Grüne Energie, schwarze Zahlen: Mit künstlicher Intelligenz zu niedrigeren Stromkosten und weniger Emissionen

In den ersten sechs Monaten des Jahres 2023 ist der Anteil erneuerbarer Energien in Deutschland auf 57 Prozent gestiegen. Ein Hoffnungsschimmer auf dem Weg zum Ziel der Bundesregierung, bis 2030 einen Anteil von 80 Prozent zu erreichen. Trotzdem bleiben die Emissionen aus der Stromerzeugung hoch. Denn ein großer Teil der Energie wird auch weiterhin durch den Einsatz fossiler Brennstoffe wie Kohle und Gas gewonnen. 2022 wurde so rund ein Drittel der deutschen CO2-Emissionen durch die Stromerzeugung verursacht.

Unternehmen sind der entscheidende Faktor der Energiewende

Unternehmen sind davon in besonderem Maße betroffen. Sie verbrauchen rund 70 Prozent des deutschen Stroms und sind mit immer höheren Nachhaltigkeitsanforderungen konfrontiert. Hinzu kommt der steigende Preisdruck. Zwar sind die Energiepreise im Vergleich zum Vorjahr wieder deutlich gesunken, sie werden aber auch in Zukunft deutlich über den Werten der Jahre 2019 und 2020 liegen. 

Während Großkonzerne deshalb häufig ganze Teams für die Strombeschaffung und das Energiemanagement abstellen, haben diese Themen bei vielen kleinen und mittelständischen Unternehmen noch keine Priorität. Häufig kaufen sie ihren Strom – ähnlich wie Privathaushalte – zum Festpreismodell. Dabei können durch ein maßgeschneidertes Stromportfolio die Kosten gesenkt und die Grünstromqualität erhöht werden. Durch eine Kombination aus Stromkaufvereinbarungen mit Solar- und Windparks, Spotmarkt und Terminmarkt sind Einsparungen von bis zu 20 Prozent und eine Reduktion der strombedingten Emissionen auf null möglich. Und das mit zuverlässigen Grünstrom-Herkunftsnachweisen, die unmittelbar zum Nachhaltigkeits-Reporting und ESG-Rating beitragen.

Keine Teams, sondern strukturierte Strombeschaffung per Knopfdruck

Der Ressourceneinsatz dafür ist dank künstlicher Intelligenz (KI) und Softwarelösungen gering. Die Technologie analysiert tausende Strommarktdaten in Echtzeit und entwickelt automatisierte Handlungsempfehlungen. Verbrauchsmuster werden basierend auf dem historischen Lastgang eines Unternehmens fortgeschrieben, wodurch sich zukünftige Verbräuche und die Höhe der Stromrechnung zuverlässig vorhersagen lassen. Auf Grundlage der individuellen Verbrauchsmuster kann die KI dann eine geeignete Zusammensetzung möglicher Strommarktprodukte ermitteln. Diese berücksichtigt neben dem gewünschten Risikoprofil auch Faktoren wie die voraussichtlichen Produktionsmuster von Erneuerbare-Energien-Anlagen sowie entsprechende Preisprognosen. Schließlich können auch die Stromflüsse im Unternehmen optimiert werden. Eine maßgeschneiderte Softwarelösung ermöglicht die Abstimmung energieintensiver Prozesse auf die Verfügbarkeit erneuerbarer Energien. So können E-Autos beispielsweise genau dann geladen werden, wenn die eigene Photovoltaik-Anlage viel Strom produziert oder der Strompreis besonders günstig ist. Durch das optimale Zusammenspiel der Komponenten können ein höherer Eigenverbrauchsanteil und signifikante Kosteneinsparungen bei einer vollständigen Versorgung mit Grünstrom realisiert werden. 

Der Stromeinkauf ist heute so einfach wie nie zuvor
 

Die Technologie übernimmt die Arbeit von vielen Experten und macht die strukturierte Strombeschaffung so einfach und zugänglich wie nie zuvor. Es bedarf nur eines einzigen Ansprechpartners für den gesamten Prozess von der Analyse bis hin zum optimalen Strombezug. Höchste Zeit also, dass auch der Mittelstand auf eine strukturierte Strombeschaffung umsteigt und so die Umwelt schützt und Kosten spart. 
 

Der Autor David Budde ist Co-Founder und CEO von trawa.