Vorhersagen des Wetters ist eine klassische meteorologische Aufgabe, die auf physikalischen Modellen basiert. Diese Modelle nutzen mathematische Formeln, um komplexe Systeme wie Atmosphäre, Ozeane und Land zu modellieren. Trotz Fortschritten stoßen physikalische Modelle jedoch oft an ihre Grenzen, besonders bei unerwarteten Wetterereignissen und fehlenden Echtzeitdaten.
Dies kann Stadtwerken Probleme bereiten, da ungenaue Vorhersagen zu ineffizienter Energieerzeugung und Verteilung sowie zu Betriebsstörungen führen können. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier Lösungen, um die Qualität und Zuverlässigkeit von Wettervorhersagen zu verbessern.
Was ist KI?
KI ermöglicht Computern, menschenähnliche Fähigkeiten wie Entscheidungsfindung und Problemlösung zu zeigen. Ein zentraler Aspekt ist das maschinelle Lernen, bei dem Computer Daten analysieren, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen, ohne explizite Programmierung nach physikalischen Gesetzen.
Ein KI-Modell erfordert zunächst viele Trainingsdaten, um mit einem spezifischen Algorithmus trainiert zu werden. Während des Trainings identifiziert das Modell automatisch Eigenschaften und Muster, beispielsweise bei der Kategorisierung von Bildern. Nach dem Training wird das Modell auf seine Leistung geprüft und gegebenenfalls verbessert, zum Beispiel durch Anpassung der Parameter oder den Einsatz von Deep Learning, einem Teilbereich des maschinellen Lernens.
„Präzise, KI gestützte Prognosen ermöglichen Energieversorgern, zukünftige Trends und Entwicklungen besser vorherzusagen, um fundierte Entscheidungen zur effizienteren Erzeugung und Verteilung von Strom, Wärme und Wasser zu treffen.“
Einsatzgebiete von KI
KI findet vielfältige Anwendungen, von Spracherkennung und Übersetzung über Gesichtserkennung bis hin zur medizinischen Diagnose und Marktvorhersage. Auch in der Meteorologie spielt KI eine entscheidende Rolle.
In der Wettervorhersage werden komplexe KI-Modelle eingesetzt, um präzise Vorhersagen zu treffen. Insbesondere das Time Series Forecasting, das die Vorhersage zukünftiger Werte auf Basis historischer Daten ermöglicht, ist hier von Bedeutung.
Zeitreihen, etwa stündliche Temperaturen oder Windgeschwindigkeiten, sind nicht nur in der Meteorologie wichtig, sondern auch in anderen Bereichen wie Finanzwesen, Wirtschaft, Ingenieurwesen und Gesundheitswesen. Präzise Prognosen ermöglichen Unternehmen, zukünftige Trends und Entwicklungen vorherzusehen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erlangen.
KI basierte Wetterprognosen für Stadtwerke
alitiq nutzt KI für Prognosen wetterabhängiger Prozesse in verschiedenen Branchen. Das Unternehmen entwickelt maßgeschneiderte Prognosemodelle für Energieunternehmen und Stadtwerke. Mithilfe modernster KI-Technologien analysiert alitiq komplexe Muster in historischen Prozessdaten und verknüpft sie mit meteorologischen Daten, um zukünftige Entwicklungen genau vorherzusagen. Die KI-Modelle von alitiq werden kontinuierlich trainiert und verbessert, um sich an sich ändernde Umweltbedingungen anzupassen und präzise Vorhersagen zu liefern.
alitiq prognostiziert eine Vielzahl von Prozessen, von der Energieerzeugung und -verteilung bis hin zur Planung von Instandhaltungsarbeiten und der Integration erneuerbarer Energien ins Stromnetz. Kunden berichten von einer deutlichen Steigerung der betrieblichen Effizienz und Rentabilität durch präzise Vorhersagen, optimale Nutzung von Ressourcen und zuverlässigen Service für ihre Kunden.
Zusammenfassung und Ausblick
Stadtwerke und Energieversorger setzen auf genaue Prognosen für ihre Ziele wie Klimaneutralität und Effizienzsteigerung. KI und Meteorologie bieten hierfür entscheidende Möglichkeiten. Dank präziser Vorhersagen lassen sich Prozesse optimieren und Kosten senken. Dies ist erst der Anfang – zukünftige Entwicklungen werden noch genauere Vorhersagen ermöglichen.
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Matthias Habel ist Diplom-Geograph, Meteorolog, Gründer und CEO von alitiq. alitiq hat den Klimawandel im Visier und erstellt mithilfe von Künstlicher Intelligenz präzise Wetter-Vorhersagen. Diese Prognosen können Stadtwerke nutzen, um die Energiewende in eine CO2-freie Zukunft voranzutreiben.