Künstliche Intelligenz – kurz: KI – (die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren) findet mittlerweile so gut wie überall Anwendung: im eigenen Smartphone, in Autos, in der Medizin. Auch für das Stromnetz gibt es eine ganze Bandbreite an Möglichkeiten.
Anwendungsfälle für ein intelligentes Netz
Wenn das Ziel, mehr Erneuerbare in das Netz zu integrieren, erreicht wird, wird das ohnehin schon umfangreiche Stromnetz noch komplexer. Insbesondere volatile Energieträger werden hier zur besonderen Herausforderung. Künstliche Intelligenz – in Wahrheit aber nichts anderes als spezialisierte, lernende Algorithmen und Modelle – kann darauf schnell und präzise reagieren: Sie können Verbrauchs- und Erzeugungsdaten in Echtzeit auswerten, Vorhersagen treffen und so Lastspitzen abmildern
Denkbar wäre, dass insbesondere bei Strom aus Solaranlagen, Windparks oder Batteriespeichern durch KI entschieden wird, wann eingespeist, gespeichert oder abgerufen wird, je nachdem, wie sich Erzeugung und Verbrauch entwickeln. Durch diese vorausschauende Steuerung lassen sich Fluktuationen besser ausgleichen. Das hilft, Ausfälle zu vermeiden, und sorgt ins- gesamt für effizientere Netzabläufe und eine höhere Zuverlässigkeit.
Das Strategieberatungsunternehmen Strategy& hat vor Kurzem eine Studie zur Nutzung von KI im kompletten Energiebereich veröffentlicht. Im Bereich der Netze könnte künstliche Intelligenz die Kosten von Redispatch (der Eingriff eines Netzbetreibers in die Einsatzplanung von Erzeugung und Verbrauch, um Engpässe im Übertragungsnetz zu vermeiden) senken. Das kann beispielsweise durch die Integration von Wetterdaten geschehen: Durch die rasche Verarbeitung könnten Stromflüsse besser gemanagt werden.
Eine ebenfalls spannende Möglichkeit von KI besteht beim Zustandstracking der Netzkomponenten. Statt wie bisher reaktiv auf Störungen zu reagieren, könnte KI auf Basis von Sensordaten vorhersagen, wann Leitungen, Transformatoren oder andere Bauteile ausfallen könnten. So lassen sich Wartungsarbeiten gezielt planen, bevor es zu einem echten Defekt kommt. Das spart Kosten, senkt Ausfallzeiten und erhöht die Lebensdauer wichtiger Infrastruktur.
FMs & europäische Lösungen
Auch die Europäische Union sieht die Notwendigkeit, aktuelle Technologien in das Energiesystem zu integrieren. Dazu wurde Anfang August 2025 eine öffentliche Konsultation sowie ein „Call for Evidence“ gestartet, um die strategische Roadmap zur Digitalisierung und zum Einsatz von KI im Energiesektor vorzubereiten. Die Konsultation lief bis zum 5. November 2025 und umfasste neben dem offenen Aufruf auch Workshops mit Fachleuten aus der Digital- und Energiewirtschaft, um gemeinsam eine zukunftsfähige Energieinfrastruktur zu gestalten.
Ganz allgemein stehen sogenannte „Foundation models“ (FM) für Energienetze erst am Anfang. FMs sind Lern-Modelle, die mit unterschiedlichen Inhalten an unterschiedliche Anforderungen angepasst werden können. Damit KI für das Stromnetz zuverlässig funktioniert, braucht es für das Training große Mengen qualitativ hochwertiger Netzdaten, etwa zu Lastflüssen und Anlagenzuständen. Diese Daten sind aber im EU-Energiesektor oft verteilt oder schwer zugänglich. Durch die Vielfalt der Netz- und Anlagenbetreiber sowie unterschiedlicher nationaler Regelungen müssen zuerst Rahmenbedingungen für den Austausch geschaffen werden.
Außerdem wurde das Fehlen qualifizierter Fachkräfte mit spezialisierter Ausbildung – also Expert*innen, die sowohl Energie- als auch KI-Kenntnisse besitzen – als großes Hindernis identifiziert.
Trotz allem muss aber zügig gehandelt werden, so die EU. Lässt man sich zu viel Zeit mit der Implementierung smarter Algorithmen, bestehe die Gefahr, dass man eher auf Modelle aus Nicht-EU-Länder zurückgreift, was zusätzliche Abhängigkeiten schafft.
Sicherheit
Bei all den positiven Dingen, die eine künstliche Intelligenz für die Netze bringen könnte – vorausschauende Steuerung, Kosteneffizienz, intelligente Wartung und so weiter – darf die Frage um die Sicherheit nicht unbeachtet bleiben. Das Energienetz zählt zur kritischen Infrastruktur. Passieren hier Fehler, können diese potenziell schwerwiegende Auswirkungen haben. Zwei Faktoren sind hierbei relevant: Wie kann verhindert werden, dass eine KI Fehler macht? Und: Wie kann sichergestellt werden, dass ein digitalisiertes System nicht zusätzlich angreifbar ist?
Die Antwort lautet: Vollständige Sicherheit gibt es nicht, weder bei KI noch bei klassischer IT. Ziel ist es, Risiken so weit wie möglich zu minimieren. Einerseits durch eine Entwicklung mit genügend qualitativ hochwertigen Trainingsdaten und ausreichend Zeit. Andererseits in Bezug auf die Angreifbarkeit durch das Entwickeln einer eigenen, europäischen Lösung unter Berücksichtigung gängiger Standards und der durchgängigen Einhaltung von Cybersecurity-Richtlinien wie der NIS2.
Fazit
Künstliche Intelligenz stellt einen wesentlichen Faktor dar, um unser Stromnetz zukunftsfit zu machen. Ein modernes, verlässliches und langfristig günstigeres Management von Energieflüssen steht in Aussicht. Wann es wirklich so weit ist, derartige Systeme im laufenden (Netz-)Betrieb zu haben, ist aber noch nicht klar. Gerade bei kritischer Infrastruktur ist eine sichere, eigene Lösung entscheidend. Auch die über den reinen Netzbetrieb hinausgehenden Lösungen können einen wesentlichen Mehrwert bieten. Fest steht: Die Zukunft ist digital – und intelligent!
