Wie in einem Artikel von Emmanuel Lagarrigue auf der Website des Weltwirtschaftsforums (WEF) aus dem Jahr 2021 zu lesen ist, könnte die Solarenergie in Australien „bis 2030 auf 30% der Wohn-, Gewerbe- und Industriegebäude des Landes und bis 2050 auf 60% installiert sein”. Die Internationale Agentur für erneuerbare Energien (IRENA) schätzte 2021, dass das Potenzial für erneuerbare Energien für Onshore-Solar/Photovoltaik (PV) in Afrika bei 1,449,742 TWh/Jahr liegt. Die Solarenergie hat vor allem deswegen ein enormes Potenzial in Afrika, weil die Einstrahlungswerte doppelt so hoch sind wie in Deutschland und die Solarenergie eine erschwingliche Alternative für ländliche Gemeinden sein kann, wie die IRENA auch erneut betonte.
Insbesondere aufgrund der Deutsch-Südafrikanischen Energiepartnerschaft, der enormen Unterstützung der KfW für die Stärkung und den Aufbau von Ökostrom in Subsahara-Afrika, der Just Energy Transition Partnership zur Unterstützung der Dekarbonisierung Südafrikas und anderer Kooperationsprojekte besteht die Notwendigkeit zu bewerten, was die Unterstützung von KI-Technologien in der Solarenergie bedeuten könnte. Dieser Artikel wird einige Einblicke in Kooperationsprojekte in der Solarenergiebranche in Subsahara-Afrika und den Stand der Solarindustrie in dieser Region geben. Darüber hinaus gibt er Hinweise auf einige der Möglichkeiten von KI in Bezug auf Solarsysteme.
Kooperationsprojekte in der Solarindustrie – Auf dem Weg der KI…
Wie bereits erwähnt, könnten Kooperationsprojekte wie Energie- und ‘Energiewende-Partnerschaften’, aber auch kleinere oder lokale Projekte zwischen Unternehmen der Solarbranche und lokalen Gemeinschaften eine wichtige Rolle dabei spielen, KI in der Solarbranche in Subsahara-Afrika und in anderen Regionen zu einer Priorität zu machen. Im Februar 2022 wurde bekannt gegeben, dass die norwegische Agentur für Entwicklungszusammenarbeit (NORAD) beschlossen hat, die African Trade Insurance Agency (ATI) mit einem Zuschuss in Höhe von rund US$56 Millionen zu unterstützen. Mit diesem Zuschuss soll unter anderem sichergestellt werden, dass kleine und mittlere Unternehmen (KMUs) in der Solarbranche „zusätzliche Versicherungs- oder Garantieprodukte” über die Regional Liquidity Support Facility (RLSF) erhalten – ein mittlerweile fünf Jahre altes Projekt zwischen der KfW und der ATI.
Neben der Unterstützung von KMUs diente die Politik der RLSF der Stärkung regionaler Solarenergie-Projekte wie dem 60-MW-Solarkraftwerk Salima in Malawi, was unterstreicht, dass sie schon einigen Einfluss erreicht hat. Neben der Partnerschaft zwischen der KfW und der ATI hat Anfang 2022 ein weiteres Kooperationsprojekt für Aufmerksamkeit gesorgt. Wie ESI Africa im Februar dieses Jahres bekannt gab, sind der Energy and Environment Partnership Trust Fund (EEP Africa) und die Alliance for Rural Electrification (ARE) eine Partnerschaft eingegangen, um Akteure im Bereich dezentraler erneuerbarer Energien (DRE) im südlichen und östlichen Afrika zu unterstützen. Zwei Forscher der Universität Korea weisen darauf hin, dass dezentrale erneuerbare Energien bestimmte Vorteile gegenüber groß angelegten Energieprojekten haben.
Diese stehen unter anderem im Zusammenhang mit „Umweltfreundlichkeit, niedrigeren Anfangskosten, größerer Erschwinglichkeit und Zuverlässigkeit, geringeren Risiken, einer leichteren Bewältigung von Systemausfällen und der Befähigung der Gemeinschaft”. Vor allem weil die Forscher auch betonen, dass DRE mit einer nachhaltigen Energieplanung vereinbar ist, könnte es interessant sein, welche Rolle KI bei letzterer spielen kann. Zuvor sollte jedoch erwähnt werden, dass Energiepartnerschaften nicht nur bei der Energieplanung eine entscheidende Rolle spielen, sondern auch beim Aufbau lokaler Kapazitäten. Da sowohl die Solarindustrie als auch die KI zukunftsträchtige Bereiche sind, ist die Erleichterung einer Zusammenarbeit zwischen diesen Bereichen von entscheidender Bedeutung. Diese Notwendigkeit wird durch die Tatsache unterstrichen, dass die Investitionen in den Energiesektor in Afrika im Jahr 2019 bei weitem nicht so hoch waren wie in anderen Regionen der Welt.
Wie Clyde & Co in einem Artikel aus dem Jahr 2021 betonen, wurden nur „4% der weltweiten Investitionen in die Energieversorgung” in Afrika getätigt, und wie die Internationale Energieagentur (IEA) in ihrem Bericht ‘World Energy Investment 2021’ feststellte, führten sowohl „Marktunsicherheit, Stilllegungen und geringere Einnahmen zu geringeren Ausgaben für neue Projekte”, beispielsweise in der Region Naher Osten und Nordafrika (MENA). In der Zwischenzeit beliefen sich die endgültigen Investitionsentscheidungen (FIDs) im Bereich von Gas in der MENA-Region zwischen 2015 und 2020 auf weniger als 10 GW, was im Vergleich zu anderen Regionen (z. B. den USA und Südostasien) und der Gesamtsumme der FIDs in der übrigen Welt, die mit Ausnahme von China, den USA und Südostasien etwas mehr als 27 GW an Investitionen in Gas verzeichneten, immer noch viel ist. Obwohl Afrikas Stromerzeugungsmix von 2010 bis 2020 in hohem Maße auf Erdgas, Kohle und Torf basierte, stiegen Investitionen in die Solarindustrie 2018 rapide an und beliefen sich auf US$5,2 Milliarden, wie die IRENA in ihrer ‘Renewable Energy Market Analysis: Africa and its Regions’ hervorhebt.
Wohlgemerkt flossen rund 50% der letztgenannten Investitionen nach Marokko. Ähnlich wie bei den Investitionen in konzentrierte Solarenergie (CSP), die von 2012 bis 2018 zusätzlich auch nach Südafrika flossen, verlagerten sich die Investitionen 2019 von der Solarthermie (thermisch-pV-Hybrid) zur Solarthermie, während die Investitionen 2020 weiter zurückgingen und sich hauptsächlich auf PV bezogen. Wie die IRENA veranschaulicht, beläuft sich der Rückgang der Investitionen in der Solarindustrie auf 55%. Es wird jedoch behauptet, dass Subsahara-Afrika eines der größten Potenziale für die Erzeugung von Solarenergie in der Welt hat. Wie Forscher der Kingston University und der University of East Anglia betonen, haben sie zusammen mit Ingenieuren der Ulster University „ein intelligentes Solar-Backup-System entwickelt, das durch künstliche Intelligenz (KI) angetrieben wird, um die Versorgungsnetze von Subsahara-Afrika zu unterstützen”.
Während es nur wenig Forschung in Bezug auf Investitionen in Solaranlagen und KI in Subsahara-Afrika gibt, könnte es tatsächlich so sein, dass die Verschmelzung dieser Branchen ein Prozess ist, der gerade erst begonnen hat. Wie im Januar 2022 bekannt gegeben wurde, hat neben anderen Investoren auch die Shell Foundation eine Investition in die „KI-gestützte Finanzierungsplattform für saubere Energie Nithio” getätigt, wie Renewables Now sie nennt. Konkret zielt Nithio darauf ab, eine für die Solarindustrie in Subsahara-Afrika charakteristische Herausforderung zu bewältigen, nämlich die „genaue Einschätzung der Zahlungsfähigkeit und des Rückzahlungsrisikos” für Betreiber und Investoren in dieser Branche. Kapitalflüsse sind unerlässlich, um Solarunternehmen unterschiedlicher Größe und Reichweite zu unterstützen, damit der universelle Zugang zu Energie zu einem erreichbaren Ziel wird. Mit anderen Worten, KI spielt eine Rolle, wenn es darum geht, Energieunsicherheit und Energiearmut in Afrika an der Wurzel zu bekämpfen (d. h. die Bedürfnisse lokaler Gemeinschaften und Unternehmen zu befriedigen) und technologische Hindernisse zu beseitigen, die der Nutzung von Solarenergie in großem Maßstab im Wege stehen.
KI in der Nachhaltigen Energieplanung in der Solarindustrie
Wie bereits erwähnt, haben Clyde & Co gezeigt, dass technologische Hindernisse durch die Anwendung von KI-Technologien und maschinellem Lernen (ML) wirksam ausgeglichen werden können. Wie das WEF veranschaulicht, sind KI-Technologien durchaus in der Lage: 1) „dezentrale Netze zu verwalten” und das 2) „Stromangebot und [die Stromnachfrage] in Echtzeit auszugleichen, die Energienutzung und -speicherung zu optimieren, um die Tarife zu senken”. Allerdings müssen sie auch angemessen politisch verwaltet werden – d. h. politische Entscheidungsträger müssen sich wohl zusammensetzen, um zu erörtern, ob der Betrieb dezentraler Energielösungen (d. h. durch Privathaushalte und Unternehmen) gefördert werden sollte und wie Letzteres incentiviert werden sollte, sowie wie die Interoperabilität zumindest auf lokaler, regionaler und nationaler Ebene ermöglicht werden könnte.
Auf der technischen Seite kann Deep Learning (DL) beispielsweise zu einer effektiveren und genaueren Vorhersage der Solarenergie beitragen. In ihrem Artikel ‘Deep Learning Enhanced Solar Energy Forecasting with AI-Driven IoT’ aus dem Jahr 2021 entwickelten Forscher von drei Universitäten in China, Singapur und Australien einen neuen Ansatz für die Solarenergievorhersage auf der Grundlage historischer Daten, die nach Wetterkategorien sortiert sind, sowie einer Korrelationsanalyse und einer Clusterberechnung der Daten folgen, wobei ihr Ansatz angeblich sogar bessere Ergebnisse als andere Methoden liefert. Ähnlich wie die letztgenannten Forscher veröffentlichten Alkhayat und Mehmood 2021 einen Artikel über die Vorhersage von Solarenergie, in dem sie betonten, dass Solar- und Windenergie immer etwas unbeständige Energiequellen sein werden, deren Leistung von Wetterbedingungen abhängt. Damit politische Entscheidungsträger entscheiden können, wie die Bereitstellung von Solarenergie gehandhabt werden soll, und um eine Senkung der Energiekosten zu erreichen, spielen genaue Vorhersagen laut den Forschern eine wichtige Rolle.
Im Gegensatz zu Alkhayat und Mehmood geben Abubakar, Meschini Almeida und Gemignani einen Überblick über KI-basierte Ansätze zur Fehlererkennung und -diagnose in Bezug auf PV-Solaranlagen. KI-Technologien können unter anderem bei der Erkennung der folgenden Systemfehler helfen: 1) Shading Faults (d. h. die Verringerung der Einstrahlung aufgrund von Gebäuden in der Nähe usw.), 2) Arc Faults (d. h. erhöhter Stromverbrauch aufgrund einer Vielzahl von Fehlern wie ineffiziente Isolierung usw.), 3) Line-Line Faults (d. h. Intra-String-Faults und Cross-String-Faults), 4) Ground Faults (d. h. unerwünschte Verbindung zwischen einem Erdungsleiter und einem stromführenden Leiter) und 5) andere Fehler (z. B. Ausfall von Wechselrichterkomponenten, Bypass-Diodenfehler usw.). Darüber hinaus kann die KI-Technologie weitere diagnostische Erkenntnisse liefern, die nicht zwangsläufig mit Betriebsfehlern zusammenhängen. Letzteres ist mit den folgenden sieben Methoden möglich:
- Neural Network-Basierte Methoden
Zu den auf neuronalen Netzen basierenden KI-Fehlererkennungs- und -diagnosemethoden gehört u. a. das Modell des Bayes’schen neuronalen Netzes (BNN), das als Werkzeug zur Abschätzung von „Leistungsverlusten in PV-Anlagen aufgrund von Verschmutzung entwickelt wurde”.
- Regressions-Basierte Methoden
Regressions-basierte Methoden berücksichtigen „Ausfälle von PV-Modulen, Wechselrichtern und anderen Komponenten” und eignen sich zur Erkennung von Anomalien in PV-Solaranlagen.
- Decision Tree-Basierte Methoden
Entscheidungsbaum-basierte Methoden basieren auf einer vergleichenden Analyse zwischen gemessenen und simulierten elektrischen Messungen, um Leistungslücken zu erkennen.
- Support-Vector-Machine-Basierte Methoden
Support-Vector-Machine-basierte Methoden „sammeln Daten aus dem Steuersystem und [tragen] zur Fehlererkennung und Lokalisierung von Kurzschlüssen in einer Zelle, Bypass- und Sperrdioden bei”.
- Neuro-Fuzzy-Basierte Methoden
Neuro-Fuzzy-basierte Methoden beziehen sich zum Beispiel auf die „Fehlererkennung in PV-Feldern auf der Grundlage des Takagi-Sugeno-Kahn Fuzzy Rule Based System (TSK-FRBS)”. Die Vorteile von TSK-FRBS liegen darin, dass es vage Daten toleriert und komplexes Systemverhalten auch ohne ein mathematisches Modell erfassen kann.
- Wavelet-Basierte Methoden
Wavelet-basierte Methoden stellen eine „Erkennungstechnik dar, die sowohl die Merkmale des Zeit- als auch des Frequenzbereichs nutzt, um zwischen einem DC-Lichtbogenfehler und normalen Bedingungen zu unterscheiden”.
- Andere Methoden
Zu den anderen Methoden gehören solche, „die graphbasiertes halbüberwachtes Lernen (GBSSL) zur Fehlererkennung und -diagnose in PV-Anlagen verwenden”.
Centurion Plus
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