Künstliche Intelligenz für die Speicherung erneuerbarer Energien - Fahrplan für 2030

Erneuerbare Energien spielen eine Schlüsselrolle auf dem Weg zu null CO2-Emissionen, da sie durch die Bereitstellung saubererer Energiequellen dazu beitragen, den Bedarf an fossilen Brennstoffen zu reduzieren. Da die Welt jedoch einen zunehmenden Anteil ihres Stroms aus diesen erneuerbaren Energiequellen bezieht, besteht ein wachsender Bedarf an Technologien, die diese Energie erfassen und speichern können.Die Erzeugung erneuerbarer Energien beruht hauptsächlich auf natürlichen Faktoren - Wasserkraft ist abhängig von der saisonalen Flussströmung, Solarenergie von der Tageslichtmenge, Windkraft von der Konstanz des Windes - was bedeutet, dass die erzeugten Mengen unregelmäßig sind. Ebenso ist auch der Energiebedarf nicht konstant, da die Menschen im Allgemeinen dazu neigen, zu unterschiedlichen Tages- und Jahreszeiten unterschiedliche Energiemengen zu verbrauchen. Wenn also die erzeugte Menge an erneuerbarer Energie größer ist als benötigt, ist es sinnvoll, diese überschüssige Energie zu speichern, damit sie zu einem Zeitpunkt genutzt werden kann, an dem die Nachfrage die Erzeugung übersteigt.

Autorentext

Dr. Eng. Fouad A. S. Soliman, Prof., Electronics and Computer Engineering. Nuclear Materials Authority. Ministry of Electricity and Renewable Energy. Egypt.Dr. Karim A. Mahmoud, Physics Researcher.