Big Data für Grünen Wasserstoff (nicht Braunen, Grauen oder Blauen)

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Grüner Wasserstoff wurde zu einem sehr wichtigen Thema, seitdem viele Länder ein großes Interesse an der Rolle des grünen Wasserstoffs gefunden haben und wie er die Energiewende antreiben wird. Erfahren Sie hier, was grüner Wasserstoff ist und wie Big Data genutzt werden kann, um diesen Stoff zu gewinnen und zu nutzen.

Großes Interesse an grünem Wasserstoff

Im Juli 2020 hat die europäische Kommission einen Wasserstoff-Strategieplan veröffentlicht. Dieser geht mit dem Ziel einher, der erste klimaneutrale Kontinent bis zum Jahr 2050 zu werden. Die EU will bis 2030 40-GW-Elektrolyseanlagen für erneuerbaren Wasserstoff bauen. Das Projekt kostet 470 Milliarden Euro und wir durch private und staatliche Gelder finanziert.

Der europäische Flugzeughersteller Airbus plant wasserstoffbetriebene Flugzeuge herzustellen. So will das Unternehmen ab 2035 Flüge mit keinen CO2-Emissionen anbieten. Währenddessen vereinen sich die Energiekonzerne Statkraft und Energiepark Emden, um 50-MW-Elektrolyseanlagen zu bauen. Der produzierte grüne Wasserstoff soll dem öffentlichen und privaten Personenverkehr Ostfrieslands zugute kommen.

Das Interesse an Wasserstoff reicht jedoch über die Grenzen Europas hinaus, da sich weltweit die verschiedensten Projekte und Pläne in der Entwicklung befinden. Beispielsweise besitzt Japan in Fukushima eine der weltweit größten Wasserstoffanlagen. Dort befindet sich nämlich eine 10-MW-Elektrolyse.

Aber um den Wirbel um grünen Wasserstoff zu verstehen, müssen wir zunächst den Wasserstoff selbst kennenlernen.

Warum ist dieses Thema so wichtig?

Wasserstoff kann aus verschiedenen Kohlenwasserstoffquellen oder Wasser gewonnen werden (im Grunde aus allem, was Wasserstoff enthält). Es gibt verschiedene Möglichkeiten, um Wasserstoff zu produzieren, wie die Farbpalette der Wasserstoffgewinnung zeigt.

Grüner Wasserstoff wird gewonnen, indem Wassermoleküle mittels Elektrizität gespalten werden. Das Verfahren wird Elektrolyse genannt, was auch in Elektrolyseanlagen zur Anwendung kommt. Grüner Wasserstoff benötigt nur Wasser und erneuerbare Energien, um die Wassermoleküle in seine Bestandteile, Wasserstoff und Sauerstoff, zu spalten. Daher kommt es zu keiner CO2-Emission. Dieses Verfahren wird als die umweltfreundlichste Methode zur Gewinnung von Wasserstoff erachtet.

Eine umweltfreundliche Alternative ist besonders in einem Zeitalter des wachsenden Energiebedarfs wichtig. Die International Energy Agency (IEA) rechnet damit, dass 2040 die globale Nachfrage um 25% bis 30% steigen wird. Stellen Sie sich vor, man würde versuchen, diesem Bedarf auf veralteten Wegen gerecht zu werden.

“Zurzeit können erneuerbare Energien für das Stromnetz verwendet werden, aber da endet der Nutzen schon. Sie können Solarenergie oder Energien aus Windkraftanlagen nicht für Ihr Auto oder Flugzeug nutzen. Allerdings hat grüner Wasserstoff, der aus Solar- und Windenergie gewonnen wurde, das Potential dazu.

Haim Israel, Vorstand von Thematic Investing Strategy an der BofA Global Research, zu der Frage, wie wichtig grüner Wasserstoff ist (aus dem Englischen übersetzt).

Grüner Wasserstoff ist nicht nur nachhaltig, sondern auch vielseitig anwendbar. Er kann in Elektrizität umgewandelt werden und für den privaten, kommerziellen, industriellen und mobilitätsbezogenen Zweck genutzt werden. Wasserstoff spielt in einem kohlenstoffarmen Energiesystem eine wichtige Rolle. Dazu gehören Bereiche wie Elektrizität, Wärme, Industrie, Transport und Energiespeicherung.

ABER er ist teuer! Die Produktion von 1 kg Wasserstoff benötigt 9 kg Wasser und kostet 2,50 – 4,50 US-Dollar pro kg. Aus diesem Grund gibt es Bedenken zur Rentabilität von grünem Wasserstoff. Eine weitere Barriere, die den Weg zur Wasserstoffproduktion versperrt, ist die Schwierigkeit, die beim Transport und der Speicherung von Wasserstoff entsteht. Der Stoff hat eine geringe Dichte, niedrige Effizienz beim Transport sowie dem Betanken und die Haltbarkeit der Speicherungssysteme sind nicht relativ kurz.

ABER die gute Nachricht ist, dass diese Hürden mit der Zeit kein Problem mehr sein werden. Die Welt wird sich zunehmend auf Lösungen umstellen, die keinen CO2 ausstoßen. Das führt wiederum zu einer größeren Nachfrage nach grünem Wasserstoff und schließlich zu reduzierten Produktionskosten. Die Faktoren hinter den Kosteneinsparungen sind wie folgt:

• eine Halbierung der Kosten von Elektrolyseanlagen in den letzten fünf Jahren (um 80% in China gesunken) und ein weiterer Rückgang von 60% – 90% werden bis 2030 erwartet
• sinkende Kosten bei erneuerbaren Energien
• Ansporn für die Staaten zu einer sauberen und grünen Wirtschaft zu wechseln, so wie der europäische Grüne Deal dies vorlebt oder die Steuerabgaben auf CO2-Emissionen die Wege bahnen
• und natürlich technologische Fortschritte, die Produktionseffizienz und die Vielseitigkeit von grünem Wasserstoff stärken

Wasserstoffpreise können je nach Wetterlage variieren. Ein Beispiel: Wenn Wasserstoff durch Solarenergie während der Sommermonate gewonnen wird und genügend Wasser vorhanden ist, dann kann viel Wasserstoff produziert werden, was den Wasserstoffpreis runter drücken würde. Um den Preis weiter nach unten zu treiben, sind Wettervorhersagen vorteilhaft. So kann die Effizienz von solarbetriebener Wasserstoffproduktion optimiert werden.

Big Data bei der Produktion von Wasserstoff anwenden

Ein Teil der Technologien, die grünen Wasserstoff vorantreiben, sind Daten. Datenanalysen (Internet der Dinge und KI) werden von dem Unternehmen Kaiserwetter genutzt, um verschiedene Herausforderungen bei der Gewinnung von Wasserstoff anzugehen. Dabei werden u. a. folgende Hürden genannt:

• die Kosten der benötigten erneuerbaren Energien, die für die Produktion des grünen Wasserstoffs benötigt werden
• schwere Entscheidungen bezüglich der Produktion, Speicherung, des Transports und Verkaufs von grünem Wasserstoff leichter machen
• Prognosen über die entstehenden Kosten erstellen, indem technische und finanzielle Aspekte sowie der Energiemarkt und meteorologische Daten berücksichtigt werden
• Angebots- und Nachfragemuster für angebotsorientierte Investoren berechnen, um Entscheidungen bezüglich der Elektrolyseanlage, Leitungen und andere Verteilungseinrichtungen zu treffen

Green Hydrogen Solutions ist ein weiteres Unternehmen, dass Big Data und KI-Lösungen für die Produktion von grünem Wasserstoff anbietet.

“Wir kombinieren Big Data und KI mit innovativen Technologien, um Projekte zu entwickeln, die weniger kosten als der Durchschnittspreis. Die Projekte produzieren grünen Wasserstoff zu konkurrenzfähigen Preisen, die auf der vorherrschenden Nachfrage beruhen.”

Green Hydrogen Solution auf die Frage, was sie dazu bewegt, jeden Morgen ihrer Arbeit leidenschaftlich nachzugehen (aus dem Englischen übersetzt).

Die Projekte des Unternehmen:

• Bearbeitung von fluktuierender erneuerbarer Energiedaten, um das Potential für die Produktion von grünem Wasserstoff in Südafrika, Deutschland und im US-Bundesstaat Kalifornien zu simulieren und zu bestimmen
• Bearbeitung von Kapazitätsdaten hinsichtlich erneuerbarer Energieressourcen, um die Entwicklung einer Produktionsinfrastruktur für die Gewinnung von grünem Wasserstoff zu prüfen
• Bearbeitung von fluktuierender erneuerbarer Energiedaten, um die Nutzung von grünem Wasserstoff aufgrund Helsinkis Heizbedarf ab 2035 zu simulieren und vorherzusagen
• Wetter, fluktuierende erneuerbare Energiedaten sowie Pipelinelagerungsdaten verarbeiten, um das Potential für die Produktion von grünem Wasserstoff in der UK zu simulieren

Anwendungsfälle in denen der Wasserstoff für die Stromversorgung der Heizanlagen von Smart Homes genutzt werden soll, profitieren ebenfalls von Wettervorhersagen (und Prognosen darüber, wie lange die Menschen in ihren Smart Homes verweilen werden). Wenn erneuerbare Energien günstig sind, kann diese Energie genutzt werden, um Wasserstoff durch Elektrolyse zu gewinnen und für die Beheizung zu speichern. Dies kann auch in einem größeren Rahmen durchgeführt werden. Beispielsweise kann die überschüssige Energie in alten unterirdischen Gashöhlen gespeichert werden. Die dazugehörigen Daten können dann mit Predictive Analytics kombiniert werden, um festzustellen, wie viele Menschen die Energie brauchen.

Big Data kann auch für die Handhabung von wasserstoffbetriebenen Bussen und Zügen gebraucht werden. Während der Bereich der Wasserstoffanwendung und der Brennstoffzellentechnologie in Zügen weiterhin vertiefter Forschung und  innovativer Initiativen bedarf, kämpfen Busse mit der Herausforderung, Tankstellen zu finden, wenn sie eine brauchen. Deshalb müssen die Daten der Routen, Wasserstofftankstellen und der Tankfüllung der Busse analysiert werden, um vorherzusagen, wann das Tanken notwendig ist.

Es geht um Ressourcen!

Einfach ausgedrückt, der Anwendungsfall für grünen Wasserstoff könnte fast deckungsgleich mit den anderen nachhaltigen Fällen sein. Die relevanten Faktoren für die Produktion von grünem Wasserstoff werden berücksichtigt und analysiert, um Prognosen bezüglich der Verteilung der natürlichen Ressourcen und Finanzen zu erstellen und schließlich Entscheidungen zu treffen.

Die grüne Wasserstoff-Revolution könnte auch durch Aufklärungen in den Bereichen Naturwissenschaft und Ökonomie vorangetrieben werden. Ohne die Naturwissenschaft wüssten wir nicht, dass Wasserstoff umweltfreundlicher ist. Ohne Ökonomie würden wir nicht das wirtschaftliche Potential von grünem Wasserstoff erkennen.

Naturwissenschaften und Ökonomie bilden die Relevanten Bausteine, die Big Data und KI-Anwendungen als Input nutzen, um das folgende Output abzuleiten: Die Antworten auf unseren Fragen zur Produktion von grünem Wasserstoff.

Mehr noch, könnte folgendes Verständnis die Entwicklungen vorantreiben: Wir können nicht ändern, wie die Natur arbeitet, stattdessen können wir Mittel kreieren und nutzen, um uns an die Natur anzupassen. Vielleicht fasst folgendes Zitat die Ausgangslage von grünem Wasserstoff gut zusammen:

“Wir können die Windrichtung nicht ändern, wir können nur die Segeln richtig setzen.”

Cora L. V. Hatch aus dem Jahr 1859