6. DLT im Energiesektor – Wie blockchainbasierte Werkzeuge und maschinelles Lernen ein dekarbonisiertes Energiesystem möglich machen

Im vorliegenden Kapitel werden die Einsatzmöglichkeiten von DLT im Energiesektor skizziert und anhand des Allgäu Microgrid Projektes werden zahlreiche relevante Prozesse vorgestellt. Der Weg von hochaufgelösten Erzeugungs- und Verbrauchsdaten vom Zähler über ein Blockchaingateway bis zur Ausführung der Smart Contracts wird detailliert erläutert. Die Rolle der Kundenschnittstelle für einen derartigen lokalen Energiemarkt wird ebenfalls diskutiert. Die Bedeutung der Technologie für die Transformation zu einem vollständig dekarbonisierten Energiesystem wird anhand mehrerer Einsatzgebiete verdeutlicht, wie beispielsweise der Quartiersversorgung, regionaler Stromprodukte oder der Vermarktung von Erzeugungsanlagen. Anschließend wird das Zusammenwirken von DLT mit Ansätzen aus dem maschinellen Lernen anhand dreier Beispiele vorgestellt. Dabei zeigt sich die zentrale Rolle der Blockchaintechnologie als Datendrehscheibe und dezentrale Applikationsplattform, auf deren Basis Algorithmen für maschinelles Lernen die vorliegenden Daten verarbeiten und auswerten können.