Der Markt für KI in der Energieverteilung könnte bis 2033 ein Volumen von $42,7 Milliarden US-Dollar erreichen. Die Energieversorger müssen jedoch noch die Wirtschaftlichkeit nachweisen.

Stromnetze wurden für ein besser vorhersehbares System konzipiert. Der Strom floss größtenteils in eine Richtung – von einer begrenzten Anzahl von Kraftwerken über Übertragungs- und Verteilungsnetze zu Haushalten und Unternehmen. Netzbetreiber konnten den Bedarf anhand historischer Daten prognostizieren, die konventionelle Stromerzeugung planen und die Anlagen gemäß fester Wartungszyklen überprüfen.

Dieses Modell wird durch die Energiewende aufgebrochen. Solaranlagen speisen mittlerweile Strom in lokale Netze ein. Die Windenergieerzeugung schwankt je nach Wetterlage. Elektrofahrzeuge sorgen zu bestimmten Zeiten und an bestimmten Orten für eine konzentrierte Nachfrage, während Batterien, Wärmepumpen und die Elektrifizierung der Industrie die Situation zusätzlich verkomplizieren. Gleichzeitig müssen die Energieversorger eine alternde Infrastruktur, Rückstände bei den Anschlüssen und ein wachsendes Datenvolumen aus intelligenten Zählern und Netzsensoren bewältigen.

Künstliche Intelligenz wird als Teil der Lösung positioniert. Persistence Market Research schätzt, dass der weltweite Markt für KI in der Energieverteilung von $7,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf $42,7 Milliarden US-Dollar bis 2033 wachsen könnte, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 29,2 Prozent entspricht. Diese Zahl deutet auf hohe Erwartungen an Software, Analysen und automatisierte Entscheidungshilfesysteme hin. Das bedeutet jedoch nicht, dass KI die physikalischen Einschränkungen beseitigen wird, die die Stromnetze behindern, oder dass jeder Einsatz einen wirtschaftlichen Ertrag bringen wird.

Die sinnvollere Frage lautet vielmehr, wo KI ein bestimmtes Netzwerkproblem besser lösen kann als herkömmliche Software oder Infrastrukturinvestitionen. Für Energieversorger bedeutet dies in der Regel, Prognosen zu verbessern, Ausfälle von Anlagen früher zu erkennen, die nutzbare Kapazität bestehender Anlagen zu erhöhen oder die flexible Nachfrage zu steuern. Der Nutzen muss sich letztendlich in weniger Ausfällen, geringeren Wartungskosten, schnelleren Anschlüssen, weniger Einspeisebeschränkungen bei erneuerbaren Energien oder aufgeschobenen Investitionsausgaben niederschlagen.

Warum die Stromverteilung schwieriger zu handhaben geworden ist

Stromnetze müssen Erzeugung und Verbrauch kontinuierlich ausgleichen. Selbst kleine Ungleichgewichte können die Frequenz und die Netzstabilität beeinträchtigen. Diese Aufgabe wird umso schwieriger, je größer der Anteil variabler erneuerbarer Energiequellen am Strommix ist.

Ein konventionelles Kraftwerk kann in der Regel angewiesen werden, die Leistung zu erhöhen oder zu verringern. Wind- und Solarenergie hängen von den Wetterbedingungen ab, während dezentrale Erzeugungsanlagen hinter dem Zähler des Kunden liegen und daher für den Netzbetreiber weniger gut sichtbar sind. Ein Stadtteil mit Dachsolaranlagen kann am Nachmittag Strom ins Netz einspeisen, nach Sonnenuntergang viel Strom verbrauchen und einen weiteren Spitzenbedarf verursachen, wenn die Bewohner nach Hause kommen und ihre Fahrzeuge aufladen.

Diese Veränderungen führen zu sehr lokal begrenzten Engpässen. Ein Land kann insgesamt über ausreichende Erzeugungskapazitäten verfügen, während einzelne Umspannwerke, Zuleitungen oder Transformatoren überlastet sind. Herkömmliche Planungsmodelle, die auf einer geringen Anzahl von Standard-Lastprofilen basieren, haben oft Schwierigkeiten, diese Schwankungen zu erfassen.

Die Internationale Energieagentur hat davor gewarnt, dass die Stromnetze zu einem Engpass bei der Energiewende werden könnten. In ihrer Stromanalyse für 2026 heißt es, dass weltweit Projekte im Bereich der erneuerbaren Energien, der Speicherung und der Großlasten mit einer Gesamtleistung von mehr als 2.500 Gigawatt auf ihren Netzanschluss warten. KI kann die fehlenden Leitungen, Umspannwerke und Transformatoren nicht bauen. Sie kann den Betreibern jedoch dabei helfen, das bestehende Netz effektiver zu nutzen, bis die notwendigen Investitionen getätigt sind.

Eine bessere Prognose ist die unmittelbarste Anwendungsmöglichkeit

Die Prognoseerstellung ist einer der offensichtlichsten Anwendungsbereiche des maschinellen Lernens in der Stromverteilung. Netzbetreiber erstellen zwar bereits Prognosen, doch KI-Modelle können ein breiteres Spektrum an Eingabedaten einbeziehen, darunter Wetterdaten, historische Verbrauchsdaten, die Erzeugung aus erneuerbaren Energien, das Kundenverhalten, Kalendereffekte und Daten von vernetzten Geräten.

Ein Verteilungsunternehmen könnte diese Modelle nutzen, um den Bedarf auf der Ebene von Zuleitungen oder Umspannwerken zu prognostizieren, anstatt sich ausschließlich auf eine systemweite Prognose zu verlassen. Wenn der Betreiber zwischen 18:00 und 20:00 Uhr eine lokale Spitzenlast erwartet, könnte er Flexibilität von Batterien anfordern, steuerbare Anlagen anpassen oder teilnehmende Kunden dazu anregen, das Laden und Heizen auf einen anderen Zeitraum zu verlegen.

Die Prognose für erneuerbare Energien bietet einen damit verbundenen Vorteil. Genauere Vorhersagen der Wind- und Solarstromerzeugung können den Bedarf an Reservekapazitäten verringern und den Betreibern helfen, sich auf schnelle Änderungen der Stromerzeugung vorzubereiten. Außerdem können sie die Einspeisebeschränkungen reduzieren, bei denen Anlagen für erneuerbare Energien angewiesen werden, ihre Produktion zu drosseln, weil das Netz den Strom nicht sicher aufnehmen kann.

The commercial case should nevertheless be measured against a baseline. A utility should know how accurate its existing forecast is, how much an AI model improves it and what that improvement is worth operationally. A technically impressive prediction that does not alter dispatch, purchasing, maintenance or investment decisions has limited economic value.

Durch vorausschauende Instandhaltung lassen sich Ausgaben gezielter einsetzen

Stromnetze bestehen aus einer Vielzahl von Transformatoren, Leistungsschaltern, Kabeln, Masten und anderen Anlagen, die sich hinsichtlich ihres Alters und ihrer Betriebsgeschichte unterscheiden. Viele Energieversorger führen nach wie vor in festgelegten Intervallen Inspektionen der Anlagen durch oder ersetzen diese nach einer bestimmten Anzahl von Jahren. Dies kann dazu führen, dass funktionsfähige Anlagen unnötigerweise gewartet werden, während sich an anderer Stelle auftretende Störungen unentdeckt bleiben.

Systeme zur vorausschauenden Instandhaltung nutzen Sensorwerte, Inspektionsprotokolle, Witterungseinflüsse, Belastungsmuster und frühere Ausfälle, um abzuschätzen, ob sich der Zustand einer Anlage verschlechtert. Ein Algorithmus kann beispielsweise ein ungewöhnliches Temperaturmuster in einem Transformator identifizieren, anhand von Luftbildern das Eindringen von Vegetation erkennen oder eine Anomalie in den Geräuschen der Anlage feststellen.

Der praktische Nutzen besteht nicht einfach darin, dass KI einen Ausfall vorhersagen kann. Das System muss dem Energieversorger eine ausreichende Vorwarnzeit bieten, damit dieser eingreifen kann, das Problem richtig einstufen und übermäßige Fehlalarme vermeiden kann. Ein Modell, das wiederholt Einsatzteams zur Überprüfung einwandfreier Anlagen entsendet, wird die Kosten eher erhöhen als senken.

Die überzeugendsten Anwendungsfälle verbinden daher die Analyse mit einer konkreten Instandhaltungsentscheidung. Das Versorgungsunternehmen kann die Anzahl der ungeplanten Ausfälle, Notfalleinsätze, Inspektionsstunden und Anlagenausfälle vor und nach der Einführung vergleichen. Es sollte außerdem prüfen, ob das Modell über verschiedene Anlagentypen und Betriebsumgebungen hinweg funktioniert und nicht nur in einem kontrollierten Pilotprojekt.

KI könnte Kapazitäten in bestehenden Netzwerken freisetzen

Eine der weitreichendsten Aussagen der Internationalen Energieagentur lautet, dass durch den flächendeckenden Einsatz von KI bis zu 175 Gigawatt zusätzliche Übertragungskapazität aus bestehenden Leitungen erschlossen werden könnten. Das bedeutet nicht, dass Software neue physische Infrastruktur schafft. Es bezieht sich vielmehr auf die Möglichkeit, Teile des Netzes näher an ihre Echtzeitgrenzen heranzuführen, indem bessere Informationen über Wetter, den Zustand der Anlagen, Stromflüsse und Systemrisiken genutzt werden.

Konservative Betriebsgrenzen sind erforderlich, wenn dem Betreiber keine genauen Informationen vorliegen. Die sichere Übertragungskapazität einer Übertragungsleitung kann beispielsweise je nach Umgebungstemperatur und Windverhältnissen variieren. Bessere Prognosen und dynamische Bewertungen könnten es ermöglichen, unter geeigneten Bedingungen mehr Strom zu übertragen, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen.

Auf der Verteilungsebene können ähnliche Prinzipien die Analyse der Netzkapazitäten unterstützen. Energieversorger müssen ermitteln, wo zusätzliche Solaranlagen, Ladestationen für Elektrofahrzeuge oder Batterien angeschlossen werden können, ohne die lokalen Anlagen zu überlasten. Mithilfe von KI lassen sich Netzmodelle und Verbrauchsdaten auswerten, um verfügbare Kapazitäten zu ermitteln, mögliche Engpässe zu identifizieren und potenzielle Ausbaumaßnahmen zu vergleichen.

Dies könnte die Prüfung von Netzanschlüssen verkürzen und den Versorgungsunternehmen dabei helfen, neue Projekte auf Teile des Netzes auszurichten, die diese aufnehmen können. Die Notwendigkeit von Ausbaumaßnahmen an Stellen, an denen die Kapazitäten tatsächlich ausgeschöpft sind, bleibt jedoch bestehen. Diese Unterscheidung ist wichtig, da die digitale Optimierung nicht als Vorwand dienen sollte, um unverzichtbare Investitionen aufzuschieben.

Flexibilität macht Kunden zu Netzressourcen

KI gewinnt an Wert, wenn ein Energieversorger seine Prognosen mithilfe flexibler Anlagen umsetzen kann. Batterien, Elektrofahrzeuge, Industrieanlagen, Wärmepumpen und intelligente Gebäudesysteme können ihren Stromverbrauch oder ihre Stromeinspeisung unter Umständen anpassen, ohne dass dies für den Kunden nennenswerte Beeinträchtigungen mit sich bringt.

Ein Aggregator kann Tausende kleiner Energiequellen bündeln und deren Flexibilität einem Netzbetreiber zur Verfügung stellen. Wenn die lokale Nachfrage an eine Grenze stößt, könnte das System vorübergehend das Laden von Fahrzeugen drosseln, die Batterien der teilnehmenden Haushalte entladen oder die Heizlasten anpassen. Mithilfe von Modellen des maschinellen Lernens lässt sich abschätzen, wie viel Flexibilität tatsächlich zur Verfügung steht, welche Kunden voraussichtlich reagieren werden und wie sich die Maßnahme auf das Netz auswirken wird.

Für die Verbraucher kann der Anreiz in einem niedrigeren Tarif, einer Vergütung für die Teilnahme oder einer geringeren Belastung durch Spitzenpreise liegen. Für den Energieversorger kann eine flexible Nachfrage den Ausbau der Netzinfrastruktur hinauszögern oder den Einsatz teurer Notfallmaßnahmen reduzieren. Dennoch werden solche Programme scheitern, wenn die Kunden an Komfort einbüßen, eine unzureichende Vergütung erhalten oder nicht nachvollziehen können, wie ihre Geräte gesteuert werden.

Das praktische Konzept muss daher eine eindeutige Einwilligung, Übersteuerungsoptionen, Maßnahmen zum Schutz der Cybersicherheit sowie eine transparente Methode zur Berechnung der Zahlungen umfassen. Die Flexibilität der Kunden ist eine vertraglich vereinbarte Dienstleistung und keine kostenlose Ressource, die dem Netzwerk zur Verfügung steht.

Das erste Hindernis sind oft die Daten, nicht der Algorithmus

Energieunternehmen können zwar hochentwickelte Software anschaffen, verfügen aber dennoch nicht über die für deren Nutzung erforderlichen Informationen. Anlagenverzeichnisse sind möglicherweise unvollständig, bei der Bezeichnung von Anlagen werden möglicherweise uneinheitliche Konventionen angewendet, und historische Wartungsaufzeichnungen sind unter Umständen in verschiedenen Systemen gespeichert. Daten von intelligenten Zählern können verspätet eintreffen, fehlen oder auf einer Ebene erfasst werden, die für eine bestimmte betriebliche Entscheidung ungeeignet ist.

Modelle, die auf unzureichenden Daten trainiert wurden, geben diese Schwächen wieder. Sie können unter normalen Bedingungen zwar gut funktionieren, versagen jedoch bei Stürmen, Hitzewellen oder bei Anlagenkonfigurationen, die im Trainingsdatensatz nur unzureichend vertreten waren. Genau das sind die Momente, in denen Entscheidungen im Stromnetz die größten Konsequenzen haben.

Vor dem Start eines groß angelegten KI-Programms sollte ein Versorgungsunternehmen festlegen, welchen Entscheidungsprozess es verbessern möchte, und die dafür erforderlichen Daten überprüfen. Dabei könnte sich eine weniger glamouröse Priorität herausstellen: die Installation von Sensoren, die Korrektur von Anlagenbestandsdaten, die Integration von Betriebstechnologie in Unternehmenssysteme oder die Vereinbarung gemeinsamer Datenstandards.

Das Unternehmen benötigt zudem einen Prozess zur Überwachung der Modellleistung nach der Implementierung. Stromnetze verändern sich, wenn neue Erzeugungsanlagen, Speicher und Verbraucher angeschlossen werden. Ein Modell, das vor zwei Jahren noch genau war, kann an Genauigkeit verlieren, wenn sich die Betriebsbedingungen ändern.

Kritische Infrastruktur erfordert menschliche Verantwortung

Die Stromverteilung ist kein Online-Empfehlungssystem. Eine falsche Entscheidung kann wichtige Dienste unterbrechen, Anlagen beschädigen oder ein Sicherheitsrisiko darstellen. Es ist daher unwahrscheinlich, dass Netzbetreiber die uneingeschränkte Kontrolle an undurchsichtige KI-Systeme abgeben.

Das realistischere Modell ist die Entscheidungsunterstützung. KI kann große Datensätze auswerten, Anomalien erkennen und mögliche Maßnahmen bewerten, während ein befugter Bediener weiterhin für die daraus resultierenden Maßnahmen verantwortlich bleibt. ENTSO-E hat KI in ähnlicher Weise als Erweiterung des menschlichen Bedieners dargestellt, die mehr Zeit und bessere Informationen für Entscheidungen schafft, anstatt die operative Aufsicht zu ersetzen.

Dies erfordert eine dem Risiko angemessene Erklärbarkeit. Ein Ingenieur muss nicht unbedingt jeden mathematischen Parameter überprüfen, muss aber verstehen, welche Informationen eine Empfehlung beeinflusst haben, wie zuverlässig das Modell ist und unter welchen Bedingungen man sich nicht darauf verlassen sollte.

Auch Versorgungsunternehmen benötigen Ausweichverfahren. Sollte das Modell, das Kommunikationsnetz oder der Cloud-Dienst ausfallen, müssen die Betreiber in der Lage sein, in einen sicheren Betriebsmodus zurückzukehren. Bei Cybersicherheitstests sollte nicht nur der Diebstahl von Informationen berücksichtigt werden, sondern auch die Möglichkeit, dass Daten manipuliert werden, um eine schädliche Empfehlung zu erzeugen.

Wie Versorgungsunternehmen ein KI-Projekt bewerten sollten

Ein glaubwürdiges Projekt beginnt mit einer betrieblichen Herausforderung und nicht mit dem allgemeinen Ziel, “KI einzusetzen”. Ein Verteilungsunternehmen könnte beispielsweise darauf abzielen, Transformatorausfälle zu reduzieren, die Lastprognosen für den nächsten Tag zu verbessern oder mehr Dachsolaranlagen ohne sofortige Netzverstärkung anzuschließen.

Die Unternehmensleitung sollte anschließend die bestehende Leistungsbasis ermitteln und eine finanzielle oder betriebliche Kennzahl auswählen. Je nach Projekt könnte es sich dabei um vermiedene Ausfallminuten, reduzierte Instandhaltungskosten, nicht mehr gedrosselte Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien, eingesparte Ingenieurstunden oder aufgeschobene Kapitalinvestitionen handeln.

Im Rahmen eines kontrollierten Pilotprojekts sollte das System unter realistischen Bedingungen getestet werden, wobei auch schwierige Fälle berücksichtigt werden müssen und nicht nur einwandfreie historische Datensätze. Die Kostenkalkulation muss Sensoren, Datenintegration, Cloud-Infrastruktur, Cybersicherheit, Fachpersonal, Hersteller-Support und die laufende Modellüberwachung umfassen. Die Lizenzgebühr ist nur ein Teil der Investition.

Auch die Beschaffungsbedingungen sollten genau geprüft werden. Versorgungsunternehmen sollten klären, wem die Betriebsdaten gehören, ob Modelle auf einen anderen Anbieter übertragen werden können und wie der Anbieter Änderungen dokumentieren wird. Die Abhängigkeit von einem proprietären System kann ein strategisches Risiko darstellen, wenn die Anwendung fest in den Kernbetrieb des Netzes integriert wird.

Erst wenn das Pilotprojekt einen wiederholbaren betrieblichen Nutzen nachweist, sollte das Unternehmen es auf andere Regionen oder Anlageklassen ausweiten.

Ein großer Markt ist keine Garantie für ein modernes Stromnetz

Die prognostizierte Zunahme auf $42,7 Milliarden US-Dollar spiegelt eine glaubwürdige Entwicklungstendenz wider. Die Netze werden immer komplexer, die Einbindung erneuerbarer Energien schreitet immer schneller voran, und die Netzbetreiber benötigen bessere Möglichkeiten zur Datenanalyse und zum Umgang mit Unsicherheiten. Prognosen, vorausschauende Instandhaltung, Kapazitätsoptimierung und Nachfragflexibilität bieten allesamt praktische Anwendungsmöglichkeiten für KI.

Die Beziehung zwischen KI und Energie hat jedoch noch eine zweite Seite. Die Rechenzentren, die die KI unterstützen, werden selbst zu großen Stromverbrauchern. Die Internationale Energieagentur geht davon aus, dass sich der weltweite Strombedarf von Rechenzentren bis 2030 mehr als verdoppeln und etwa 945 Terawattstunden erreichen wird. KI könnte daher dazu beitragen, genau jene Stromversorgungssysteme zu optimieren, die durch ihren Rechenbedarf zusätzlich belastet werden.

Gerade diese Spannung macht eine disziplinierte Investitionsstrategie umso wichtiger. Versorgungsunternehmen brauchen weder die größte Anzahl an KI-Pilotprojekten noch die ehrgeizigsten Innovationsziele. Sie benötigen Systeme, die eine bestimmte Entscheidung verbessern, auch unter außergewöhnlichen Bedingungen sicher funktionieren und einen Nutzen erzielen, der ihre Gesamtkosten übersteigt.

Der Markt könnte bis 2033 ein Volumen von $42,7 Milliarden US-Dollar erreichen. Aussagekräftiger ist jedoch, wie viel zusätzliche Kapazität aus erneuerbaren Energien ans Netz angeschlossen wird, wie viele Ausfälle verhindert werden und inwieweit die bestehende Netzinfrastruktur sicher genutzt werden kann, bevor eine weitere Leitung oder ein neues Umspannwerk gebaut werden muss.