In Wohn-, Gewerbe-, Industrie- und öffentlichen Gebäuden sind Heiz- und Kühlsysteme unerlässlich und auch jegliche Produktions- oder Rechenprozessen brauchen Energie. Ob Wohngebäude oder Rechenzentrum, die Verteilung und Nutzung der Energie findet immer in umfangreichen und komplexen Systemen statt – und erzeugt hohe CO2-Emissionen. Die Erzeugung von Strom und Fernwärme in öffentlichen Kraftwerken und die Herstellung von Kohle- und Mineralölprodukten ist für mehr als ein Drittel der gesamten CO2-Emissionen in Deutschland verantwortlich.
Was es braucht, um diese massiven Emissionen runterzufahren, darüber besteht wissenschaftlicher Konsens: Den Umstieg auf 100 Prozent erneuerbare Energien und einen effizienteren Umgang mit Energie. Doch auch wenn sich hier und da etwas tut in Sachen Energieeffizienz, gibt es immer noch großen Raum für Verbesserungen. Ein erster Schritt um herauszufinden, wie die Energie effizienter und damit auch sparsamer eingesetzt werden kann, ist die Analyse des Systems, also zu prüfen, wo wie viel Energie für was verbraucht wird. Auf dieser Datenbasis lassen sich dann leichter mögliche Stellschrauben für Maßnahmen zur Effizienzsteigerung ausfindig machen.
Doch den Gründer*innen des deutschen Startups Etalytics zufolge sind die derzeitigen Methoden zur Analyse und Verbesserung der Energieeffizienz noch mangelhaft. So berücksichtigen viele Methoden beispielsweise nicht die Umgebungstemperatur und die Luftfeuchtigkeit, obwohl diese Faktoren einen erheblichen Einfluss auf die Effizienz haben können.
Die grünste Energie ist die, die gar nicht erst verbraucht wird
Um diesen blinden Fleck zu beseitigen, hat das interdisziplinäre Team von IT-Expert*innen, Informatiker*innen und Ingenieur*innen von Etalytics eine ausgeklügelte Software auf Basis Künstlicher Intelligenz entwickelt. Dabei macht sich das Spin-off der Technischen Universität Darmstadt die Tatsache zunutze, dass zahlreiche Sensoren innerhalb der Energiesysteme permanent Informationen über die Produktivität und den Zustand der Anlagen erheben. Die KI verarbeitet sämtliche verfügbaren Daten dann in Echtzeit und berechnet, wie die Betriebsstrategie innerhalb der Systeme so optimiert werden kann, dass möglichst wenig Energie aufgewendet werden muss. Schließlich werden die optimierten Daten in einzelne umsetzbare Schritte umgewandelt. Zudem können mit dem automatisierten System Anomalien schnell ausfindig gemacht werden und regelmäßige manuelle Eingriffe werden im besten Fall hinfällig.
Erneuerbare Energien brauchen Flexibilität
Neben der Erhöhung der Energieeffizienz kann Etalytics die Systeme auch daraufhin optimieren, die Energieflexibilität zu erhöhen. Das heißt, dass der Energiebedarf auf Zeiten verschoben wird, an denen große Mengen erneuerbare Energien zur Verfügung stehen. Damit sollen nicht nur Kosten gespart, sondern auch die CO2-Emissionen deutlich gesenkt werden.
Dazu sind allerdings Speichermöglichkeiten unverzichtbar, zum Beispiel in Form von thermischen Speichern, die den Energieüberschuss aufnehmen und für Zeiten nutzbar machen, an denen wenig erneuerbarer Strom bereit steht. In vielen Unternehmen und Betrieben sind die Voraussetzungen dafür gegeben.
Bei Rechenzentren – die im übrigen einen enormen Energiehunger haben – ist dies jedoch schwierig: „Zum Kühlen der Server werden sehr große Energiemengen benötigt, die bei Bedarf unverzüglich bereitgestellt werden müssen. Um diese zu verschieben, würden riesige Speichersysteme gebraucht. Das ist hinsichtlich des Platzbedarfs im städtischen Umfeld und der Kosten problematisch“, erklärt Niklas Panten, CEO von Etalytics. „Gezeigt hat sich dagegen, dass sich die Energieeffizienz des kompletten Kältesystems zur Kühlung der Server sehr gut optimieren lässt. Es besteht in den meisten Rechenzentren aus versorgungstechnischen Komponenten wie Kühltürmen, Kältemaschinen, Pumpen, Wärmetauschern sowie verschiedenen Wasser- und Luftkreisläufen. Bislang generell noch selten im Einsatz bietet ein auf Künstlicher Intelligenz basierendes Regelungssystem die Möglichkeit, den Energieverbrauch solcher komplexen Versorgungssysteme zu managen und deutlich zu reduzieren.“
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In einem ersten Pilotprojekt hat Etalytics im Frankfurter Rechenzentrum FR6 der Firma Equinix alle Komponenten des Kältesystems informationstechnisch angeschlossen und mithilfe der Plattform daraus ein Softwaremodell errechnet, welches das energetische Verhalten der einzelnen Komponenten und des Gesamtsystems abbildet. Miteingeflossen sind zudem noch Parameter wie Wettereinflüsse und interne Verbrauchsspitzen. Daraufhin wurde der Betrieb des Kühlsystems so optimiert und automatisiert, dass sämtliche Komponenten mit geringstmöglichem Energieverbrauch ineinandergreifen.
„Rechenzentren können mit unserer Software bis zu 50 Prozent der Energie zur Kühlung der Server einsparen“, sagt Panten. Das bedeutet, dass ein durchschnittliches Rechenzentrum, das Flächen zum Betrieb von Informationstechnik für Dritte bereitstellt (Colocation Rechenzentrum), mit der Software von Etalytics bis zu 600.000 Kilowattstunden und rund 240 Tonnen CO2 im Jahr einsparen kann – natürlich nur unter der Voraussetzung, dass sich das Rechenzentrum aus erneuerbaren Energien speist.
Doch die intelligente Software des Startups ist auch auf andere Unternehmen, Produktionsanlagen, Smart Cities, Energieversorger und Gebäudekomplexe anwendbar. „Wir möchten mit unserer Software einen nennenswerten Beitrag zur globalen Energieeinsparung und CO2-Verminderung leisten. Das Potenzial ist riesig – in Rechenzentren, aber auch in anderen Industrieunternehmen“, so Niklas Panten.
Das von der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU) geförderte Startup schätzt, dass die KI-basierte Energieoptimierung dazu beitragen kann, den Energieverbrauch in Unternehmen um 20 bis 50 Prozent zu senken. Da alle Energiedaten an einem Ort vorliegen, kann das System zusätzlich den betrieblichen CO2-Fußabdruck berechnen.
Umweltorientierte Orchestrierung
In unserer derzeitigen Energiekrise, in der die Energiepreise hoch und unbeständig sind, senkt der effizientere Einsatz von Energie nicht nur die Kosten für Haushalte, Unternehmen und ganze Volkswirtschaften, sondern ist auch wesentlich für das Erreichen der Klimaziele. Denn einerseits bedeutet ein geringerer Energieverbrauch, dass in unserem heutigen Strommix weniger fossile Brennstoffe zur Stromerzeugung verbrannt werden, wodurch weniger Treibhausgase in die Atmosphäre gelangen. Gleichzeitig ist in geringerer Energiebedarf zentral für die Beschleunigung der Energiewende hin zu 100 Prozent erneuerbaren Energien.
Einer Analyse der IEA zufolge könnten wir mit einer Verdopplung der Energieeffizienzrate weltweit jedes Jahr etwa soviel Energie einsparen, wie China derzeit jedes Jahr verbraucht. Nach dieser Berechnung würden die weltweiten CO2-Emissionen bis 2030 um zusätzliche 5 Milliarden Tonnen pro Jahr reduziert.
Dabei zeigt die IEA-Analyse, dass in allen Sektoren der Weltwirtschaft erhebliche Möglichkeiten für rasche Energieeffizienzsteigerungen bestehen. Die meisten dieser Möglichkeiten betreffen leicht verfügbare Technologien und würden sich durch die sinkenden Betriebskosten vollständig amortisieren. Zudem wird bis 2030 etwa ein Drittel des vermiedenen Energiebedarfs durch den Einsatz effizienterer Geräte, von Klimaanlagen bis hin zu Autos, entstehen. Rund ein Fünftel stammt aus der Elektrifizierung, etwa durch den Umstieg auf Wärmepumpen oder Elektroautos. Die Digitalisierung und die Verwendung effizienterer Materialien in der Industrie könnten den Rest dazu beitragen, wie auch das Beipiel Etalytics zeigt.
Dieser Artikel gehört zum Dossier „Energiewende – Die Zukunft ist vernetzt“. Das Dossier ist Teil der Projekt-Förderung der Deutschen Bundesstiftung Umwelt (DBU), in deren Rahmen wir vier Dossiers zum Thema „Mission Klimaneutralität – Mit digitalen Lösungen die Transformation vorantreiben“ erstellen.
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