Optimierter Betrieb von EE-Anlagen und Speichern: Ørsted setzt für US-Portfolio an Land auf KI-Lösung
© Ørsted
Austin, USA - Der Energiekonzern Ørsted und Spark Cognition, ein weltweit führender Anbieter von Softwarelösungen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI), haben ihre Zusammenarbeit bekannt gegeben.
Ørsted wird künftig die Renewable Suite von Spark Cognition nutzen, um sein Portfolio an Onshore-Wind- und Solaranlagen sowie Energiespeichern in den USA mit einer Gesamtleistung von 5.500 MW (5,5 GW) zu optimieren. Mit Hilfe der KI-Lösung von Spark Cognition will Ørsted die Energieproduktion steigern, die Wartungskosten senken und die betriebliche Effizienz verbessern.
Die Standorte der Ørsted-Anlagen liegen in Texas, im Mittleren Westen und im Südosten, die Anlagen sind bereits in Betrieb oder befinden sich im Bau.
"Die steigende Nachfrage nach sauberer Energie erfordert innovative Lösungen, um sicherzustellen, dass unsere Anlagen zuverlässig und effizient arbeiten. Durch den Einsatz der innovativen Renewable Suite von Spark Cognition können wir die Effektivität und Lebensdauer unserer landgestützten Anlagen verbessern und die Energieproduktion maximieren, was uns auf dem Weg in eine nachhaltigere Zukunft unterstützt", so Rob Keiser, VP of Asset Management, Americas bei Ørsted.
Die Renewable Suite von Spark Cognition ist eine umfassende, cloud-basierte Asset Performance Management-Plattform für Wind-, Solar- und Energiespeicheranlagen im Versorgungsbereich. Die KI-Lösung vereint verschiedene Datensätze wie SCADA, ERP, Finanzdaten, Daten von Drittanbietern wie Wetterdaten, Prognosen und vieles mehr in einer einzigen Ansicht, die die Effizienz und Zusammenarbeit verbessert. Auf der Grundlage patentierter KI- und maschineller Lerntechnologien bietet die Renewable Suite nach Angaben von Spark Cognition prädiktive Empfehlungen, um drohende Ausfälle zu erkennen, leistungsschwache Anlagen schnell zu identifizieren und effektive Folgemaßnahmen zu gewährleisten. Die Lösung ist skalierbar, in kurzer Zeit kann eine große Flotte von Anlagen eingebunden werden.
© IWR, 2026
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