Wenn das Netz im Dunkeln tappt
Noch nie war der Handlungsdruck für die Infrastruktur so hoch, bei gleichzeitig fehlender Transparenz auf das eigene System. Elektrifizierung, Wärmewende, Klimaresilienz, demografischer Strukturwandel und der Zubau dezentraler Erzeugung lassen die Bedarfe dynamischer und schwerer prognostizierbar werden. Die dafür notwendigen Daten liegen häufig nur verteilt in unterschiedlichen Organisationseinheiten und Fachsystemen, in verschiedenen Qualitäten und mit begrenzter Aktualität vor. Entscheidungen zu Netztransformation, Betrieb oder Investitionen basieren damit auf Annahmen, Erfahrungswerten oder statischen Planungsständen ohne klar definierte oder konsequent nachvollziehbarer Basis.
Die Folge ist nicht selten ein reaktiver Netzbetrieb: Engpässe werden erst sichtbar, wenn sie bereits akut sind. Ausbauprojekte werden vorsorglich überdimensioniert oder zu spät angestoßen. Investitionsmittel fließen dorthin, wo sie genehmigungsfähig erscheinen, nicht zwingend dorthin, wo sie systemisch den größten Nutzen entfalten.
Datentransparenz als Voraussetzung für Steuerbarkeit
Datentransparenz bedeutet im Stadtwerke-Kontext mehr als die bloße Verfügbarkeit von Messwerten. Entscheidend ist die Fähigkeit, technische Infrastrukturdaten, Verbrauchs- und Einspeiseinformationen, Geodaten sowie externe Einflussfaktoren wie Klima oder Stadtentwicklung in einem konsistenten Gesamtmodell zusammenzuführen. Solange diese Informationen fragmentiert bleiben, fehlt die Grundlage für eine vorausschauende Planung und Steuerung.
Die Debatte um die Digitalisierung der Niederspannungsnetze zeigt, wie zentral Beobachtbarkeit und Prognosefähigkeit für einen effizienten Netzausbau sind. Ohne integrierte Datenmodelle lassen sich kritische Netzabschnitte nur eingeschränkt identifizieren, Szenarien zur Lastentwicklung bleiben statisch und Variantenvergleiche aufwändig. In Konsequenz sind Investitionsentscheidungen schwer vergleichbar, reproduzierbar und nachvollziehbar.
Was KI im Netzkontext tatsächlich leistet
Künstliche Intelligenz wird in der Netzplanung häufig missverstanden. Ihr Mehrwert liegt nicht im Ersatz ingenieurwissenschaftlicher Planung, sondern in der systematischen Auswertung komplexer Datenräume. KI-gestützte Analysen können Muster erkennen, wo klassische Auswertungen an ihre Grenzen stoßen: etwa bei der frühzeitigen Identifikation von Engpässen unter veränderten Lastprofilen oder bei der Simulation alternativer Ausbaupfade.
In Verbindung mit digitalen Zwillingen, also digitalen Abbildern realer Netze, die kontinuierlich mit aktuellen Daten gespeist werden, entstehen neue Möglichkeiten. Eine Vielzahl unterschiedlicher Szenarien lassen sich nicht rechnerisch, räumlich und zeitlich differenziert bewerten. Nachvollziehbar, transparent und reproduzierbar, die Grundzüge für eine Verständliche und belastbare Entscheidungsfindung.
Welche Straßenzüge sind bei zunehmender Elektromobilität besonders belastet? Wo verschiebt sich der Investitionsbedarf, wenn Wärmepumpen schneller ausgerollt werden als erwartet? Solche Fragen lassen sich datenbasiert beantworten, statt sie abstrakt zu diskutieren.
Von der Analyse zur Priorisierung
Für Stadtwerke wird damit ein strategischer Perspektivwechsel möglich: weg von isolierten Einzelmaßnahmen, hin zu einer systemischen Sicht auf das Netz. Investitionen können entlang nachvollziehbarer Kriterien priorisiert werden – etwa nach Kritikalität, zeitlichem Handlungsdruck oder Wechselwirkungen mit anderen Infrastrukturen. Das schafft nicht nur interne Klarheit, sondern erleichtert auch die Kommunikation gegenüber Aufsichtsgremien, Kommunen und Regulatoren.
Plattformansätze, wie sie von enersis verfolgt werden, setzen genau hier an. Sie bündeln heterogene Datenquellen in integrierten logisch verknüpften Modellen und ermöglichen Analysen über Netz-, Wärme- und Infrastruktursysteme hinweg. Der Mehrwert liegt in der ganzheitlichen Datengrundlage, mit der unterschiedliche Organisationseinheiten und Fachabteilungen arbeiten können.
Strategische Bedeutung in Zeiten steigender Investitionen
Die kommenden Jahre sind geprägt von steigenden Investitionsvolumina und zunehmendem regulatorischem Erwartungsdruck. Stadtwerke müssen schneller entscheiden, dynamischer planen und ihre Maßnahmen besser begründen. KI und Datentransparenz sind dabei kein Selbstzweck, sondern Werkzeuge, um knappe Ressourcen wirksam einzusetzen und Risiken zu reduzieren.
Vereinfacht gesagt: Wer sein Netz versteht, kann es gezielt entwickeln. Wer Engpässe früh erkennt, kann die Transformation intelligent steuern. Und wer Investitionen faktenbasiert priorisiert, schafft Spielräume: finanziell wie organisatorisch.
Hinweis: Der Artikel abstrahiert typische Herausforderungen von Stadtwerken. Die konkrete Ausprägung von Datenverfügbarkeit, Systemlandschaften und regulatorischen Rahmenbedingungen variiert je nach Netzgebiet und Organisationsstruktur.