KI für Stromnetze: Algorithmen für bessere Nutzung von Wind & Solar

Wenn Wind oder Sonne viel Strom liefern, ist das gut — solange das Netz die Leistung aufnehmen kann. Ohne verlässliche Vorhersagen entstehen jedoch Ungleichgewichte: Netzbetreiber müssen Reservekraftwerke starten oder Erzeugung drosseln. Genau hier setzen moderne Algorithmen an. Sie fassen Wetterdaten, Echtzeitmessungen und Marktpreise zusammen, um innerhalb von Minuten bis Tagen anzusagen, wie viel Strom aus Wind- und Solarquellen wahrscheinlich ins Netz kommt.

Das betrifft sowohl große Einspeiser als auch private Anlagen: Aggregatoren und virtuelle Kraftwerke nutzen Prognosen, um Gebote auf dem Intraday- und Day-Ahead-Markt zu platzieren; Haushalte und Ladeinfrastrukturen können Ladezeiten nach den Prognosen anpassen. Für Verbraucherinnen und Verbraucher bleibt die Technik im Hintergrund sichtbar — die Wirkung zeigt sich in stabileren Netzen, weniger Eingriffen und häufig geringeren Kosten.

Dieser Text erklärt, wie diese Algorithmen arbeiten, welche praktischen Anwendungen bereits laufen, welche Grenzen und Risiken es gibt und welche Entwicklungslinien in den kommenden Jahren wichtig sein werden.

Vorhersagen sind die Grundlage für Planung und Betrieb im Stromnetz. Klassische Methoden basieren auf physikalischen Modellen (z. B. Wolkenbewegung, Windprognosen) oder auf einfachen zeitlichen Mustern. KI-Methoden ergänzen diese Ansätze: Machine-Learning-Modelle erkennen komplexe Muster in historischen Einspeisedaten, Live-Messwerten und hochaufgelösten Wetterdaten. Wichtig ist dabei, dass moderne Ansätze häufig Hybride bilden — physikbasierte Modelle liefern die Struktur, ML-Modelle korrigieren systematische Fehler und beziehen zusätzliche Signale ein.

Präzise, probabilistische Prognosen sind für den Netzbetrieb oft nützlicher als ein einzelner Punktwert.

Probabilistische Vorhersagen geben an, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Einspeisemenge erreicht wird. Diese Information ist entscheidend, weil Netzbetreiber und Handelsalgorithmen so Reserven besser planen können. Studien aus den Jahren 2023–2024 zeigen, dass Ensemble- und hybride Modelle gegenüber einfachen Persistenz- oder rein physikalischen Modellen typischerweise eine Fehlerreduktion erreichen; Werte liegen häufig im Bereich von rund 5–25 % relativer Verbesserungen, je nach Region und Horizont. Einige Berichte stammen aus 2023; diese Studieergebnisse sind damit älter als zwei Jahre, bleiben aber relevant, weil sie grundsätzliche Methodentrends zeigen.

Welche Daten braucht ein gutes Modell? Wichtige Quellen sind Wetterdaten (z. B. Deutscher Wetterdienst), historische Einspeise- und Lastdaten (ENTSO-E, Netzbetreiber), Messdaten aus Anlagen (SCADA) und Marktpreise. Herausforderungen sind Latenz, unterschiedliche Formate und teilweise eingeschränkte Zugriffsrechte.

Die Tabelle fasst Modelltypen und typische Stärken kurz zusammen.

Im Alltag zeigen sich die Vorteile von Algorithmen in mehreren Bereichen. Virtuelle Kraftwerke (VPP) bündeln viele kleine Erzeuger und Speicher, damit sie gemeinsam auf dem Markt auftreten können. Für VPPs sind genaue Einspeiseprognosen essenziell: sie entscheiden darüber, wie viel Energie das VPP anbietet und welche Reserve geplant wird. Gelingt das zuverlässig, sinken Ausgleichskosten und die Wirtschaftlichkeit dezentraler Anlagen steigt.

Ein zweites Feld ist Lastmanagement. Beispiel: Ein Betreiber von Ladestationen erhält eine Vorhersage, dass in zwei Stunden eine PV-Spitze zu erwarten ist. Er verschiebt intelligente Ladevorgänge dahin, um die lokale Solarproduktion zu nutzen. Ähnlich arbeiten Gebäude- und Industrieanlagen, die flexible Verbraucher zeitlich so steuern, dass teure Netzeingriffe reduziert werden.

Auf dem Markt ermöglichen bessere Prognosen präzisere Gebote. Intraday-Handel profitiert besonders von kurzen, zuverlässigen Vorhersagen (0–6 h), weil Gebote sonst korrigiert werden müssen. Aggregatoren nutzen automatisierte Algorithmen, um Gebote in Millisekunden anzupassen — die Entscheidungen basieren auf Prognosen, Live-Messungen und Marktpreisen.

Praxisberichte aus Pilotprojekten in Deutschland weisen darauf hin, dass gestaffelte Tests sinnvoll sind: zuerst Backtests mit historischen Daten, dann Shadow-Modus‑Tests ohne Marktwirkung und zuletzt Live-Betrieb mit schrittweiser Skalierung. So lassen sich Modellfehler entdecken, ohne sofort Risiken für Netzbetrieb oder Marktteilnahme einzugehen.

Die Chancen sind konkret: bessere Nutzung von fluktuierender Erzeugung, weniger Redispatch-Einsätze, insgesamt niedrigere Systemkosten. Netzstabilität profitiert, weil prognosebasierte Steuerungen Lastspitzen abfedern und Reservebedarf reduzierbar wird. Für Betreiber dezentraler Anlagen steigt die Einnahmewahrscheinlichkeit, weil Gebote treffsicherer werden.

Auf der anderen Seite gibt es Risiken. Abhängigkeit von Datenzugängen kann problematisch sein: Wenn wichtige Messdaten verzögert oder unvollständig sind, sinkt die Vorhersagequalität. Außerdem besteht das Risiko von Überanpassung: Ein Modell, das zu stark auf historische Muster trainiert ist, liefert schlechtere Ergebnisse bei ungewöhnlichen Witterungsereignissen.

Datenschutz und Marktintegrität sind weitere Felder. SCADA‑Daten enthalten teils betriebliche Details, die nicht uneingeschränkt geteilt werden können. Rechtliche und regulatorische Rahmenbedingungen müssen klären, welche Daten für Prognosen und Aggregation genutzt werden dürfen. Zudem erfordert ein effizienter Markt konsistente Regeln für VPP‑Teilnahme und Transparenz beim Reporting von Prognosegenauigkeit.

Schliesslich ist der Energiebedarf von KI‑Infrastruktur nicht zu vernachlässigen: Trainingsläufe für große Modelle erfordern Rechenleistung. Betreiber sollten deshalb abwägen, welche Modelle echten Mehrwert liefern und wo leichtere, weniger energieintensive Ansätze genügen.

Entwicklungen in den nächsten Jahren werden vor allem von drei Faktoren abhängen: Qualität der Dateninfrastruktur, Standardisierung von Schnittstellen und regulatorische Rahmenbedingungen. Ein praktisches Ziel ist die bessere Harmonisierung von Messformaten (z. B. IEC 61850 für SCADA) und die Nutzung standardisierter ENTSO‑E‑Schnittstellen, damit Daten latenzarm und verlässlich an Modelle geliefert werden können.

Regulierer können Feldtests fördern, indem sie gestaffelte Prüfverfahren unterstützen: Pilotprojekte mit klaren KPIs (Gebotsgenauigkeit, Reservebedarf, ökonomischer Nutzen) schaffen belastbare Evidenz. Solche Tests helfen auch, Bewertungsmaßstäbe für probabilistische Forecasts zu etablieren, etwa anhand von CRPS– oder wirtschaftlichen Metriken.

Auf Unternehmensseite werden Ansätze zur Modelltransparenz an Bedeutung gewinnen. Reporting-Standards, die Trainingsdatenperiode, Feature‑Sets und validierte Fehlermaße offenlegen, erhöhen Vertrauen von Netzbetreibern und Regulatoren. Ferner dürfte die Kombination aus lokalen Rechenressourcen (Edge) und Cloud‑Modellen praktisch werden: Edge‑Module liefern schnelle Korrekturen, Cloud‑Modelle liefern umfassende Updates.

Für die breite Öffentlichkeit sind zwei Effekte wichtig: zuverlässigere Stromversorgung trotz wachsendem Anteil erneuerbarer Energien und tendenziell geringere Systemkosten durch effizientere Nutzung von Erzeugung und Speichern. Wie schnell das eintritt, hängt von Investitionen in Dateninfrastruktur und klaren Regeln ab.

Algorithmen machen die Integration von Wind‑ und Solarstrom planbarer: bessere Vorhersagen reduzieren Reservebedarf, erleichtern Marktteilnahme für dezentrale Anlagen und eröffnen neue Steuerungsoptionen für Lasten und Speicher. Praktisch wirken sich diese Verbesserungen in weniger Netzeingriffen und stabileren Preisen aus. Gleichzeitig sind Datenzugang, Standardisierung und regulatorische Klarheit Voraussetzung, damit Prognosen zuverlässig funktionieren. Wer jetzt in strukturierte Datenpipelines, gestaffelte Tests und transparente Modellbewertungen investiert, legt den Grundstein dafür, dass Erneuerbare effizient und sicher in großem Maßstab genutzt werden können.