Künstliche Intelligenz als Beschleuniger des Netzausbaus: Herausforderungen für Übertragungsnetzbetreiber
Die Energiewende verändert die Anforderungen an Übertragungsnetzbetreiber (ÜNB) grundlegend. Der Ausbau erneuerbarer Energien, die Elektrifizierung von Industrie, Mobilität und Wärme sowie die Dezentralisierung der Erzeugung erhöhen Dynamik und Komplexität im Stromsystem deutlich. Während früher wenige hundert Großkraftwerke die Stromversorgung dominierten, speisen heute Millionen von Windkraft-, Photovoltaik- und Speicheranlagen in die Netze ein. In Deutschland stammten 2024 bereits mehr als 55 Prozent der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien. Für ÜNB bedeutet dies, immer größere Datenmengen in Echtzeit auszuwerten und Entscheidungen unter hoher Unsicherheit zu treffen.
Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich dabei zur Schlüsseltechnologie. Sie kann Lastflüsse prognostizieren, Engpässe frühzeitig erkennen, Wartungsbedarfe vorhersagen und die Netzplanung beschleunigen. Studien gehen davon aus, dass KI-gestützte Optimierungen die Betriebskosten im Netzmanagement um 10 bis 30 Prozent senken und Prognosen deutlich verbessern können. Gleichzeitig stellt die Einführung von KI die Organisation vor Herausforderungen. Entscheidend wird sein, KI strategisch zu verankern und konsequent in Wertschöpfung und Betrieb zu integrieren.
Datenqualität als Fundament der KI-Transformation
Der Erfolg von KI hängt unmittelbar von der Qualität der Daten ab. ÜNB verfügen über umfangreiche Datenbestände aus SCADA-Systemen, Netzleitstellen, Sensorik, Asset-Management und Marktdaten. Diese sind jedoch häufig in unterschiedlichen Systemen gespeichert, uneinheitlich strukturiert oder historisch gewachsen.
Eine zentrale Herausforderung besteht daher im Aufbau einer belastbaren Datenbasis. Führende Netzbetreiber investieren in unternehmensweite Datenplattformen, einheitliche Datenmodelle und klare Data-Governance-Strukturen. Ziel sind hohe Datenqualität, Verfügbarkeit und Nachvollziehbarkeit. Auch mit Blick auf den EU AI Act werden die Dokumentation von Datenquellen und Modellannahmen zu wesentlichen Erfolgsfaktoren.
KI im sicherheitskritischen Netzbetrieb
Im Stromnetz gelten deutlich höhere Anforderungen als in vielen anderen Branchen. Netzstabilität und Versorgungssicherheit haben oberste Priorität. Fehler können erhebliche wirtschaftliche Schäden verursachen oder die Versorgung großer Bevölkerungsgruppen beeinträchtigen.
Daher wird KI im Netzbetrieb zunächst vor allem als Entscheidungsunterstützung eingesetzt. Systeme erstellen Last- und Einspeiseprognosen oder identifizieren mögliche Engpässe, während die finale Entscheidung beim Menschen verbleibt. Dieser „Human-in-the-Loop“-Ansatz verbindet die Vorteile der KI mit der notwendigen betrieblichen Kontrolle. Besonders vielversprechend ist Predictive Maintenance. KI-Modelle überwachen anhand von Sensordaten den Zustand von Transformatoren, Freileitungen und Umspannwerken und prognostizieren Ausfallwahrscheinlichkeiten. Internationale Erfahrungen zeigen, dass sich ungeplante Ausfälle dadurch deutlich reduzieren lassen.
Vertrauen und Erklärbarkeit schaffen
Eine der größten Hürden für den produktiven Einsatz von KI ist das Vertrauen der Anwender. Netzingenieure müssen nachvollziehen können, warum ein System eine bestimmte Empfehlung ausspricht.
Deshalb gewinnen erklärbare KI-Verfahren („Explainable AI“) an Bedeutung. Modelle müssen nicht nur Ergebnisse liefern, sondern auch die wesentlichen Einflussfaktoren transparent machen. In regulierten Umgebungen ist Nachvollziehbarkeit zugleich eine Frage von Akzeptanz und Compliance. KI-Systeme müssen auditierbar sein und Entscheidungen reproduzierbar dokumentieren.
Regulatorik als Innovationsrahmen
Mit dem europäischen AI Act werden zahlreiche Anwendungen im Bereich kritischer Infrastrukturen als Hochrisiko-KI eingestuft. Daraus ergeben sich Anforderungen an Risikomanagement, Transparenz, Dokumentation und menschliche Aufsicht.
Erfolgreiche Organisationen betrachten diese Anforderungen nicht als Innovationshemmnis, sondern als Grundlage für vertrauenswürdige KI. Sie etablieren frühzeitig Governance-Strukturen, die technische, rechtliche und ethische Aspekte zusammenführen und regulatorische Anforderungen bereits im Entwicklungsprozess berücksichtigen („Compliance by Design“). Als Analogie zum Projektansatz und Podcast „Change by Design“, um komplexe Projekte deutlich erfolgreicher zu gestalten. Es geht immer darum, frühzeitig das Richtige zu tun.
Cybersicherheit als Voraussetzung digitaler Resilienz
Mit zunehmender Digitalisierung wächst auch die Angriffsfläche für Cyberbedrohungen. Der Energiesektor gehört weltweit zu den am häufigsten attackierten Bereichen kritischer Infrastruktur. KI-Systeme schaffen zusätzliche Risiken, etwa durch manipulierte Trainingsdaten oder Angriffe auf Modelle.
Für ÜNB wird die Verbindung von KI und Cybersicherheit daher zur strategischen Kernaufgabe. Bewährte Ansätze umfassen die Trennung von IT- und OT-Systemen, Zero-Trust-Architekturen, kontinuierliches Monitoring und regelmäßige Red-Teaming-Übungen. Gleichzeitig müssen KI-Modelle selbst überwacht werden, um Abweichungen oder Manipulationsversuche frühzeitig zu erkennen.
Vor dem Hintergrund geopolitischer Spannungen gewinnt zudem digitale Souveränität an Bedeutung. Viele Netzbetreiber prüfen den Einsatz europäischer Cloud-Infrastrukturen, lokaler Datenhaltung und offener KI-Modelle, um technologische Abhängigkeiten zu reduzieren.
Integration in bestehende IT- und OT-Landschaften
Eine weitere Herausforderung besteht darin, KI-Lösungen in historisch gewachsene IT- und OT-Umgebungen zu integrieren. Viele Netzleitsysteme wurden über Jahrzehnte aufgebaut und sind nicht für moderne datengetriebene Anwendungen konzipiert.
Erfolgreiche Netzbetreiber verfolgen daher einen modularen Ansatz. Datenplattformen, digitale Zwillinge und standardisierte Schnittstellen ermöglichen die schrittweise Einführung neuer KI-Anwendungen, ohne bestehende Systeme zu gefährden. Digitale Zwillinge gewinnen dabei besonders an Bedeutung, da sie neue Algorithmen unter realitätsnahen Bedingungen testbar machen.
Kompetenzen, Kultur und Führung
Die technische Einführung von KI ist nur ein Teil der Transformation. Ebenso wichtig ist der Aufbau neuer Kompetenzen. ÜNB konkurrieren zunehmend mit Technologieunternehmen um Data Scientists, KI-Experten und Cybersecurity-Spezialisten.
Gleichzeitig müssen bestehende Mitarbeitende befähigt werden, KI sinnvoll einzusetzen. Künftig werden Netzingenieure neben elektrotechnischem Wissen auch Datenmodelle interpretieren und KI-Ergebnisse kritisch bewerten müssen. Dem Management kommt dabei eine Schlüsselrolle zu: Die KI-Transformation ist eine strategische Führungsaufgabe. Vorstand und Geschäftsführung müssen klare Zielbilder definieren, Investitionen priorisieren und eine Kultur fördern, die Innovation und Sicherheit verbindet.
KI als Beschleuniger des Netzausbaus
Neben dem sicheren Betrieb des bestehenden Stromnetzes gewinnt die Beschleunigung von Planung, Genehmigung und Umsetzung neuer Netzinfrastruktur an Bedeutung. Die Energiewende erfordert einen massiven Ausbau von Übertragungsleitungen, Umspannwerken und Offshore-Anbindungen. Komplexe Genehmigungsverfahren, umfangreiche Dokumentationspflichten und zahlreiche Stakeholder erschweren jedoch die Umsetzung.
KI kann große Mengen an Planungs-, Umwelt- und Geodaten automatisiert auswerten, Genehmigungsunterlagen effizienter erstellen und Projektrisiken frühzeitig identifizieren. Ein Best-Practice-Beispiel liefert TenneT: Der Netzbetreiber nutzt digitale Zwillinge und datenbasierte Analysen, um Trassenvarianten schneller zu bewerten, Planungsrisiken frühzeitig sichtbar zu machen und Abstimmungen mit Behörden effizienter zu gestalten. Digitale Plattformen verbessern zudem die Zusammenarbeit zwischen Netzbetreibern, Behörden, Gutachtern und Projektpartnern.
Spezialisierte digitale Einheiten wie LINKdigital können hierbei eine zentrale Rolle übernehmen. Durch die Verbindung von KI, Datenmanagement und digitalen Projektplattformen lassen sich komplexe Übertragungsnetzprojekte über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg schneller, transparenter und qualitativ hochwertiger umsetzen. Damit wird KI nicht nur zum Instrument der Netzoptimierung, sondern auch zu einem wichtigen Hebel für die erfolgreiche Umsetzung der Energiewende.
Fazit
Die KI-Transformation von Übertragungsnetzbetreibern umfasst Daten, Organisation, Prozesse, Technologie, Regulierung, Cybersicherheit, Kompetenzen und Führung gleichermaßen. Richtig eingesetzt besitzt KI das Potenzial, einen entscheidenden Beitrag zur Bewältigung der Energiewende zu leisten – von präziseren Prognosen über effizientere Netze bis hin zu höherer Resilienz kritischer Infrastruktur.
Der langfristige Erfolg wird davon abhängen, Innovation mit Versorgungssicherheit, regulatorischer Konformität, digitaler Souveränität und Cyberresilienz zu verbinden. Die Übertragungsnetzbetreiber, die diese Balance beherrschen, schaffen die Grundlage für das intelligente, sichere und nachhaltige Stromnetz der Zukunft.
Zum Autor: Uwe Gehrmann ist Partner und Leiter der Solution Group IT / Digitalisierung / Data bei der Managementberatung Atreus. Sein Fokus sind Projekte und Programme in den Bereichen Transformationsprozesse, Wachstum/Innovationsmanagement und Wertsteigerung, Konsolidierung, Restrukturierung und Sanierung und die interimistische Besetzung von Topmanagement-Positionen.
