KI im Netzbetrieb: Wie TSOs und DSOs die Energiewende technisch beherrschbar machen

Laut dem Energie-Thinktank Ember wurden im Jahr 2025 rund 59 Prozent des deutschen Bruttostromverbrauchs aus erneuerbaren Quellen gedeckt, davon rund 45 Prozentpunkte aus Wind und Photovoltaik. Dieser grundlegende Wandel von einer zentralisierten, fossilen Energieerzeugung hin zu dezentralen und wetterabhängigen erneuerbaren Energien erhöht die Komplexität und Dringlichkeit eines modernen Netzmanagements. In diesem Umfeld ist ein KI-gesteuertes Netzmanagement unverzichtbar, erklärt Energiesystemspezialist Clifford Ondieki, der auch mit der Elektrotechnikmesse und Konferenz CWIEME Berlin zusammenarbeitet.

In der ersten Jahreshälfte 2025 verzeichnete Deutschland laut Bundesverband WindEnergie (BWE) das stärkste Genehmigungsvolumen für Onshore-Windkraftanlagen seit 2017.

Es ist leicht zu unterschätzen, wie sehr diese Entwicklung hin zu dezentraler Erzeugung die Regeln des Netzbetriebs verändert. Ältere Stromversorgungssysteme wurden für eine kleine Anzahl großer und steuerbarer Generatoren ausgelegt, die eine vorhersehbare Leistung lieferten. Heute muss das deutsche Netz stattdessen Millionen dezentraler Anlagen koordinieren – von Onshore-Windparks und Dach-PV mit volatilen Einspeiseprofilen über Batteriespeicher bis hin zu flexiblen Lasten wie Wärmepumpen und Elektrofahrzeugen. Erzeugung, Verbrauch und Speicherung greifen damit in einem deutlich engeren Zeittakt ineinander, als es das klassische Lastmanagement vorsah.

Ohne ein effektives Management treibt diese wachsende Komplexität die Systemkosten und erhöht den Druck auf die Netzstabilität messbar. Engpassmanagement, Ausgleichsreserven und Anlagenwartung sind keine Herausforderungen mehr, die allein durch manuelle Eingriffe bewältigt werden können. Sie erfordern Echtzeit-Einblicke, Vorhersagefähigkeiten und adaptive Steuerung – Bereiche, in denen KI und maschinelles Lernen eine entscheidende Rolle im modernen Netzbetrieb spielen.

Das Problem mit dem traditionellen Netzmanagement

Trotz der Dezentralisierung steigt der Strombedarf weiter an. Die Elektrifizierung von Verkehr, Heizung und Industrie erhöht den Verbrauch, während die rasante Expansion von Rechenzentren und KI-gesteuerten Diensten Lastprofile in einer neuen Größenordnung erzeugt.

Damit stehen Netzplaner vor einer doppelten Aufgabe: Sie müssen eine schnell wachsende Nachfrage mit einer Infrastruktur abdecken, die nie für die heutigen Betriebsbedingungen ausgelegt war.

Das traditionelle Management stützte sich auf vorhersehbare Einspeiseleistungen weniger Großkraftwerke und orientierte sich dabei an historischen Daten und Erfahrungen. Heute fließt Strom in mehrere Richtungen, die Erzeugung aus erneuerbaren Energien schwankt mit den Wetterbedingungen und die Nachfrage kann unvorhersehbar ansteigen. Manuelle Ansätze allein können da nicht mehr mithalten.

Die eigentliche Herausforderung liegt damit nicht allein im Ausbau der Infrastruktur, sondern in der intelligenteren Nutzung vorhandener Daten und in einer Echtzeitsteuerung, die mit der zunehmenden Systemunsicherheit Schritt hält.

Flexibilität durch KI

Künstliche Intelligenz verändert zunehmend die Art und Weise, wie Stromnetze betrieben werden. Durch die Analyse von Daten aus Erzeugung, Speicherung, Verbrauch und Netzwerksensoren kann KI beispielsweise die Leistung erneuerbarer Energien prognostizieren, Nachfragespitzen vorhersagen und erkennen, wo es zu Engpässen kommen könnte. Die Bundesregierung hat auf dieses Problem reagiert und einen Gesetzentwurf vorgelegt, der das bisherige Windhundprinzip beim Netzanschluss durch ein zahlungsbasiertes Vergabeverfahren ersetzen soll.

Im Entwurf des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie heißt es dazu: „Die anhaltende Flut von Anträgen für große Batteriespeichersysteme überlastet die Netzbetreiber und blockiert andere Netzanschlussbewerber.“

Neue Gesetze sorgen für Struktur, doch der Netzbetrieb bleibt darüber hinaus auf operative Optimierung angewiesen. Selbst unter dem neuen System, bei dem Entwickler erneuerbarer Energien für Anschlüsse bezahlen, müssen Betreiber ständig daran arbeiten, die Stromflüsse zu optimieren und die Netzkapazität aufrechtzuerhalten, ohne auf kostspielige Erweiterungen zurückgreifen zu müssen. Durch den Einsatz von KI-Tools können Netzbetreiber schneller handeln und planen, wodurch das System mit zunehmender Komplexität anpassungsfähiger wird.

Letztendlich liegt die Verantwortung jedoch weiterhin bei den Ingenieuren. Algorithmen sind nur so effektiv wie die Qualität der Daten, die sie erhalten. Prognosen hängen von genauen Informationen aus dem gesamten System ab, von Echtzeit-Nachfragemustern und Prognosen zu erneuerbaren Energien bis hin zu Netzauslastungsdaten und der Überwachung des Zustands der Anlagen. Sind diese Informationen unvollständig oder verspätet, verlieren auch die besten Optimierungsentscheidungen rasch ihre Verlässlichkeit.

Den Fachkräftemangel überbrücken

Es ist unbestreitbar, dass sich unser Stromnetz strukturell verändert und die Arbeitskräfte sich mit ihm verändern müssen. Als jemand, der kürzlich einen Master-Abschluss in Ingenieurmanagement und Forschung zur Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge in Berlin erworben hat, sehe ich aus erster Hand, wie wichtig es für diejenigen von uns, die jetzt in die Branche einsteigen, ist, über ein solides Fundament in Netzphysik zu verfügen und mit KI-gesteuerten Tools und Datenanalysen vertraut zu sein.

Laut dem Centrum für Hochschulentwicklung umfassen ingenieurwissenschaftliche Studiengänge zwölf Fachbereiche, darunter neben Maschinenbau und Elektrotechnik auch Architektur und Informatik. Um die nächste Generation von Ingenieuren vorzubereiten, müssen diese Curricula die Rolle von KI und intelligenten Netzsteuerungstechnologien fest verankern. Praktische Erfahrungen – durch Simulationen, Sandbox-Übungen, Praktika und Mentoren – würden ihnen helfen, sich auf komplexe Betriebsszenarien vorzubereiten, bevor sie in der Praxis damit konfrontiert werden.

Allerdings muss die Ausbildung ein kontinuierlicher Prozess sein. Da sich die Technologien weiterentwickeln, müssen Ingenieure ständig dazulernen und sich anpassen. Unternehmen, die kontinuierliches Lernen und KI-Kompetenz in ihre Kultur integrieren, sind am besten in der Lage, die zunehmend komplexen, dezentralisierten Netze zu verwalten.

Auch die Zusammenarbeit innerhalb der Branche wird immer wichtiger, da kein Unternehmen diese Herausforderungen allein bewältigen kann.

Neben der Ausbildung ist es für diejenigen, die im Netzbetrieb tätig sind, wichtig, sich regelmäßig mit anderen Akteuren entlang der Lieferkette zu vernetzen und auszutauschen. Branchenplattformen und Fachveranstaltungen wie die CWIEME Berlin sind dabei ein zentraler Knotenpunkt. Sie bringt Hersteller, Netzbetreiber und Forschung im T&D-Sektor zusammen und bietet 2026 mit dem Transmission & Distribution Club erstmals ein eigenes Format für TSOs, DSOs und Anlagenbauer.

Die Energiewende in Deutschland zeigt, wie schnell sich Stromsysteme verändern können. Die Integration erneuerbarer Energien in großem Maßstab hängt nicht nur von der neuen Erzeugung ab, sondern auch von einem intelligenteren Netzbetrieb sowie Arbeitskräften, die in der Lage sind, die wachsende Komplexität zu bewältigen. KI liefert leistungsstarke Werkzeuge zur Verbesserung der Flexibilität und Effizienz, aber ihr Erfolg hängt letztendlich von Ingenieuren ab, die sie verantwortungsbewusst einsetzen können, um die bestmögliche Wirkung zu erzielen und gleichzeitig Einschränkungen, Vorschriften und Systemverhalten in Einklang zu bringen.