Ansichten: 6
Zusammenfassung – Die Zuverlässigkeit von Smart Grids, die Schwankungen von Wind- und Solarenergie sowie Anforderungen an Datenqualität und -nachvollziehbarkeit (DSGVO, Erklärbarkeit, OT-Cybersicherheit) berücksichtigen muss, erfordert eine fein abgestimmte Orchestrierung und operative Skalierbarkeit.
Erneuerbare Prognosen setzen erklärbare, überwachte Modelle und föderiertes Lernen an der Edge ein, während dynamische Preisgestaltung und Predictive Maintenance auf Open-Source-Microservices bauen, um Kosten und Resilienz zu optimieren.
Lösung: Ein pragmatischer Fahrplan mit Data Governance, KI-Microservices, MLOps und hybriden Architekturen für eine sichere und skalierbare Umsetzung.
Die Einführung von Smart Grids basiert auf einer präzisen Orchestrierung der Energieflüsse, bei der eine wachsende Menge erneuerbarer Erzeugungsquellen und flexibler Verbrauchsanwendungen integriert wird. Künstliche Intelligenz (KI) bietet starke Hebel, um Wind- und Solarprognosen zu erstellen, die Nachfrage in Echtzeit zu steuern, Predictive Maintenance zu ermöglichen und die Cybersicherheit von Stromnetzen zu stärken. Allerdings wirft die praktische Umsetzung Herausforderungen in puncto Datenqualität und Nachvollziehbarkeit, DSGVO-Konformität, Erklärbarkeit und operativer Skalierbarkeit auf. Dieser Artikel skizziert eine pragmatische Roadmap, um von ersten KI-Experimenten zu einer flächendeckenden Einführung zu gelangen und dabei die Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit der Netzinfrastruktur sicherzustellen.
Adaptive Modelle für Prognosen erneuerbarer Energien
Die Genauigkeit von Solar- und Windprognosen bestimmt das unmittelbare Netzgleichgewicht und begrenzt die Anpassungskosten durch thermische Erzeugung oder Speicher. Robuste Datenpipelines, erklärbare überwachte Modelle und eine Edge-/föderative Architektur garantieren Prognosequalität selbst in dezentralen Umgebungen.
Die Kombination aus Datenqualität, erklärbarer KI und föderiertem Lernen reduziert den Prognosefehler und wahrt gleichzeitig die Vertraulichkeit lokaler Informationen.
Daten und Governance für verlässliche Prognosen
Die Erfassung von Wetterdaten, SCADA-Telemetrie und IoT-Messwerten erfordert eine einheitliche Datenverarbeitungspipeline. Der Umgang mit Rohdaten muss Konsistenzchecks, zeitliche Validierung und Formatstandardisierung umfassen, um Prognoseverzerrungen zu vermeiden.
Eine angepasste Governance verlangt die Nachvollziehbarkeit jeder Datensammlung, synchronisierte Zeitstempel und Versionierung, um den DSGVO- und nDSG-Anforderungen für öffentliche Stellen und private Betreiber gerecht zu werden. Die Speicherung der Rohdaten bei souveränen Drittanbietern sichert die lokale Datenhoheit.
Schließlich erleichtert ein zentrales Datenkatalog auf Basis von Open-Source-Standards die bereichsübergreifende Wiederverwendung und gewährleistet eine auditierbare Qualität für IT-Teams und Regulatoren.
Erklärbare Modelle und föderiertes Lernen
Algorithmen wie LSTM oder Gradient Boosting lassen sich mit XAI-Modulen (SHAP, LIME) anreichern, um Prognosen für jeden Zeitschritt zu erklären. Diese Transparenz schafft Vertrauen bei den Netzbetreibern und hilft, Modellabweichungen oder Datenanomalien frühzeitig zu diagnostizieren.
Föderiertes Lernen in der Edge-Umgebung ermöglicht die kollaborative Modelloptimierung mehrerer Erzeugungsstandorte (Solar- oder Windparks), ohne Rohdaten an ein zentrales Rechenzentrum zu senden. Jeder Knotenpunkt übermittelt lediglich Gradienten, minimiert Latenzen und schont die Bandbreite.
Bei extremen Schwankungen – etwa durch eine Gewitterfront – sorgt dieses hybride Setup für prognostische Resilienz und eine lokale Modellanpassung gemäß den standortspezifischen Bedingungen.
Konkretes Beispiel: Solar-Pilotprojekt im Schweizer Mittelland
Ein Schweizer Unternehmen mit mehreren Photovoltaik-Anlagen implementierte einen föderierten Proof of Concept, der lokale Wetterstationen und SCADA-Geräte verknüpft. Das Projekt reduzierte den mittleren Prognosefehler für 24-Stunden-Vorhersagen von 18 % auf unter 7 %, wodurch thermische Reserveanpassungen und die damit verbundenen Kosten deutlich sanken.
Dieser Anwendungsfall zeigt, dass KI durchgängig – von der Vor-Ort-Datenerfassung bis zu DMS/EMS-Dashboards – integrierbar ist und gleichzeitig Vertraulichkeits- und Skalierungsanforderungen erfüllt.
Dynamische Preisgestaltung und Laststeuerung
Über intelligente Modulation der Nachfrage mittels dynamischer Preissignale lassen sich Lastspitzen abflachen und Netzflexibilitäten monetarisieren. KI-Orchestrierung in Kombination mit Edge-Computing gewährleistet eine schnelle, dezentrale Reaktionsfähigkeit.
Eine Demand-Response-Strategie auf Basis von Open-Source-Microservices und sicheren REST-APIs bietet hohe Modularität und Skalierbarkeit, ohne Herstellerbindung.
Preisalgorithmen und Szenariosimulationen
Dynamische Preisgestaltungsmodelle basieren auf feinkörnigen Lastprognosen und der Segmentierung von Verbrauchsprofilen (Industrie, öffentliche Gebäude, Privathaushalte). Sie generieren antizipative Preissignale, um Verbrauchsspitzen zu verlagern.
Die Simulationen integrieren exogene Variablen – Wetter, Sportveranstaltungen oder industrielle Events – um verschiedene Szenarien zu testen und die Tarifregeln an festgelegte SAIDI/SAIFI-Zielwerte anzupassen. Die KPIs werden in reduzierten MWh und in technischer Verlustminderung gemessen.
Diese Simulationen laufen in einem Open-Source-Framework, das über EMS und DMS angebunden ist, und garantiert eine fortlaufende Regelaktualisierung sowie vollständige Berechnungsnachvollziehbarkeit.
Edge-Computing für Echtzeitreaktionen
Die Bereitstellung von KI-Microservices auf industriellen Edge-Gateways erlaubt die lokale Verarbeitung von Preissignalen und das unmittelbarste Senden von Steuerbefehlen an Automatisierungseinheiten und intelligente Zähler. Dieser Ansatz minimiert Latenzen, reduziert den Netzwerkverkehr und sichert hohe Verfügbarkeit.
Die Modularität der Softwarekomponenten, verpackt in Docker-Container und orchestriert mit Kubernetes, ermöglicht fortlaufende Updates (Rolling Updates) und garantiert minimale Neustartzeiten.
Edge-Instanzen fungieren zudem als Fallback, falls die Verbindung zur zentralen Cloud gestört ist, um die Laststeuerung auf Basis der zuletzt empfangenen Daten fortzusetzen.
Konkretes Beispiel: Experimentelle Tessiner Pilotgemeinde
Eine Tessiner Gemeinde führte ein stündliches Tarifmodell mit 500 angeschlossenen Smart Metern ein. Im Verlauf von sechs Monaten verzeichnete sie 12 % geringere Lastspitzen und eine Reduktion von über 350 MWh Verbrauch, gleichzeitig verbesserte sich die lokale Resilienz gegenüber Ausfällen des zentralen EMS.
Dieses Projekt verdeutlicht die Synergie von KI, Edge-Computing und Open Source für ein sicheres, anpassungsfähiges Lastmanagement.
Edana: Strategischer Digitalpartner in der Schweiz
Wir begleiten Unternehmen und Organisationen bei ihrer digitalen Transformation.
Predictive Maintenance und OT-Cybersicherheit
KI-gestützte Predictive Maintenance antizipiert Störungen an Transformatoren, Leitungen und SCADA-Komponenten, reduziert Ausfälle und Reparaturkosten. Anomalieerkennungsalgorithmen identifizieren verdächtige Verhaltensmuster, während eine modulare Architektur die OT-Datenströme absichert.
Die Kombination aus MLOps, XAI und OT-Cybersicherheits-Governance gewährleistet eine robuste Betriebsumgebung ohne technische Silos.
KI-basierte Predictive Maintenance
Historische Sensordaten (Temperatur, Vibration, Ströme) speisen Autoencoder-Modelle oder Bayessche Netze, um Ausfallwahrscheinlichkeiten zu schätzen. Frühalarme ermöglichen gezielte Wartungseinsätze und minimieren ungeplante Stillstände.
Ein MLOps-Framework verwaltet den Modelllebenszyklus – Training, Validierung, Deployment und Monitoring – und gewährleistet Reproduzierbarkeit sowie kontinuierliche Performance-Messung (Genauigkeit, Recall, mittlere Erkennungsdauer).
Wartungseinsätze werden in vordefinierten Wartungsfenstern im ERP geplant und über APIs mit den Serviceteams synchronisiert, um Logistik und Ersatzteilverfügbarkeit zu optimieren.
Anomalieerkennung und XAI für betriebliches Vertrauen
Echtzeit-Monitoring-Tools integrieren erklärbare KI-Module, die beitragende Variablen jeder Alarmmeldung aufzeigen. Diese Granularität erleichtert die Diagnosebestätigung durch OT-Ingenieure.
Visuelle Aufbereitungen (SHAP-Diagramme, zeitliche Heatmaps) werden in DMS/EMS-Dashboards eingespeist, um Entscheidungen über Netzabschaltungen oder Lastabwürfe zu untermauern.
Durch die Modularität der Services lässt sich ein Analyse-Modul aktualisieren, ohne kritische Funktionen zu unterbrechen, und gewährleistet so maximale Betriebsresilienz.
OT-Cybersicherheit und hybride Architekturen
Die Segmentierung des OT-Netzwerks, die Verschlüsselung von MQTT- und OPC-UA-Datenströmen sowie gegenseitige TLS-Authentifizierung zwischen Automatisierungskomponenten und SCADA-Servern bilden das Fundament der Cybersicherheit. KI-Microservices werden in geschützten Zonen bereitgestellt, abgesichert durch Application Firewalls und gehärtete SSH-Bastionen.
Ein Open-Source-Security-Orchestrator verteilt Firewall- und Identity-Policies zentral, vermeidet Vendor Lock-in und ermöglicht schnelle Skalierung.
Regelmäßige Audits und Red-Teaming-Übungen durch Dritte validieren die Resilienz und sichern den Schutz kritischer Betriebsprozesse.
Konkretes Beispiel: Schweizer Übertragungsnetzbetreiber
Ein Schweizer TSO implementierte ein Pilotprojekt zur Predictive Maintenance auf seinem Höchstspannungsnetz. Die KI-Modelle sagten 85 % der bei physischen Inspektionen entdeckten Störungen voraus, reduzierten den SAIDI in einem Jahr um 23 % und optimierten die Wartungstouren.
Dieser Anwendungsfall belegt den Nutzen einer hybriden Vorgehensweise mit Open Source, MLOps-Pipelines und verstärkter OT-Cybersicherheit für Netzzuverlässigkeit.
Industrialisierung und Skalierung
Um ein KI-Projekt in einen kritischen Betrieb zu überführen, sind die Standardisierung der SCADA/EMS/DMS-Integration, die Automatisierung der MLOps-Kette und das Monitoring von Geschäfts-KPIs (SAIDI, SAIFI, technische Verluste) essenziell. Eine klare Roadmap sichert den schrittweisen Übergang vom Piloten zum Massen-Rollout.
Die Modularität der Microservices, gestützt durch Open-Source-Bausteine und ein CI/CD-Framework, minimiert Risiken und erleichtert die Anpassung an die spezifischen Anforderungen jedes Verteilnetzbetreibers (VNB), Übertragungsnetzbetreibers (ÜNB) oder jeder Kommune.
Integration von SCADA, EMS, DMS und hybrider Architektur
Die Einbindung von KI-Modulen in das SCADA/EMS/DMS-Ökosystem erfolgt über standardisierte REST-APIs und ereignisgesteuerte Busse auf Basis von Kafka. Jeder Service lässt sich unabhängig deployen und bei Bedarf mit Orchestratoren wie Kubernetes skalieren.
Die Portabilität der Container gewährleistet deployments in jeder Cloud-Umgebung (on-premises, public oder edge) und bewahrt die Datenhoheit sensibler Informationen. Versionierte verteilte Speicher stellen DSGVO-Konformität und Nachvollziehbarkeit der Trainingsdaten sicher.
Diese hybride Architektur kombiniert bestehende Komponenten und Neuentwicklungen, um jedes Projekt kontextspezifisch anzupassen, ohne ein proprietäres Ökosystem neu aufzubauen.
MLOps und Performance-Monitoring
Eine robuste MLOps-Kette deckt den gesamten Zyklus ab: Data Ingestion, Training, Validierung, Deployment und laufendes Monitoring. CI/CD-Pipelines automatisieren Unit-Tests, Performancetests und Drift-Kontrollen.
Continuous Integration (CI) startet automatisierte Workflows bei neuen Daten, und Continuous Delivery (CD) rollt nach Freigabe neue Modellversionen aus. Geschäfts-KPIs – SAIFI, SAIDI, technische Verluste und reduzierte MWh – werden in einem zentralen Dashboard zusammengeführt.
Das aktive Monitoring von Data Drift ermöglicht die Planung von Retrainings, bevor kritische Leistungsabfälle eintreten, und sichert so einen konstanten Servicelevel.
Roadmap: Vom PoC zur Skalierung
Die Generalisierung eines KI-Piloten durchläuft vier Phasen: fachliche Zieldefinition und Co-Design, Aufbau einer modularen Architektur, Industrialisierung via MLOps und schrittweiser Rollout auf mehreren Standorten. Jede Phase wird durch quantitative und qualitative KPIs validiert.
Ein übergreifendes Lenkungsgremium (IT-Leitung, Fachabteilungen, Architektur und Cybersicherheit) trifft sich monatlich, um die Strategie anzupassen, Prioritäten zu setzen und technologische Entscheidungen abzustimmen.
Diese agile Governance minimiert Budgetabweichungen, verhindert Vendor Lock-in und sichert die Zukunftsfähigkeit und Erweiterbarkeit der Lösung.
Smart Grids zuverlässig und nachhaltig machen mit KI
Für Smart Grids stehen heute robuste KI-Paradigmen bereit, um erneuerbare Einspeisung zu prognostizieren, Decision Intelligence: Vom Datenwert zur Handlung zu realisieren, Predictive Maintenance umzusetzen und die OT-Cybersicherheit zu stärken. Eine pragmatische Einführung erfordert strikte Datenverwaltung, modulare Open-Source-Microservices und eine KPI-orientierte MLOps-Kette (SAIDI, SAIFI, technische Verluste, reduzierte MWh).
Besprechen Sie Ihre Herausforderungen mit einem Edana-Experten
