Auch die Elektromobilität gehört zur Energiewende – aber sorgt sie wirklich für große Umbrüche oder eher für das Gegenteil? Darüber sprechen Xaver Pfab (BMW Group) und Mathias Müller (FfE) in ihrem Vortrag.

In den nächsten 10 Jahren will BMW weltweit 10 Millionen Battery Electric Vehicles auf dem Markt bringen, so Xaver Pfab.

Dadurch ergebe sich ein großes Flexibilitäts-Potenzial. Die Autos würden zu 95% der Zeit stehen und wären davon nur ein kleinen Teil am Laden. Müller zeigt beispielhaft drei Bereiche auf, wie man dies flexibel nutzen kann:
1. Eigenverbrauchserhöhung im privaten Bereich: Das Auto wird zum Stromspeicher um durch Photovoltaik erzeugte Energie zwischenzuspeichern.
2. Spitzenlastenkappung im gewerblichen Bereich: Auch hier könnten die BEVs Spitzenlasten abfangen.
3. Vermarktung: Man könne BEVs auch nutzen um Geld zu verdienen, so könne man die Akkus z.B. laden wenn der Strom günstig sei und zu einem späteren Zeitpunkt dann teurer verkaufen.

Paul Knecht

Nach dieser ersten Einführung in die Blockchain führt Bogensperger nun zum Thema KI (Engl.: AI) über und dort genauer zum Bereich des Machine Learnings. Er unterteilt diesen zu Beginn in drei Segmente:

1. Unsupervised Machine Learning
Aktuell genutzt z.B. um Kunden zu clustern für ein größeres Verständnis im Marketing oder um Zustände jenseits der Norm z.B. in einem Solarpark zu erhalten.

2. Supervised Machine Learning
Aktuell genutzt um Netze Steuern oder für Predictive Maintenance

3. Reinforcement Learning

Doch welche Erwartungen hätten sich aktuell erfüllt?

• KI sei gekommen um zu bleiben
• Die Einstiegshürden seien mittlerweile gering
• Es gebe bereits viele lohnende Anwendungsfälle
• Doch fehlende Daten seien die größte Hürde.

Paul Knecht