KI-basierte Standortidentifikation für dezentrale Elektrolyseure (Vortragssprache: Deutsch)
Jimmie Langham zeigt, wie KI-gestützte Geodatenanalyse in Kombination mit Expertenwissen systematisch optimale Standorte identifiziert – z. B. für Co-Location mit Windparks und behind-the-meter-Konzepte.
Die Standortwahl für Elektrolyseure ist komplex – insbesondere im Kontext der Sektorenkopplung und dezentralen Energieinfrastruktur. In dieser Präsentation wird eine innovative, KI-basierte Methodik vorgestellt, die große Geodatenmengen effizient auswertet, um geeignete Standorte z. B. in Kombination mit Windenergieanlagen zu identifizieren.
Dabei wird die gesamte Systematik der Standortbewertung erläutert: von der flächendeckenden Analyse über die Qualitätssicherung bis zur Vor-Ort-Prüfung. Anhand konkreter Projektbeispiele zeigt Jimmie Langham, wie durch intelligente Datenverarbeitung, Visualisierung und manuelle Prüfung der Weg zum optimalen „behind-the-meter“-Standort gelingt – zeitsparend, skalierbar und praxisnah.
Sprechende (1)
