Digitaler Zwilling statt Bauchgefühl: Netzausbau gezielter planen
mit Dr. Konstantin Glaser, Stadtwerke Karlsruhe
Darum geht's in dieser Folge
Die Energiewende verlagert viele Herausforderungen ins Verteilnetz: Neue Einspeiser und große Verbraucher wie Wärmepumpen und Wallboxen machen Lastflüsse weniger vorhersehbar. Stromnetzbetreiber müssen schneller erkennen, wo es eng wird und wo sich Ausbau wirklich lohnt. Darüber haben wir mit Dr. Konstantin Glaser gesprochen. Er leitet das Forschungsprojekt AMAZING, das digitale Zwillinge und datengetriebene Verfahren für Modellierung und Zustandsschätzung im Stromnetz erprobt. Glaser erklärt, warum die Datengrundlage oft der Engpass ist und wie KI beim Prognostizieren und Schätzen helfen kann.
Dr. Konstantin Glaser arbeitet als wissenschaftlicher Projektleiter bei den Stadtwerken Karlsruhe in der Abteilung „Forschung & Fördermittelmanagement. Seit Oktober 2025 leitet er das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE) geförderte Projekt AMAZING („Automatisierte Modellierung, Analyse und Zustandsschätzung mittels Intelligenter Netzalgorithmen und Graphenmethoden“), in dem datengetriebene Methoden für die Modellierung, Analyse und Zustandsabschätzung von Stromverteilnetzen entwickelt werden.
Stromnetz im Wandel
Warum das alte System an seine Grenzen stößt
Das deutsche Stromnetz hat ein Richtungsproblem. Gebaut wurde es für eine Zeit, in der wenige große Kraftwerke Strom erzeugten und zu den Verbrauchern transportierten. Kohle-, Gas- und Kernkraftwerke speisten an festen Standorten ein. Die Erzeugung ließ sich weitgehend steuern, Standorte und typische Stromflüsse waren bekannt. Vereinfacht gesagt, floss er in eine Richtung: vom Kraftwerk zum Haushalt oder Betrieb.
Mit der Energiewende hat sich das verändert. Windkraft- und Solaranlagen erzeugen Strom dezentral und zu unterschiedlichen Zeiten. Statt weniger großer Kraftwerke speisen heute auch zahlreiche kleinere Anlagen auf unterschiedlichen Netzebenen ein. “Je nachdem, wo der Wind weht, wird der Strom an unterschiedlichen Standorten erzeugt. Dadurch verändern sich auch die Transportwege zu den Verbrauchern“, erklärt Dr. Konstantin Glaser. Aus der Einbahnstraße wird ein Netz mit Gegenverkehr. Die Folge: Es entstehen Einspeisespitzen in Regionen, deren Leitungen nicht für diese Strommengen ausgelegt sind.
Wenn Durchschnittswerte nicht mehr genügen
Wärmepumpen und E-Autos verändern den Stromverbrauch
Nicht nur die Stromerzeugung verändert sich. Auch der Verbrauch einzelner Haushalte lässt sich immer schwerer mit Durchschnittswerten beschreiben.
„Historisch gesehen konnte man Haushaltsverbraucher sehr gut über Standardlastprofile beschreiben. Also über Profile, die einfach statistisch erhoben wurden und wo man sagen kann, alle Verbraucher verhalten sich ungefähr ähnlich“, sagt Glaser. Gegen 12 Uhr wurde gekocht und bei Sonnenuntergang das Licht eingeschaltet. Diese Muster ließen sich statistisch erfassen und für die Netzplanung nutzen.
Heute sieht das anders aus. „Mittlerweile ist es so, dass über große Verbraucher und Erzeuger, also speziell Wärmepumpen, Ladeinfrastruktur für Elektroautos und auch PV-Anlagen das Verhalten von einzelnen Häusern sehr stark von diesem Standard abweicht“, erklärt Glaser. Verteilnetzbetreiber können deshalb nicht mehr mit pauschalen Annahmen arbeiten. Sie müssen genauer wissen, was tatsächlich in ihrem Netz passiert.
Fehlt dieses Wissen, können Netzbetreiber lokale Engpässe schlechter erkennen und den Ausbau weniger gezielt planen. Im schlimmsten Fall könnte dies zu einer akuten Überlastung führen und Netzbetreiber müssten den Netzbezug steuerbarer Anlagen wie Wallboxen oder Wärmepumpen vorübergehend reduzieren. Im Forschungsprojekt AMAZING entwickelt ein Konsortium Lösungen, um das zu verhindern.
Kupfer oder Daten
Wie präzisere Daten den Netzausbau günstiger machen
Verteilnetzbetreiber müssen ihre Netze an den steigenden Strombedarf und die veränderten Verbrauchsmuster anpassen. Dabei können sie den Ausbau vorsorglich am ungünstigsten Fall ausrichten oder mithilfe zusätzlicher Daten genauer bestimmen, wo tatsächlich Bedarf entsteht.
„Die einfachste Lösung ist, einfach vom Worst Case auszugehen, sehr viel Kabel zu verlegen und die Kabeldimensionen und die Kabelmengen den neuen Gegebenheiten anzupassen“, sagt Glaser. Das ist theoretisch möglich, erfordert aber erhebliche Ressourcen: viel Material, Fachpersonal und hohe Investitionen. Diese Kosten müssen über die Netzentgelte refinanziert werden, die alle Stromkunden zahlen. Der Ausbau nach dem Gießkannenprinzip würde die Stromrechnung erhöhen.
„Die Alternative besteht darin, nicht nur Kabel zu verlegen, sondern genau zu prüfen, an welchen Stellen tatsächlich zusätzlicher Bedarf entsteht“, erklärt Glaser. Das setzt voraus, dass Verteilnetzbetreiber wissen, wo neue Verbraucher und Erzeugungsanlagen angeschlossen sind und wie sie das Netz belasten.
Ein Beispiel: In Einfamilienhausgebieten bieten die vergleichsweise großen Dachflächen häufig mehr Potenzial für PV-Anlagen. Gleichzeitig kommen dort Wärmepumpen und private Wallboxen eher infrage. Dicht bebaute Gebiete dagegen weisen andere Gebäude-, Wärme- und Mobilitätsstrukturen auf. Wie stark einzelne Netzabschnitte künftig belastet werden, lässt sich deshalb nicht pauschal beantworten.
Wer solche Unterschiede kennt, kann Ressourcen gezielt einsetzen. Mehr Messung und mehr Daten sorgen für ein genaueres Verständnis des Verbrauchsverhaltens. Das ist der Schlüssel, um Kosten zu reduzieren und trotzdem eine stabile Versorgung zu gewährleisten.
Das Stromnetz im digitalen Abbild
Wie ein digitaler Zwilling Überlastungen sichtbar macht
Ein digitales Abbild soll Netzbetreibern zeigen, was in ihren Leitungen und Transformatoren passiert und wie sich die Belastung künftig entwickeln könnte. Dafür entwickelt das Projekt AMAZING einen digitalen Zwilling des Stromnetzes.
„Ein digitaler Zwilling ist ein digitales Abbild der Realität. Entscheidend ist, dass zwischen dem realen System und seinem digitalen Abbild eine Wechselwirkung besteht“, erklärt Glaser. Im Zielbild werden Veränderungen im realen Netz automatisch in das digitale Modell übertragen. Wird beispielsweise ein neuer Verbraucher angeschlossen und im System erfasst, fließt diese Information in den Zwilling ein. Umgekehrt können seine Berechnungen im realen Netz unterstützen, etwa wenn sich eine Überlastung abzeichnet.
Glaser beschreibt die Idealvorstellung so: „Ich habe mein Stromnetz auf einer Landkarte vor mir. Die Leitungen werden entsprechend ihrer aktuellen oder prognostizierten Auslastung in Grün, Gelb oder Rot dargestellt.“
Der digitale Zwilling soll nicht nur den aktuellen Zustand abbilden, sondern auch Prognosen ermöglichen. Kurzfristige Vorhersagen können den Netzbetrieb unterstützen, langfristige Szenarien die Ausbauplanung. So wird sichtbar, wo in den kommenden Stunden eine hohe Belastung droht und welche Netzabschnitte in den nächsten Jahren verstärkt werden müssen.
Forschung in der Praxis
Ein digitaler Zwilling für verschiedene Netze
„Wir wollen untersuchen, wie sich unsere Ansätze auf unterschiedliche Verteilnetzbetreiber übertragen lassen“, sagt Projektleiter Dr. Konstantin Glaser. Dafür arbeiten im Projekt AMAZING Verteilnetzbetreiber unterschiedlicher Größe und Struktur mit dem Karlsruher Institut für Technologie, dem FZI Forschungszentrum Informatik und zwei Softwareunternehmen zusammen. Gemeinsam kann das Konsortium verschiedene Versorgungsgebiete und Netzstrukturen abbilden: von großstädtischen über ländliche bis zu kleinstädtischen Netzen.
Die zentrale Frage lautet: Funktioniert ein Ansatz, der in Karlsruhe entwickelt wurde, auch in Heidelberg oder in einem ländlich geprägten Netzgebiet? Glaser vermutet, dass die Vergleichbarkeit auf der Ebene einzelner Gebäude am größten ist: „Ein Einfamilienhaus in Karlsruhe dürfte sich ähnlich verhalten wie ein Einfamilienhaus im ländlichen Raum.“ Bei größeren Einheiten wie Baublöcken oder Stadtteilen erwartet er stärkere Unterschiede.
Neben den Netzen unterscheiden sich auch die IT-Systeme. „In Deutschland gibt es mehr als 800 Stromverteilnetzbetreiber. Aufgrund ihrer gewachsenen Strukturen arbeiten sie mit unterschiedlichen Softwaresystemen“, erklärt Glaser. Hinzu kommen unterschiedliche Datenformate und Prozesse.
Damit die Forschungspartner trotzdem mit den Daten aller beteiligten Betreiber arbeiten können, setzt AMAZING auf eine Datendrehscheibe. Die Plattform übernimmt Daten aus den verschiedenen Systemen und überführt sie in eine einheitliche Struktur. So müssen KIT und FZI ihre Algorithmen nicht für jeden Betreiber neu anpassen.
Verantwortung und Grenzen
KI hilft, aber der Mensch muss entscheiden
Sobald die Datengrundlage steht, könnte KI dabei helfen, Verbrauch und Netzauslastung zu prognostizieren, Zeitreihen auszuwerten und Lücken im Netzbild zu schließen. Sie kann beispielsweise Belastungswerte für Stellen abschätzen, an denen keine Messgeräte installiert sind. So muss nicht an jedem Netzpunkt eigene Messtechnik installiert werden. Der Netzzustand lässt sich dennoch genauer bestimmen.
Doch Glaser sieht klare Grenzen: „Wenn ich mit einer Blackbox arbeite, bei der ich nicht nachvollziehen kann, wie ein Ergebnis zustande kommt, wird es spätestens bei aktiven Steuerungsmaßnahmen schwierig.“
Droht eine lokale Überlastung, dürfen Verteilnetzbetreiber den Strombezug bestimmter steuerbarer Anlagen wie Wallboxen oder Wärmepumpen vorübergehend reduzieren. Solche Eingriffe müssen sich aus objektiven Kriterien der Netzzustandsermittlung ableiten und dokumentiert werden. Ein KI-Ergebnis reicht daher nicht als Entscheidungsgrundlage. Die Verantwortung bleibt beim Netzbetreiber, also bei den zuständigen Fachleuten.