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BP, ein globaler Energieführer in Öl, Gas und Erneuerbaren, kämpfte mit hohen Energiekosten in Spitzenzeiten über sein umfangreiches Asset-Portfolio hinweg. Volatile Netzlasten und Preisspitzen während hoher Verbrauchsperioden belasteten den Betrieb und verschärften Ineffizienzen in der Energieproduktion und -nutzung. Die Integration intermittierender Erneuerbarer Energien brachte zusätzliche Prognoseprobleme mit sich, während traditionelle Managementansätze nicht dynamisch auf Echtzeit-Marktsignale reagierten, was zu erheblichen finanziellen Verlusten und Risiken für die Netzstabilität führte [1][2].
Hinzu kamen bei BP Daten-Silos und Altsysteme, die für prädiktive Analytik ungeeignet waren – von Offshore-Anlagen bis zu datenintensiver Exploration. Spitzenenergiekosten schmälerten die Margen und behinderten den Übergang zu nachhaltigem Betrieb angesichts zunehmender regulatorischer Vorgaben zur Emissionsreduzierung. Das Unternehmen benötigte eine Lösung, um Lasten intelligent zu verschieben und Flexibilität in Energiemärkten zu monetarisieren [3][4].
Um diese Probleme anzugehen, übernahm BP 2021 Open Energi und erhielt damit Zugriff auf die führende Plato AI-Plattform, die Machine Learning für prädiktive Analytik und Echtzeit-Optimierung einsetzt. Plato analysiert umfangreiche Datensätze von Assets, Wetterdaten und Netzsignalen, um Spitzen vorherzusagen und Demand Response zu automatisieren, indem nicht-kritische Lasten in Nebenzeiten verschoben werden und gleichzeitig an Frequenzregelungsdiensten teilgenommen wird [1][5].
In die BP-Operationen integriert, ermöglicht die KI die Teilnahme an dynamischen Containment- und Flexibilitätsmärkten und optimiert den Verbrauch, ohne die Produktion zu stören. In Kombination mit BPs interner KI für Exploration und Simulation schafft sie End-to-End-Sichtbarkeit, reduziert die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen in Spitzenzeiten und verbessert die Integration erneuerbarer Energien [2][6]. Diese Übernahme markierte eine strategische Wende, bei der Open Energis Nachfrageseitenspezialisierung mit BPs Lieferseitenskalierung verschmolz.
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BP begann die Reise mit der Übernahme von Open Energi im Jahr 2021, einem britischen Vorreiter für KI-getriebene Energieflexibilität, zu einem nicht veröffentlichten Preis. Dieser Schritt integrierte Open Energis Plato-Plattform — ein cloudbasiertes KI-System, das Machine-Learning-Algorithmen wie neuronale Netze und Reinforcement Learning nutzt — in BPs globale Abläufe. Plato aggregiert Daten von IoT-Sensoren an BP-Assets, historischen Verbrauchsmustern, Erneuerbaren-Prognosen und Signalen des National Grid und ermöglicht autonome Entscheidungen in Millisekunden [1]. Nach der Übernahme setzte BP Plato über >80 MW an Standorten ein, darunter Raffinerien und Kraftwerke, und realisierte innerhalb von 6 Monaten eine nahtlose API-Integration mit bestehenden SCADA-Systemen [2].
Kern der Lösung ist die prädiktive Analytik, angetrieben von Platos ML-Modellen, die Spitzenenergiekosten bis zu 24 Stunden im Voraus mit 95% Genauigkeit prognostizieren. Es werden Zeitreihenprognosen (LSTM-Netzwerke) für die Lastvorhersage und Optimierungsalgorithmen eingesetzt, um Lasten zu verschieben — z. B. das Verzögern von Kompressorenstarts oder das Laden von Batterien. Bei Erneuerbaren gleicht die KI Wind-/Solarintermittenzen aus, indem sie Gaskraftwerksleistung vorab anpasst. BP ergänzte dies mit eigener KI für die Verarbeitung seismischer Daten und schuf so eine einheitliche Plattform zur Produktionsoptimierung [3]. Sicherheit hatte Priorität; federated learning wurde eingesetzt, um sensible Betriebsdaten zu schützen [5].
Phase 1 (Q4 2021): Pilot auf ausgewählten UK-Anlagen, Nachweis von $2 Mio. anfänglichen Einsparungen. Phase 2 (2022): Skalierung auf 50 MW und Integration mit BPs Handelsdesk für Marktarbitrage. Bis 2023 erreichte die vollständige Implementierung >80 MW, mit Ausweitungen auf Anlagen am Golf von Mexiko in den USA angesichts wachsender KI-Rechenzentrenachfrage. Updates 2025 konzentrierten sich auf KI für Exploration, wobei Plato mit neuen Subsurface-Modellen verknüpft wurde, um eine ganzheitliche Energieplanung zu ermöglichen [4]. Agile Sprints und funktionsübergreifende Teams (Ingenieure, Data Scientists) überwanden Silos; über 500 Mitarbeitende wurden geschult [6].
Zentrale Hürden waren die Kompatibilität mit Legacy-Infrastrukturen und regulatorische Anforderungen in Energiemärkten. BP adressierte dies durch eine hybride Edge-Cloud-Architektur, die latenzarme Reaktionen (<100 ms) sicherstellte. Datenschutzfragen wurden durch Anonymisierung und Einhaltung von GDPR/NERC-Standards gemindert. Anfangs bestehender Widerstand in Betriebsteams wurde durch ROI-Demos aufgehoben, die 15–20% Reduktionen der Spitzenkosten zeigten. Skalierbarkeitsprobleme bei Erneuerbaren wurden durch die Einbindung von Wetter-APIs und Hybridmodellen gelöst [2]. Heute läuft das System rund um die Uhr und passt sich geopolitischen Schwankungen an, wie sie in BPs Strategie 2025 sichtbar sind [3].
Insgesamt betrugen die Implementierungskosten etwa $5 Mio. als Anfangsinvestition, führten aber zu schneller Amortisation und positionierten BP als KI-Vorreiter im Energiesektor der Transformation [1].
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