Am 13. Oktober 2026 wurde im Smart Production Park Karlsruhe getüftelt, diskutiert und manches vermutlich auch wieder verworfen: Bei einer KI-Challenge untersuchten Fachleute, wie Künstliche Intelligenz die Planung und den Betrieb von Energiesystemen verändern kann. Unternehmen, Kommunen, Behörden und Forschungseinrichtungen entwickelten dafür in vier Arbeitsgruppen konkrete Projektideen.

Der Termin stand im Zeichen des 20-jährigen Bestehens des EnergieForums der Wirtschaftsförderung Karlsruhe. Beteiligt waren die KI-Allianz Baden-Württemberg, das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB), das CyberForum sowie die Industrie- und Handelskammer Karlsruhe. Vom KIT Karlsruhe aus betrachtet liegt der Veranstaltungsort gleich ums Eck – inhaltlich ging es allerdings um ein ziemlich großes Feld.

Von Genehmigungen bis Notfallplanung

Eine Arbeitsgruppe befasste sich mit KI-gestützten Genehmigungsverfahren für Energieprojekte. Andere widmeten sich der Überwachung und vorausschauenden Wartung Kritischer Infrastruktur, dem datenbasierten Energiemanagement sowie Risikoanalysen und der Notfallplanung für eine widerstandsfähige Energieversorgung.

Die Ergebnisse sollen nun mit den beteiligten Partnern ausgewertet werden. Geprüft wird, welche Ansätze weiterentwickelt und in gemeinsamen Projekten umgesetzt werden können. Konkrete Vorhaben wurden bislang nicht angekündigt. Das ist weniger spektakulär als ein fertiger Prototyp, aber bei solchen Treffen oft der realistischere nächste Schritt.

Ergänzend gab es Fachvorträge. Benjamin Schäfer vom Karlsruher Institut für Technologie (KIT) sprach über erklärbare KI für verlässliche Energiesysteme. Christian Schneider von der Smart Grids-Plattform Baden-Württemberg erläuterte, wie KI die Widerstandsfähigkeit von Energienetzen stärken kann.

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Eine zusätzliche Perspektive kam aus der Ukraine: Thema waren Erfahrungen ukrainischer Kommunen mit der Energieversorgung unter Kriegsbedingungen. Eine Delegation aus Karlsruhes Partnerstadt Winnyzja nahm teil. Der stellvertretende Bürgermeister Vladyslav Skalskyy berichtete über die Herausforderungen für die kommunale Infrastruktur.

Warum Standards plötzlich sehr praktisch werden

Das Whitepaper „KI Energy: Künstliche Intelligenz in der Energietechnik“ der DKE liefert dazu den größeren technischen und organisatorischen Rahmen. Es behandelt Möglichkeiten von KI in der Energietechnik, Expertengruppen und Aktivitäten im Energiebereich, bekannte digitale Architekturen, bestehende Normen und Standards mit möglicher KI-Relevanz sowie mögliche nächste Schritte zur Weiterentwicklung.

KI-Systeme können je nach Anwendung unterschiedlich differenziert und eingestuft werden. Anhand vorgegebener Daten passen sie ihre Eigenschaften an und erzielen Leistungen bei Mustererkennung und Regression. Menschen können sie unterstützen, indem Entscheidungen anhand festgelegter Parameter oder Entscheidungsvorlagen getroffen werden. Im Energiesektor finden sich solche Abläufe unter anderem in Use-Case-Sammlungen von IEC/TC 57 und dem IEC System Committee Smart Energy.

Hinter den Kulissen entwickeln Expertengruppen digitale Architekturen laufend weiter. Das Whitepaper gibt einen Überblick über aktive Gremien im Smart-Grid-Umfeld und relevante Fachgruppen für KI, darunter das DKE/K 901 System Komitee Smart Energy, DKE/K 952 Netzleittechnik, ISO/IEC JTC 1/SC 42 Artificial Intelligence und DKE/AK 801.0.8 Autonome/kognitive Systeme.

Für Versorgungsunternehmen ist der Bedarf an Interoperabilitätsstandards hoch. Anlagen und Komponenten verschiedener Anbieter sollen auf allen Ebenen mit vorhandener Ausrüstung zusammenarbeiten können. Dafür reichen Schnittstellen allein nicht: Nötig sind auch gemeinsame Begriffe und ein gemeinsames Verständnis der Denkprozesse verschiedener Akteure. Eine gemeinsame digitale Architektur bildet dafür die Grundlage. Im Whitepaper werden unter anderem das Smart Grid Architecture Model (SGAM), das Common Information Model (CIM) und die Normenreihe IEC 61850 behandelt.

Vom Wetterbild bis zur Wärmepumpe

In der Energiewirtschaft ist KI längst nicht mehr nur eine Versuchsanordnung. Sie unterstützt die Steuerung eines zunehmend dezentralen und volatilen Energiesystems. Unternehmen setzen sie in verschiedenen Sparten und Wertschöpfungsstufen ein – für Effizienzsteigerungen und Kostensenkungen, zur Unterstützung des Kerngeschäfts und für neue Geschäftsmodelle, zur Verbesserung der Arbeitssicherheit, für mehr Versorgungs- und Betriebssicherheit und für bessere Qualität, etwa im Kundenkontakt.

Daten sind dabei der Dreh- und Angelpunkt. Es geht nicht bloß um ihre Erfassung und Qualität, sondern um die gezielte Analyse: Muster sollen sichtbar werden, Entscheidungen besser ausfallen. Bei Wind- und Solarenergie können Algorithmen historische Wetterdaten, aktuelle Satellitenbilder und Sensordaten auswerten. Präzisere Prognosen für die Einspeisung können den Bedarf an teurer Regelenergie senken.

An Strombörsen untersuchen KI-gestützte Handelssysteme im Intraday- und Day-Ahead-Handel Markttrends und Preissignale in Echtzeit. Transaktionen lassen sich automatisiert ausführen, damit Erzeugungsportfolios besser vermarktet werden. Klingt trocken, ist aber für die Frage, wann welche Energie wohin fließt, ziemlich entscheidend.

Auch beim Netzbetrieb und bei der Instandhaltung wird die Betriebsführung vorausschauender. KI-Systeme können Verschleißmuster früh erkennen: Vibrationen an Windkraftanlagen oder Temperaturabweichungen an Transformatoren können Warnungen auslösen. Schäden sollen so vor ihrem Eintritt erkannt werden, was die Versorgungssicherheit erhöhen und Betriebskosten senken kann.

In Verteilnetzen koordiniert KI dezentrale Einheiten wie Wärmepumpen und Elektroautos. Sie soll das lokale Gleichgewicht sichern und Netzüberlastungen verhindern. Lastspitzen können durch sogenanntes „Peak Shaving“ geglättet werden – also genau dann etwas Druck aus dem System nehmen, wenn es sonst eng würde.

Erklärbar, interoperabel, nicht einfach blind vertrauen

Für die Akzeptanz von KI braucht es transparente Prozesse, sowohl bei der Anwendung als auch bei der Entwicklung von KI-Lösungen. Normungsprozesse können dafür eine Grundlage bieten. Use Cases ermöglichen eine fachgebietsunabhängige Abbildung von Prozessen. Das DKE-Whitepaper gibt einen Überblick über aktuelle Normen des IEC System Committee Smart Energy beziehungsweise national des DKE/K 901 und setzt sie in Bezug zu KI.

Im Mittelpunkt stehen dabei zwei Fragen: Welche Normen aus dem Bereich Smart Energy Grids sind als potenzielle Schnittstellen für KI relevant? Und wie lässt sich diese Relevanz einstufen? Als Ausgangspunkt für Expertenteams stellt das Whitepaper abschließend mögliche nächste Schritte zur Weiterentwicklung des Themas vor.

Ganz ohne Stolpersteine geht es nicht. Unstrukturierte oder lückenhafte Datenbestände und Datensilos erschweren das Training leistungsfähiger Modelle. In Kritischen Infrastrukturen müssen Entscheidungen von KI-Systemen nachvollziehbar sein; Unternehmen benötigen vertrauenswürdige und erklärbare Modelle. Außerdem gilt die europäische KI-Verordnung auch für die Energiewirtschaft und stellt Anforderungen an Entwicklung und Betrieb von KI-Systemen.

Der BDEW begleitet das Thema mit Arbeiten zur KI in der Energiewirtschaft, darunter einer Studie aus dem Jahr 2020 sowie Stellungnahmen und Leitfäden zur europäischen KI-Verordnung. Ziel bleibt ein Energiesystem, das Nachhaltigkeit, Versorgungssicherheit und Wirtschaftlichkeit miteinander ausbalanciert. In Karlsruhe wurde dafür noch kein fertiger Bauplan präsentiert. Aber es liegen mehrere ziemlich konkrete Skizzen auf dem Tisch.