Digitalisierung

Wie verändern innovative Technologien wie KI und Blockchain die Energiewirtschaft?

Durch die Digitalisierung und die Möglichkeit, innovative, digitale Technologien in der Energiewirtschaft einzusetzen entstehen Chancen und Risiken. Unternehmen und Regulierer müssen proaktiv Innovationen im Blick behalten, Entscheidungen treffen und einordnen, ob und wann Technologien wie Blockchain oder KI unverzichtbar sind. Dafür muss ausreichendes Wissen vorhanden sein, der Wille zu Veränderung im Energiesystem und den Unternehmen aktiv gelebt sowie Chancen und Risiken früh erkannt werden. Dann ermöglichen diese Technologien neue Geschäftsfelder, steigern die Effizienz, schaffen neue Möglichkeiten der Wertschöpfung, neue Formen der Interaktion oder Lösungen für heutige Herausforderungen.

Im Speziellen betrachten wir folgende Fragestellungen:

  • Wie kann KI dabei helfen, Ladeinfrastruktur besser zu planen?
  • Welche Formen von machine-learning und künstlicher Intelligenz gibt es?
  • Wie kann SSI digitale Prozesse verbessern?
  • Welche Rolle spielen Zero-Knowledge-Proofs beim Datenschutz
  • Welche Einsatzmöglichkeiten gibt es für die Blockchain-Technologie?
  • Wie kann die Blockchain Energieunternehmen helfen?
  • Wie können klassische Simulationsmodelle durch KI verbessert werden?
  • Wie kann KI in der Energiewirtschaft eingesetzt werden?
  • Wie können Smart Meter mit der Blockchain verbunden werden?

Hier finden Sie unsere News, Veröffentlichungen und Projekte zum Thema

News zum Thema (3)

  • DIVE – Digitale Identitäten als Vertrauensanker im Energiesystem
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  • Mit Reallaboren die Energiewende umsetzen! Ideen entwickeln und Netzwerken unter der Moderation der BayKoRL
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  • Einladung zur Info-Veranstaltung: „Reallabore der Energiewende: Mehrwerte für System und Akteure“
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Veröffentlichungen zum Thema (36)

  • Vorhersagen in der Energiewirtschaft – Tutorial zur Vorhersage von Haushalts- und PV Lastgängen
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  • Vorhersagen in der Energiewirtschaft – Vergleich von konventionellen Machine Learning Methoden und Deep Learning
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  • Vorhersagen in der Energiewirtschaft – Welche Methoden eignen sich?
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  • Vorhersagen in der Energiewirtschaft – Welche Fehlermetriken eignen sich?
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  • Asset Logging: Nachvollziehbarkeit energiewirtschaftlicher Daten & Prozesse
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Projekte zum Thema (7)

  • CO₂-Monitor - Stündliche Emissionsfaktoren für den deutschen Strommix
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  • Innovationsworkshop im Energiedatenmanagement: Trends und Entwicklungen in der Energiewirtschaft
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  • DIVE - Digitale Identitäten als Vertrauensanker im Energiesystem
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  • Bayerische Koordinierungsstelle Reallabore an der FfE
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  • PEAK - Integrierte Plattform für Peer-to-Peer Energiehandel und aktive Netzführung
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