Forscher der University of Missouri nutzen künstliche Intelligenz, um die Energieverwaltung auf großen Campusgeländen (einschließlich der University of Missouri) zu verändern. Ziel ist es, Hochschulen und Universitäten im ganzen Land dabei zu helfen, die Effizienz zu optimieren, die Betriebskosten zu senken und den Kohlendioxidausstoß zu reduzieren.

In einer kürzlich veröffentlichten Studie analysierten die Forscher Sanjeev Khanna und Saad Alsamraee vom College of Engineering sechs Jahre lang Daten, die zwischen 2017 und 2022 vom Kraft-Wärme-Kopplungskraftwerk (KWK-Kraftwerk) der University of Missouri gesammelt wurden. Die Daten umfassten den Energieverbrauch auf dem gesamten Campus sowie Umweltvariablen wie Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit/-richtung und Sonneneinstrahlung, die stündlich erfasst wurden. Die Studie mit dem Titel „Hochauflösende Vorhersage des Energieverbrauchs von Kraftwerken auf dem Universitätscampus mithilfe fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens“ wurde in der Energy Strategy Review veröffentlicht.

Mithilfe von maschinellem Lernen konnte das Forschungsteam den Energiebedarf des Campus bis 2023 mit einer Genauigkeit von 94 % vorhersagen. Khanna sagte: „Indem wir die Spitzen und Täler des Energiebedarfs – sogar stündlich – und die benötigte Energiemenge verstehen, können wir Kraftwerken letztendlich dabei helfen, im Voraus besser zu planen und den Energieverbrauch effizienter zu nutzen. Diese Forschung kann Universitäten und Unternehmen dabei helfen, CO2-Emissionen zu reduzieren und Kosten zu sparen.“ Darüber hinaus ermöglicht die Vorhersage von Energieeinbrüchen Universitäten, Wartungsarbeiten effektiver zu planen und Störungen zu minimieren.

Während sich die Studie auf Energiedaten der University of Missouri konzentrierte, deuten die Ergebnisse darauf hin, dass maschinelles Lernen dazu beitragen könnte, dass Kraftwerke im ganzen Land effizienter arbeiten.

Khanna, Professor für Maschinenbau und Leiter des Midwest Industrial Assessment Center, hat lokalen Industrien in ganz Missouri geholfen, ihren Energieverbrauch und ihre CO2-Emissionen zu senken. Darüber hinaus hat er den Strombedarf des Bundesstaates um rund 300 Megawatt gesenkt, was einen wirtschaftlichen Effekt von über 120 Millionen Dollar hatte und die CO2-Emissionen um über 800.000 Tonnen jährlich reduzierte.

„Unsere Partnerschaft mit der University of Missouri unterscheidet uns von anderen Universitäten“, sagte Khanna. „Die Universität fördert innovatives Denken, und die Arbeit an einer Land-grant-Universität ermöglicht es uns, Forschung zu betreiben, die einer breiten Palette von Branchen im ganzen Bundesstaat zugutekommt.“

Weitere Informationen: Saad A. Alsamraee et al., Hochauflösende Energieverbrauchsprognose für Kraftwerke auf Universitätsgeländen mithilfe fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens, Energy Strategy Review (2025)