de.wedoany.com-Bericht: Ein österreichisches Forschungsteam hat das neue Konzept der „KI-Energiespeicher-Verbindung" (AI-energy storage nexus) vorgeschlagen und argumentiert, dass das schnelle Wachstum von KI-Rechenzentren in Kombination mit der großflächigen Einführung von Energiespeichern die Energiewende beschleunigen kann. Die entsprechende Studie wurde kürzlich in der Fachzeitschrift Energy and Climate Change veröffentlicht.
„Entgegen den allgemeinen Erwartungen schafft das KI-Wachstum Chancen, die Energiewende auf den richtigen Weg zu bringen", sagte der Forscher Behnam Zakeri. Dies sei vor allem auf den Verbindungseffekt zwischen KI und Energiespeicherung zurückzuführen. Die beiden Technologien bilden einen positiven Kreislauf, in dem die Entwicklung und Skalierung der einen Technologie positive Auswirkungen auf die andere hat. Das Forschungsteam identifizierte die Orte, an denen diese Synergieeffekte auftreten, und prägte erstmals den Begriff „KI-Energiespeicher-Verbindung".
Zakeri erklärte, dass Energiespeicherung mehrere Probleme beim Wachstum der digitalen Infrastruktur lösen könne – nicht nur den Abgleich mit erneuerbaren Energien, sondern auch die Verkürzung der Netzanschlusszeiten und die Bereitstellung von Flexibilität für die stufenweise Netzanbindung von Rechenzentren. Die Investitionen großer Technologieunternehmen verlagern sich zunehmend auf Energiespeicherlösungen, was die Forschung und Entwicklung sowie die Einführung entsprechender Technologien vorantreiben und Spillover-Effekte auf die breitere Energiewende über die digitale Infrastruktur hinaus erzeugen dürfte.
Die Studie zeigt, dass maschinelles Lernen und generative KI die Entdeckung von Schmelzsalzmaterialien für thermische Energiespeicher beschleunigen, neue Batteriechemien identifizieren und die Batterielebensdauer sowie Recyclingfähigkeit verbessern können. Gleichzeitig trägt die wachsende Nachfrage von KI-Rechenzentren zur Kommerzialisierung von Langzeitspeichern bei – Google hat bereits Abnahmeverträge für Flüssig-CO₂- und Eisen-Luft-Speicher unterzeichnet.
Die Wege, über die Energiespeicherung die KI-Infrastruktur unterstützt, umfassen: Reduzierung der Spitzenlastimporte aus dem Netz; Linderung von Netzanschlussengpässen und Aufschiebung kostspieliger Übertragungsnetzausbauten; Verbesserung der Stromqualität und -zuverlässigkeit durch Notstromversorgung; Ermöglichung von Demand-Response, sodass Rechenzentren bei Netznotfällen ihren Bedarf reduzieren oder Strom einspeisen können, sowie Erhöhung des Eigenverbrauchs erneuerbarer Energie vor Ort; und Steigerung der Betriebsflexibilität durch Workload-Scheduling, Lastverteilung und andere Formen flexibler Datenverarbeitung.
In der Schlussfolgerung des Papers formulieren die Autoren vier politische Empfehlungen: Reform der Netzanbindungsregeln, um flexible und netzunterstützende Rechenzentren zu belohnen; Beseitigung von Hindernissen für die gemeinsame Standortnutzung von Batteriespeichern und erneuerbaren Energien; Förderung netzbewusster Datenverarbeitung und Nachfrageflexibilität; sowie Beschleunigung der Einführung von Langzeitspeichern durch gezielte Beschaffungs- und Finanzierungspolitik.
Zakeri ergänzte, dass das Forschungsteam derzeit plane, Betriebsmodelle für Energiespeicher zu entwickeln, die entweder direkt an Rechenzentren oder in Netznähe angesiedelt sind, um einige der heutigen Herausforderungen für die Stromnetze zu bewältigen. Die Studie entstand in Zusammenarbeit von Forschenden der Wirtschaftsuniversität Wien (WU), des Internationalen Instituts für Angewandte Systemanalyse (IIASA) und der King Abdullah University of Science and Technology in Saudi-Arabien.
