PUBLIKATION | KI in Fernwärme Der Wärmesektor ist zentral für die Energiewende in Deutschland – und Künstliche Intelligenz (KI) bringt neue Chancen für die Digitalisierung von Fernwärmenetzen. Der neue #Leitfaden „KI in Fernwärme – Ein Leitfaden zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Projekten“ zeigt auf, wie KI gezielt eingesetzt werden kann, um CO₂-Emissionen zu senken und die Energieeffizienz zu steigern. Damit unterstützt der Leitfaden Fernwärmeversorger auf ihrem Weg zu mehr Nachhaltigkeit. In Zusammenarbeit mit Stadtwerke Norderstedt und RAUSCH Technology GmbH wurden zehn konkrete Anwendungsfälle für den KI-Einsatz in Fernwärmenetzen identifiziert und im Leitfaden dokumentiert. Ein erfolgreiches Beispiel ist die #Wärmelastprognose: Hier konnte das KI-Modell den Wärmebedarf der nächsten 24 Stunden mit 25 % höherer Genauigkeit vorhersagen und ermöglichte so eine effizientere Planung des Erzeugermixes. Ein zentrales #Ergebnis des Projekts: Eine durchdachte Datenstrategie und solide Dateninfrastruktur sind entscheidend, denn je besser die Datengrundlage, desto größer der Mehrwert von integrierten KI-Modellen. Viel Spaß beim Lesen! 👉 Hier downloaden & lesen: https://lnkd.in/eqRDtnXb 👉 Mehr zu KI in Fernwärme: https://lnkd.in/essZJPgb Marius Dechand Lukas Huttny Hendrik Zimmermann Deutsche Energie-Agentur GmbH (dena) Sven Rausch Timo K. RAUSCH Technology GmbH #KI #Energiewende #Fernwärme #Innovation #Digitalisierung #Publikation #FutureEnergyLab
KI und Klimaschutz 🚀
Ich freue mich riesig über das tolle Ergebnis! Herzlichen Dank an Marius Dechand, Lukas Huttny, Timo K., Tim Storbeck, Marco Pruckner und Hendrik Zimmermann für die Zusammenarbeit!
Spannendes Thema, damit möchte ich mich auch noch beschäftigen.
Energiewende@items // Geschäftsführer DMO // Organisator Münsterhack // Co-Initiator Civitas Connect
3 MonateDanke für die Grundlagenarbeit! Der Einsatz von KI in der Fernwärme ist definitiv lohnenswert und ist ein wertvoller Beitrag zur Wärmewende, das können wir in unseren Praxisprojekten und der Plattformentwicklung bestätigen. Ein "low hanging fruit" ist in der Regel, die Wärmeprognose auf moderne Füße zu stellen und Machine Learning einzusetzen und diese mit den Erzeugungs-, Wetter-, und Verbrauchsdaten (IoT!) zu füttern.