Standortwahl im digitalen Zeitalter

Die Wahl eines geeigneten Standorts ist für die langfristige Wirtschaftlichkeit und den Erfolg eines Projekts entscheidend, sei es für Photovoltaik(PV)-Frei­flä­chen- und Windkraftanlagen, Elektrolyseure, E-Ladeinfrastruktur, Batterien, Kraftwerke, Rechenzentren, Logistikzentren oder eine industrielle Produktionsstätte. Die Standortwahl beeinflusst Faktoren wie die wirtschaftliche Rentabilität, die Umweltverträglichkeit und die Genehmigungsfähigkeit. Mit der wachsenden Verfügbarkeit digitaler Datenquellen und fortschreitender Technologieent­wicklung stehen Unternehmen vor der Frage, ob konventionelle Standortanalysen noch die beste Wahl sind. Immer mehr Projektentwickler setzen auf KI-gestützte Methoden und neuronale Netzwerke, die umfangreiche Daten verarbeiten und Standortentscheidungen effizienter und präziser unterstützen können.

Konventionelle Standortanalyse: Überblick

Die traditionelle Standortanalyse erfordert umfangreiche manuelle Recherchen und Datenerhebungen. Projektverantwortliche bewerten dabei Faktoren wie die geografische Lage, Bebauung, Erreichbarkeit, Umweltbedingungen und Infrastruktur. Bei einer PV-Freiflächenanlage etwa müssen Informationen über Sonneneinstrahlung, Bodenqualität, Zugänglichkeit für Bau und Wartung sowie Netzanschlusspunkte manuell ermittelt und analysiert werden. Diese Arbeitsschritte sind oft zeitintensiv und auf punktuelle Datenquellen beschränkt. Vor-Ort-Besichtigungen, topografische Karten und Berichte zur Umweltbelastung sind oft notwendig, um ein umfassendes Bild zu erhalten.

Ein wesentlicher Nachteil der konventionellen Methode ist die fehlende Dynamik. Änderungen im Umfeld, wie Verkehrsnetze, neue Infrastrukturen oder Änderungen der gesetzlichen Auflagen, können oft nur verzögert oder gar nicht in die Planung einfließen. Die Arbeit ist zudem fehleranfällig, da jede Interpretation von Umwelt- und geografischen Daten menschliche Subjektivität miteinbezieht, was insbesondere in großen Projekten das Risiko von Fehlentscheidungen erhöhen kann.

KI-basierte Standortanalyse: Neuer Ansatz

Künstliche Intelligenz (KI) eröffnet neue Möglichkeiten in der Standortanalyse, indem sie große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen in kurzer Zeit verarbeiten und auswerten kann. Ein KI-gestütztes System kann beispielsweise bei der Auswahl einer geeigneten Fläche für eine PV-Frei­flächenanlage automatisch Satellitenbilder und topografische Karten analysieren. Mithilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen können die optimalen Standorte auf Basis von Kriterien wie Sonneneinstrahlung, Schattenwurf, Bebauung und Erreichbarkeit bestimmt werden.

Besonders wertvoll ist die Fähigkeit der KI, mehrere Datenquellen zu kombinieren, wie etwa Geodaten, Informationen zu Umweltauswirkungen und Infrastrukturdaten. Ein zukunftsweisender Ansatz besteht darin, dass die KI standortabhängige Risiken und Herausforderungen frühzeitig identifiziert und Entscheidungsträgern Handlungsempfehlungen gibt.

Im Gegensatz zur konventionellen Analyse kann die KI binnen kürzester Zeit alle relevanten Flächen analysieren und eine Shortlist potenzieller Standorte erstellen.

Die Analyse erfolgt in drei Schritten:

Schritt 1: Identifikation von Potenzialflächen

KI-gestützte Tools durchforsten Satelliten- und Luftbilder, um verfügbare Flächen schnell und umfassend zu identifizieren. Kriterien wie Grundflächengeometrie, Erreichbarkeit und Anschlussmöglichkeiten werden direkt aus den Bildern extrahiert und bewertet.

Schritt 2: Selektion und Fehleranalyse

Die ausgewählten Flächen werden einer Qualitätsprüfung unterzogen, um potenzielle Fehler oder „Glitches“ in den Daten zu identifizieren. So werden Fehlinformationen minimiert, die in der späteren Planung zu unerwarteten Problemen führen könnten.

Schritt 3: Validierung und Abschlussbericht

Die endgültigen Standortoptionen werden durch detaillierte Analysen und Vor-Ort-Bewertungen bestätigt. So entsteht eine fundierte Entscheidungshilfe, die alle wesentlichen Standortkriterien und potenzielle Risiken berücksichtigt. Die KI-basierte Standortanalyse bietet gegenüber traditionellen Methoden eine Reihe entscheidender Vorteile:

KI-Tools können große Datenmengen automatisiert analysieren, was die Planungszeit deutlich verkürzt. Während eine konventionelle Standortanalyse für eine PV-Freiflächenanlage mehrere Wochen bis Monate in Anspruch nehmen kann, liefert die KI-basierte Methode in kurzer Zeit eine Longlist geeigneter Standorte, die nur noch einer finalen Prüfung bedarf.

Künstliche Intelligenz erkennt Muster und Zusammenhänge, die menschliche Betrachter möglicherweise übersehen. Algorithmen können zudem durch maschinelles Lernen kontinuierlich dazulernen und ihre Genauigkeit verbessern. Dies führt zu einer deutlich geringeren Fehlerquote und damit zu einer höheren Verlässlichkeit der Analyse.

Die Automatisierung der Datenerhebung und -analyse reduziert den Bedarf an zeitaufwendigen manuellen Schritten. Durch diese Effizienzsteigerung sinken die Planungskosten und der gesamte Standortauswahlprozess wird kostengünstiger.

KI-gestützte Analysen berücksichtigen auch ökologische Aspekte und ermöglichen eine systemdienliche Standortwahl. So kann die KI-Analyse beispielsweise sicherstellen, dass der Standort einer PV-Freiflächenanlage optimal in das bestehende Energiesystem integriert wird, um Redispatch-Maßnahmen zu minimieren und die Effizienz zu maximieren.

Praxisbeispiel: Standortwahl für eine PV-Freiflächenanlage

Ein praktisches Beispiel für die Vorteile der KI-gestützten Standortanalyse ist die Wahl eines Standorts für eine PV-Freiflächenanlage. Im Gegensatz zur konventionellen Analyse kann die KI binnen kürzester Zeit alle relevanten Flächen analysieren und eine Shortlist potenzieller Standorte erstellen. So werden Kriterien wie die durchschnittliche Sonneneinstrahlung, die Entfernung zu Netzanschlüssen, Umweltauflagen und Bodenbeschaffenheit in einem Bruchteil der Zeit erfasst und ausgewertet. Dadurch kann das Projekt schneller und kosteneffizienter geplant und umgesetzt werden.

Die KI-basierte Standortanalyse bietet entscheidende Vorteile gegenüber traditionellen Methoden und setzt neue Maßstäbe bei Effizienz, Genauigkeit und Nachhaltigkeit. Insbesondere bei Projekten, die stark von Standortfaktoren abhängig sind, erweist sich die KI-Analyse als unschätzbar wertvoll.

Durch die Automatisierung und Datenintegration eröffnet dieser Ansatz eine zukunftsfähige Lösung für die Standortwahl im digitalen Zeitalter und stellt sicher, dass Projekte optimal geplant und erfolgreich umgesetzt werden.

Artur Flaum,

Junior Consultant, Cruh 21

Foto: cruh21