Mai 11

Primärenergie und erneuerbare Energien

wUSInb9yoMGsd49dLgBd--0--dxlrq Wegen einer Diskussion auf X habe ich mal eine KI zu dem Thema gefragt.

Frage

Wieviel Windkraftanlagen würde Deutschland benötigen um seinen Primärenergiebedarf elektrisch zudecken?

Antwort:

Um den gesamten Primärenergiebedarf Deutschlands durch Windkraft zu decken, müssen wir einige Schritte durchgehen:

1. Primärenergiebedarf Deutschlands (2023)

Der Primärenergieverbrauch Deutschlands lag 2023 bei etwa 3.800 TWh (Quelle: AGEB).

2. Annahmen für Windkraftanlagen

  • Onshore-Windkraft:

  • Durchschnittliche Leistung pro Anlage: 3 MW (moderne Anlagen)

  • Volllaststunden: 2.000 h/Jahr (abhängig vom Standort)

  • Jahresenergie pro Anlage: 3 MW × 2.000 h = 6.000 MWh = 6 GWh

  • Offshore-Windkraft:

  • Durchschnittliche Leistung pro Anlage: 6 MW

  • Volllaststunden: 4.000 h/Jahr (höhere Auslastung)

  • Jahresenergie pro Anlage: 6 MW × 4.000 h = 24.000 MWh = 24 GWh

3. Berechnung der benötigten Anlagen

Nur Onshore-Windkraft:

3.800.000 GWh /6 pro GWh pro Anlage ≈ 633.333 Anlagen

Nur Offshore-Windkraft:

3.800.000 GWh /24 GWh pro Anlage ≈ 158.333 Anlagen

4. Platzbedarf und Realisierbarkeit

  • Flächenbedarf Onshore:
  • Pro Windrad ca. 0,2 km² (inkl. Abstände)
  • Für 633.333 Anlagen: 126.667 km² (etwa 36 % der Fläche Deutschlands).
  • Flächenbedarf Offshore:
  • Offshore-Parks benötigen viel weniger Landfläche, aber begrenzte geeignete Meeresgebiete.

5. Alternative Betrachtung: Strombedarf statt Primärenergie

Der Strombedarf Deutschlands liegt bei etwa 500–600 TWh/Jahr.

  • Für 600 TWh wären etwa 100.000 Onshore-Anlagen (3 MW) oder 25.000 Offshore-Anlagen (6 MW) nötig.

Fazit

  • Um den gesamten Primärenergiebedarf (3.800 TWh) durch Windkraft zu decken, wären mehrere hunderttausend Windräder nötig – unrealistisch.
  • Für eine vollständige Stromversorgung (600 TWh) wären 100.000 Onshore-Anlagen oder 25.000 Offshore-Anlagen erforderlich.
  • Praktischer Ansatz: Eine Kombination aus Wind, Solar, Speichern und anderen Erneuerbaren ist notwendig.

Realer Ausbauplan der Bundesregierung:

  • Bis 2030: 115 GW Onshore + 30 GW Offshore (ca. 20–25 % des Strombedarfs).
  • Langfristig müssen andere Energiequellen (Solar, Wasserstoff, Importe) hinzukommen.

Frage

Und wie wäre das bei reiner Photovoltaik und einem 50:50 Mix beider Arten?

Antwort

Um den gesamten Primärenergiebedarf Deutschlands (3.800 TWh/Jahr) entweder rein durch Photovoltaik (PV) oder durch einen 50:50-Mix aus PV und Windkraft zu decken, müssen wir folgende Berechnungen anstellen:

1. Reine Photovoltaik-Lösung

Annahmen:

  • Durchschnittliche Sonneneinstrahlung in Deutschland: ~1.000 kWh/m²/Jahr (abhängig von Region und Ausrichtung).

  • Wirkungsgrad moderner PV-Module: ~20 %.

  • Effektiver Energieertrag pro m²:
    1.000 kWh/m² * 20% = 200 kWh/m²/Jahr

  • Flächenbedarf für 3.800 TWh (3.800.000 GWh):
    3.800.000.000.000 kWh / 200 kWh pro m² = 19.000 km²

    (Das entspricht etwa 5,3 % der Fläche Deutschlands oder der Größe von Rheinland-Pfalz.)

Praktische Umsetzung:

  • Dachflächen: Deutschland hat ~2.500 km² geeignete Dachflächen (ca. 13 % des Bedarfs).
  • Freiflächen: Der Rest müsste über Solarparks realisiert werden (Agrar-Solar, versiegelte Flächen etc.).
  • Speicherbedarf: Da PV nachts keinen Strom liefert, wären massive Speicher (Batterien, Wasserstoff) oder Backup-Kraftwerke nötig.

2. 50:50-Mix aus Windkraft und Photovoltaik

Hier teilen sich Wind und Solar die Last von 1.900 TWh jeweils.

a) Windkraft-Anteil (1.900 TWh)

  • Onshore (3 MW, 2.000 Volllaststunden):
    ca. 316.667 Anlagen

  • Offshore (6 MW, 4.000 Volllaststunden):
    ca. 79.167 Anlagen

  • Kombination (z. B. 50:50 Onshore/Offshore):
    197.917 Windräder

b) Photovoltaik-Anteil (1.900 TWh)

  • Benötigte Fläche:
    = 9.500 km² (Das entspricht etwa 2,7 % der Landesfläche.)

Gesamtbedarf im Mix:

  • Windkraft: ~198.000 Anlagen (On- + Offshore).
  • Photovoltaik: 9.500 km² Module (ca. 50 % auf Dächern, 50 % Freiflächen).
  • Vorteil: Geringerer Flächen- und Speicherdruck als bei reinem PV-Szenario.

3. Vergleich der Szenarien

Szenario Windkraftanlagen PV-Fläche (km²) Flächenanteil DE Speicherbedarf
100 % PV – 19.000 ~5,3 % Extrem hoch
50:50 Wind-PV ~198.000 9.500 ~2,7 % Hoch, aber geringer als 100 % PV
100 % Wind (Onshore) ~633.000 – ~36 %* Geringer (bessere Grundlast)

*Flächenbedarf Onshore-Wind bezieht sich auf Abstandsflächen, nicht reine Bebauung.

4. Realistische Perspektive

  • 100 % Erneuerbare sind möglich, aber nicht durch nur eine Technologie.
  • Optimale Lösung:
    • Kombination aus Wind + PV (ergänzen sich saisonal).
    • Speicher (Batterien, Power-to-Gas, Wasserstoff) für Dunkelflauten.
    • Energieeffizienz und Reduktion des Primärenergiebedarfs durch Elektrifizierung.

Beispiel:

  • Bei halbiertem Primärenergiebedarf (durch Effizienz) würde der Mix nur noch ~100.000 Windräder + 4.750 km² PV benötigen.
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Feb. 23

Schöne woke AI Welt

Derzeit gibt es eine Diskussion über Bilder, die von google“s Gemini AI erzeugt werden. Es geht dabei darum, das vor allem historisch falsche Bilder erzeugt werden um offensichtlich Diversitätsvorgaben zu erfüllen. Beispiele und Links finden Sie dazu beispielsweise auf Tichy’s Einblick (Google Gemini stellt mit seinen KI-Bildern den Woken die Rute ins Fenster (tichyseinblick.de)). Da ich das nun mal gerne aus probieren wollte, habe ich spaß halber Gemini aufgefordert, Bilder für mich zu erzeugen. Das ging erst mal gar nicht. Erst als ich mich per VPN in die USA verband, klappte es mit der Erzeugung von Bildern generell.

Eine mit der KI Gemini erzeugte mittelalterliche Landschaft

Mein Prompt war dabei: „please generate an image of an medieval landscape“.

Nach dem Shitstorm im Netz hat google nun seine KI so eingestellt, das erst mal keine Bilder von Menschen mehr erzeugt werden. Demzufolge ging der prompt:“please generate an image of a king of France from the 18th century“ erwartungsgemäß schief.

Nun bin ich ja seit kurzem auch zahlender Nutzer der Adobe Creativsuite. Und daher musste ich bei der generativen KI firefly2 ähnlich Tendenzen feststellen. Folglich bekam diese nun von mir die gleiche Aufgabe gestellt. Und siehe da, es ist schon erstaunlich wie französische Könige im 18. Jahrhundert ausgesehen haben sollen:

Adobe firefly2 erfüllt ebenfalls eine diverse Quote

Nächster Dienst ist nightcafestudio. Hier sieht es dann schon deutlich anders aus:

Nightcafestudio sieht deutlich besser aus

 

damit kann man schon echt was anfangen. Und dann habe ich eine lokale Installation getestet und zwar ultimate diffusion als Modell unter der Oberfläche sd.next. Auch hier ein 4 Bilder- Set:

Auch hier keine woken Quoten

 

Fazit des Schnelltestes: Traue nur einer KI die Du selbst trainiert (oder wenigstens ausführlich getestet) hast.

Oder anders gesagt, der Kampf für Gleichheit und gegen Rassismus hat für mich da ein Ende, wo er in Geschichtsverfälschung oder halt auch Kulturvandalismus übergeht.

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Apr. 29

Open Assistant die Open Source Variante eines KI Chatbot’s

Nun habe auch ich sie gefunden, eine quelloffene Alternative zu ChatGPT.  Ich bezeichne Open Assistant mal so, auch wenn es vielleicht nicht so gedacht ist. Und ich werde mich mal näher damit befassen und hier einiges zum nachlesen veröffentlichen. Zuerst ist es gut, das Open Assitant auch in deutsch kommunzieren kann. Jedoch habe ich, angeregt durch das Buch:

AI Prompt Masterbook: Over 800 prompt examples for ChatGPT, Midjourney & Stable Diffusion: Learn from the best prompt example lists for AI image & text generators the art of prompting. von Roth, Henrik

mal ein paar englische Test“s gemacht. Hier die Bitte eine nostalgische Landschaft zu beschreiben:

Please describe a landscape that evokes a feeling of nostalgia

Und der Open Assistant gibt mir folgende Beschreibung:

A serene and peaceful countryside with rolling hills, vast green fields, old barns, 
and rustic farm houses would evoke feelings of nostalgia for many people. The golden sun 
setting behind the trees on the horizon is a beautiful sight to behold and one that many 
people associate with simpler times in their lives. It's a scene that brings back 
memories of childhood, family gatherings, and long summer evenings spent 
outdoors. This idyllic landscape reminds us of a time when life moved at 
a slower pace and people took more time to appreciate nature's beauty.

(Model: oasst-sft-6-llama-30b )

Ok, Und wie stellt sich eine andere KI (stable Diffusion) das bildlich vor?

Stable Diffusion und Open Assistant

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Na das klappt doch auch ganz gut. Und das ganze ohne grosses Feintuning was das Bild angeht.

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