Chinas KI-gestützte Kartierung des Netzes für erneuerbare Energien: Was bedeutet das für die globale saubere Energie?

Alle großen Volkswirtschaften stehen derzeit vor demselben Problem. Künstliche Intelligenz verbraucht Strom in einem Tempo, für das die Stromnetze nie ausgelegt waren. In den USA sind die Kapazitätsmarktpreise bei PJM – dem größten Netzbetreiber des Landes – gestiegen. mehr als zehnfach in zwei JahrenDas Wachstum von Rechenzentren gilt dabei als Haupttreiber. In Europa arbeiten die Energieversorger fieberhaft daran, die Übertragungsinfrastruktur schnell genug auszubauen, um mit der Nachfrage der Hyperscaler Schritt halten zu können.

Der Internationale Energieagentur (IEA) Der weltweite Stromverbrauch von Rechenzentren könnte laut Prognosen sinken. Annäherung an 1.000 TWh bis zum Ende dieses JahrzehntsErneuerbare Energien sind größtenteils vorhanden – aber die Fähigkeit, sie durch KI-gestützte Kartierung des Energienetzes auf nationaler Ebene zu koordinieren, fehlt den meisten Ländern noch.

💡 Aber China hat es doch gerade erst gebaut.

A Studie veröffentlicht in Natur diese Woche von Forschern Universität Peking Und DAMO-Akademie der Alibaba Group hat etwas geschaffen, was keinem Land zuvor gelungen ist: ein vollständiges, hochauflösendes, KI-generiertes Inventar der gesamten Wind- und Solarinfrastruktur eines Landes – mit dem analytischen Rahmen, um diese als einheitliches System zu koordinieren.

Mithilfe eines Deep-Learning-Modells, das mit Satellitenbildern im Submeterbereich trainiert wurde, identifizierte das Team Folgendes:

• ☀️ 319.972 Solar-Photovoltaikanlagen
• 💨 91.609 Windkraftanlagen
• 💾 Verarbeitung 7,56 Terabyte dazu Satellitenbilder verwenden

📈 KI-gestützte Kartierung von Energienetzen: Was ist das Besondere daran?

Vorherige Forschungen zu Komplementarität von Solar- und Windenergie Die Idee, dass zwei Energiequellen ihre zeitliche und räumliche Variabilität gegenseitig ausgleichen können, beruhte bisher weitgehend auf hypothetischen oder modellierten Einsatzszenarien. Wie sich Komplementarität unter bestimmten Umständen manifestiert, wird im Folgenden näher erläutert. reale Infrastrukturund wie sich dies auf die Integrationsergebnisse auf Systemebene auswirkt, ist bis jetzt unklar geblieben.

Die Forscher zeigen, dass Die Komplementarität von Solar- und Windenergie reduziert die Erzeugungsschwankungen erheblich.Die Effektivität steigt mit der Ausdehnung des geografischen Geltungsbereichs der Paarungen.

🌍 „Eine Wolke, die Solarparks in Gansu bedeckt, verdunkelt nicht die Windkorridore in der Inneren Mongolei.“

In der Praxis gilt: Je weiter die zu koordinierenden Einrichtungen voneinander entfernt sind, desto zuverlässiger erreichen sie ein Gleichgewicht. Die Studienergebnisse deuten darauf hin, dass strukturelle Ineffizienz wie China sein Stromnetz derzeit verwaltet: Die Koordination erfolgt auf Provinzebene, nicht auf nationaler Ebene.

Übergang zu einem einheitliche nationale SkalaDie Forscher argumentieren, dass dies Folgendes erleichtern würde:

• ⚡ Kombiniere komplementäre Energiequellen
• 📈 Netzstabilisierung
• ⛔ Vermeiden Kürzung — die kostspielige Verschwendung erzeugter erneuerbarer Energie, die Chinas sauberes Energiesystem seit langem plagt.

Liu YuEin Professor an der Fakultät für Erd- und Weltraumwissenschaften der Universität Peking beschrieb die Bestandsaufnahme als Möglichkeit für China, seine neue Energielandschaft aus einer bestimmten Perspektive zu betrachten. "Gottes Perspektive" – eine Formulierung, die eine größere operative Bedeutung hat, als man zunächst vermuten würde. Netzbetreiber können nur das optimieren, dessen sie sich bewusst sind – bis jetzt.

⚡ Chinas KI-getriebener Strombedarfsanstieg

China befindet sich inmitten eines KI-getriebenen Anstiegs des Strombedarfs, der das Stromnetz stark belastet. Die rasante Verbreitung von Datendiensten und massiven Rechenanlagen hat den Stromverbrauch des Sektors in die Höhe getrieben. 44 % Wachstum im Vergleich zum Vorjahr im ersten Quartal 2026, erreichen 22,9 Milliarden Kilowattstunden, laut dem Chinesischen Elektrizitätsrat.

📊 Das ist eine außergewöhnliche Wachstumsrate für einen Sektor, dessen Nachfrage bereits immens war.

Dies hat den Ausbau von Rechenzentren in China beschleunigt. nördliche und westliche Provinzen, wo Land günstiger ist, Wind- und Solarenergie leichter verfügbar sind und die Strompreise entsprechend niedriger sind. Insbesondere Die Provinzen, die für neue Rechenzentren vorgesehen sind, sind dieselben Regionen mit der höchsten Komplementarität von Solar- und Windenergie.

🔌 Hinter den Kulissen des Models

Die hier vorliegende technische Leistung ist an sich schon bemerkenswert. Das Deep-Learning-Modell von DAMO wurde trainiert, um Solaranlagen und Windkraftanlagen zu identifizieren. Satellitenbilder mit Submeterauflösung — eine Aufgabe, die durch die schiere Vielfalt der Installationsarten, der Geländebeschaffenheit und der Bildqualität zusätzlich erschwert wird.

Der resultierende Datensatz umfasst Installationen in 1.915 chinesische Landkreisevon Dachpaneelen in Küstenstädten bis hin zu Windparks im Kraftwerksmaßstab auf dem mongolischen Hochplateau. Verarbeitung 7,56 Terabyte Die Verwendung von Bildmaterial zur Erstellung eines landesweit einheitlichen Inventars auf Landkreisebene ist ein Beispiel dafür, was großflächige Geodaten-KI leisten kann, wenn sie auf Infrastrukturprobleme angewendet wird – und ein Modell, das andere Länder im Prinzip nachahmen könnten.

Chinas Sektor für saubere Energien erwirtschaftete schätzungsweise 15,4 Billionen Yuan (2,26 Billionen US-Dollar) im Wirtschaftswachstum des letzten Jahres – entsprechend Brasiliens gesamtes BIP — laut der finnischen Zeitung Zentrum für Energie- und Saubere-Luft-ForschungDie Verwaltung eines so umfangreichen Anlagenbestands ohne ein Instrument zur nationalen Transparenz musste zwangsläufig ein begrenzender Faktor sein.

✅ Diese Beschränkung ist nun aufgehoben.

Die Datensätze und der Code der Studie wurden erstellt öffentlich zugänglich über ZenobusDie

📷 Foto von Luo Lei