Als erster US-Bundesstaat will Kalifornien mit KI gegen Stromausfälle kämpfen

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Kalifornien ist laut Informationen der US-Ausgabe von MIT Technology Review auf dem besten Weg, als erster Bundesstaat in Nordamerika KI bei der Bewältigung von Netzproblemen und Stromausfällen einzusetzen. "Wir wollten unseren Netzbetrieb modernisieren. Das passt perfekt dazu", sagt Gopakumar Gopinathan, Senior Advisor für Stromsystemtechnik beim California Independent System Operator (CAISO), der das Netz betreibt. Er weiß, was das heißt: "KI verändert bereits viele Branchen. Aber in unserem Bereich gibt es noch nicht viele Beispiele für ihren Einsatz."

Auf dem DTECH Midwest Utility Industry Summit am 15. Juli in Minneapolis wird CAISO eine Vereinbarung über die Durchführung eines Pilotprogramms mit einer neuen KI-Software namens Genie bekannt geben. Sie stammt vom großen Energiedienstleiter OATI. Die Software nutzt generative KI, um Echtzeitanalysen für Netzbetreiber durchzuführen, und soll künftig auch autonome Entscheidungen über wichtige Funktionen im Netz treffen. Aktuell sieht es noch ganz anders aus: Während CAISO zwar Strom an hochmoderne Unternehmen und Labors im Silicon Valley liefert, ist der eigentliche Job der Verwaltung des Stromnetzes des Bundesstaates überraschend analog.

Bisher ist das Stromnetz-Management noch recht analog

Heute durchforsten die Ingenieure von CAISO Ausfallmeldungen nach Stichwörtern zu geplanten oder laufenden Wartungsarbeiten, lesen Notizen durch und geben dann jeden einzelnen Punkt an das Netzsoftwaresystem. Dann wird berechnet, wie sich eine gestörte Leitung oder ein ausgefallener Transformator auf die Stromversorgung auswirken könnte.

"Selbst wenn man im Durchschnitt weniger als eine Minute für die Durchsicht benötigt, summiert sich das bei 200 oder 300 Ausfällen", sagt Abhimanyu Thakur, Vice President of Platforms, Visualization and Analytics bei OATI. "Außerdem machen das verschiedene Abteilungen für ihre jeweiligen Stichwörter. Jetzt konsolidieren wir all das in einem einzigen Verzeichnis und die KI kann diesen Scan durchführen und proaktiv einen Bericht erstellen."

Künftiges Vorgehen: Ausfallmanagement automatisieren

Wenn CAISO feststellt, dass Genie tatsächlich zuverlässige und effizientere Datenanalysen für das Ausfallmanagement liefert, könnte der Betreiber laut Gopinathan eine weitere Automatisierung des Netzes in Betracht ziehen. "Nach einigen Testrunden werden wir wohl eine Idee davon haben, wann wir das Projekt zum Erfolg erklären können", sagt er.

Unabhängig vom Ergebnis markiert das Experiment einen bedeutenden Wandel. Die meisten Netzbetreiber verwenden dieselben Systeme, die Versorgungsunternehmen "seit Jahrzehnten" einsetzen, sagt Richard Doying. Er hat mehr als 20 Jahre als leitender Angestellter beim Stromnetzbetreiber Midcontinent Independent System Operator gearbeitet, dem Netzbetreiber für ein Gebiet, das 15 Bundesstaaten vom oberen Mittleren Westen bis nach Louisiana umfasst.

"All diese Organisationen sind auf Mitarbeiter zugeschnitten, die sehr spezifische, spezialisierte Aufgaben erledigen und dabei ihre eigenen, im Laufe der Zeit entwickelten Werkzeuge verwenden", sagt Doying, der heute Vizepräsident des Beratungsunternehmens Grid Strategies ist. "In dem Maße, in dem einige dieser neuen KI-Tools Daten aus verschiedenen Bereichen einer Organisation nutzen und komplexere Analysen durchführen können, ist das für die Netzbetreiber nur von Vorteil."

Im vergangenen Jahr kam ein Report des US-Energieministeriums zu dem Schluss, dass KI das Potenzial hat, Analysen zu Netzkapazität und Übertragungsleistung zu beschleunigen und die Wetterprognosen zu verbessern, um die Energieproduktion von Wind- und Solarkraftwerken besser vorherzusagen. Auch die Frage, zu welchen Zeiten wie viel Strom zur Verfügung steht, sollen die Systeme besser klären. Hinzu kommt die Planung von Ladesäulennetzen für Elektrofahrzeuge. Ein weiterer Bericht einer anderen Abteilung des Hauses kam zu dem Schluss, dass die Ausstattung verschiedener Geräte im Netz mit neuerer Technologie wie Sensoren Daten generieren könnte, mit denen KI-Systeme im Laufe der Zeit noch viel mehr leisten könnten.

Beispiel Australien

Im April machte die PJM Interconnection – das größte US-Teilstromnetz, das sich über 13 Bundesstaaten entlang der dicht besiedelten Mittelatlantik- und Ostküste erstreckt – einen großen Schritt in Richtung, indem sie einen KI-Vertrag mit Google über die Nutzung der sogenannten Tapestry-Software abschloss. Sie dient zur Verbesserung der regionalen Planung und Beschleunigung der Netzanbindung neuer Stromerzeuger. ERCOT, der texanische Stromnetzbetreiber, erwägt laut einer mit den Plänen vertrauten Quelle, die anonym bleiben wollte, da sie nicht mit Pressevertretern reden darf, die Einführung einer Technologie, die den Plänen von CAISO ähnelt. ERCOT reagierte nicht auf eine Anfrage nach einer Stellungnahme.

Australien bietet ein Beispiel dafür, wie die Zukunft aussehen könnte. In New South Wales, wo Netzsensoren und intelligente Schaltanlagen bereits weit verbreitet sind, prognostiziert eine im Februar eingeführte KI-Software nun Produktion und Strombereitstellung aus Solaranlagen auf Hausdächern im gesamten Bundesstaat. Sie passt dann automatisch an, wie viel Strom aus diesen Anlagen ins Netz eingespeist werden darf. Bislang konzentrierte sich die Diskussion um KI und Energie vor allem auf den Strombedarf von KI-Rechenzentren. Doch nun geht sie selbst ins Netz.

"Wir haben viel darüber gesprochen, was das Stromnetz für KI leisten kann, aber kaum darüber, was KI für das Stromnetz leisten kann", sagt Charles Hua, Mitautor eines der beiden Berichte des Energieministeriums aus dem letzten Jahr und derzeit Geschäftsführer von PowerLines, einer Organisation, die sich für die Verbesserung des Preisniveaus und Zuverlässigkeit der US-Stromnetze einsetzt. "Generell gibt es für Netzbetreiber, Regulierungsbehörden und andere Akteure im System der Versorgungswirtschaft enorme Möglichkeiten, KI effektiv zu nutzen und für ein widerstandsfähigeres, moderneres und stärkeres Netz einzusetzen."

Vorerst bleibt Gopinathan von CAISO erst einmal vorsichtig optimistisch. "Ich möchte das nicht überbewerten", sagt er. Dennoch fügt er hinzu: "Es ist ein erster Schritt in Richtung einer umfassenderen Automatisierung." Derzeit sei alles noch auf das Ausfallmanagementsystem beschränkt. Genie kommuniziere noch nicht mit anderen Bereichen. "Aber ich sehe eine Welt, in der KI-Agenten viel mehr leisten könnten."

Dieser Beitrag ist zuerst bei t3n.de erschienen.

(jle)