mit Felix Theusch und Dr. Joscha Grüger
Künstliche Intelligenz hält Einzug in Leitstellen, Netze und Anlagen. Doch was bedeutet das für Versorger, für die öffentliche Daseinsvorsorge und für die Menschen, die diese Systeme täglich am Laufen halten? In dieser Episode spricht Heike Gruber mit Felix Theusch und Dr. Joscha Grüger über die Chancen von KI im Energie- und Wasserbereich. Es geht um den richtigen Umgang mit Daten, um Grenzen und Risiken – und um die Frage, wie sich moderne Technologie verantwortungsvoll in kritische Infrastruktur einfügt.
Felix Theusch (li.) und Dr. Joscha Grüger (re.) sind Mitgründer und Geschäftsführer der aimpera GmbH. Das aus dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) hervorgegangene Startup hat sich auf KI-basiertes Energiemanagement in der Energie- und Wasserwirtschaft spezialisiert. Felix Theusch ist hier insbesondere für strategische Aufgaben und die Entwicklung von Lösungen im Bereich Energie- und Wassermanagement verantwortlich. Dr. Joscha Grüger nutzt seine umfangreiche Projekterfahrung und Expertise als KI-Entwickler, um die Produktentwicklung und Umsetzung der Lösungen bei aimpera voranzutreiben.
Die Debatte dreht sich meist um Sprachmodelle. In Versorgungsnetzen spielen sie jedoch kaum eine Rolle. Dort arbeiten Systeme, die aus historischen Daten lernen und Entscheidungen vorbereiten. Sie helfen dabei, Lasten vorherzusagen und Anlagen effizienter zu fahren.
Neben klassischen, regelbasierten Systemen kommen Verfahren zum Einsatz, die ähnliche Fälle vergleichen oder aus vielen Vergangenheitsdaten Muster ableiten. Maschinelles Lernen und Deep Learning sind hier zentrale Bausteine.
Für Entscheider ist wichtig: KI ist kein einheitliches Produkt. In kritischen Infrastrukturen geht es selten um Chatbots, sondern um Modelle, die im Hintergrund rechnen und konkrete Betriebsergebnisse liefern.
Automatisierung folgt festen Regeln. KI geht einen Schritt weiter und wertet viele Einflussfaktoren gleichzeitig aus.
Am Beispiel einer Fotovoltaikanlage wird das deutlich: Eine einfache Steuerung berücksichtigt Sonnenstunden und grobe Wetterdaten. Ein KI-Modell bezieht zusätzlich Strahlungswerte, Ausrichtung der Module, Temperatur, Verschattung und Alter der Anlage ein. Es lernt aus historischen Verläufen, wie diese Faktoren zusammenwirken, und erstellt darauf Prognosen.
Solche Modelle erkennen Muster, die mit einfachen Regeln nicht mehr abbildbar sind. Für Netzbetreiber und Versorger ist das relevant, weil sich Lasten und Einspeisungen präziser planen lassen. Die Folge: geringere Risiken, weniger Reservepuffer, besserer Einsatz vorhandener Infrastruktur.
Für Fach- und Führungskräfte heißt das: KI ersetzt nicht die Prozesskenntnis, sondern liefert eine zusätzliche, datenbasierte Sicht, die über das hinausgeht, was man „aus dem Bauch“ oder mit Standardautomatisierung erreichen kann.
Ein zentrales Anwendungsfeld ist die Kopplung von Energie- und Wassersystemen. Ein Beispiel: Ein Trinkwasserhochbehälter lässt sich nicht nur nach Füllstand steuern, sondern auch nach Strompreisen und Netzsituation.
KI-basierte Prognosen zeigen, wann viel erneuerbare Energie im Netz ist, wann Leitungen stark belastet sind und wann Spielräume bestehen. Die Pumpen können so gesteuert werden, dass der Hochbehälter bevorzugt dann befüllt wird, wenn Strom günstig oder lokal verfügbar ist. Der Behälter wird damit zu einem Flexibilitätspuffer im Energiesystem.
Für Unternehmen in der Daseinsvorsorge entstehen daraus drei Effekte:
Diese Art Kopplung betrifft nicht nur Wasser und Strom. Sie lässt sich auf Wärme, Speicher, Mobilität und andere Bereiche übertragen. Entscheidend ist, dass die Systeme verlässlich prognostiziert werden können – und genau dort setzt KI an.
Trotz aller Technik bleibt der Mensch zentral. Modelle liefern Zahlen und Vorschläge, aber sie bewerten nicht selbst, ob ein Ergebnis im konkreten Betrieb akzeptabel ist. In der Praxis heißt das:
KI-Projekte funktionieren nur, wenn diese Rollen geklärt sind. Die Technik allein reicht nicht. Entscheidend ist, dass jemand die Ergebnisse versteht, hinterfragt und in bestehende Abläufe einordnet.
Gerade in kritischen Infrastrukturen bleibt eine einfache Regel: KI darf den Betrieb unterstützen, aber nicht unkontrolliert steuern. Sie ist ein Werkzeug, das Fachwissen ergänzt. Sie ersetzt weder Erfahrung noch Verantwortung.
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