Kleinwasserkraft trifft KI: Wie KliWaSim den Klimawandel simulierbar macht
In Österreich ist Wasserkraft eine der wichtigsten Energiequellen – sie liefert zuverlässig Strom und gilt als besonders nachhaltig. Doch was passiert, wenn sich die Wassermengen verändern? Wenn Schnee ausbleibt, Gletscher schmelzen oder plötzliche Starkregenereignisse auftreten? Genau hier setzt das Projekt KliWaSim an.
Wenn der Wasserstand zur Herausforderung wird
Kleinwasserkraftwerke (KWK) spielen eine zentrale Rolle in Österreichs Stromlandschaft. Doch mit dem Klimawandel verändern sich auch die natürlichen Voraussetzungen für diese Anlagen. Niederschläge verlagern sich, Trockenzeiten häufen sich, Extremwetter nimmt zu. Das hat direkte Auswirkungen auf die Energieproduktion – und auf die wirtschaftliche Planung von Betreiber:innen.
Technologie als Antwort: Simulation statt Spekulation
KliWaSim nutzt Methoden aus Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen, um genau solche Effekte besser vorherzusagen. Anhand von Klimadaten, topografischen Besonderheiten und historischen Wasserständen entstehen Modelle, die zeigen, wie viel Energie an einem bestimmten Standort in Zukunft erzeugt werden kann – abhängig von verschiedenen Klimaszenarien.
Das Besondere dabei: Durch sogenanntes Statistical Downscaling werden großflächige Klimamodelle auf regionale Verhältnisse heruntergebrochen – so entstehen sehr präzise Vorhersagen für lokale KWK-Anlagen.
Warum das wichtig ist
Wer ein Kleinwasserkraftwerk betreibt oder plant, muss wissen, ob sich der Standort auch in 20 oder 30 Jahren noch lohnt. KliWaSim schafft genau diese Transparenz – und bietet damit eine fundierte Grundlage für Investitionen und Anpassungsstrategien. Damit kann auch in Zeiten des Klimawandels sichergestellt werden, dass KWK ihren wichtigen Beitrag zur Energiewende weiter leisten.
Fazit:
KliWaSim zeigt, wie Künstliche Intelligenz konkret eingesetzt werden kann, um die Auswirkungen des Klimawandels besser zu verstehen – und gleichzeitig die Energiezukunft Österreichs aktiv mitzugestalten.