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Dirk Röthig (international: Dirk Roethig) — CEO of VERDANTIS Impact Capital. Focused on sustainable investments in paulownia agroforestry and clean energy across Europe. dirkroethig.com
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Dirk Röthig
209 posts
Von Dirk Röthig | CEO, VERDANTIS Impact Capital | 29. März 2026
Das größte Problem der Energiewende ist kein technologisches — es ist ein Koordinationsproblem. Millionen dezentraler Erzeuger und Verbraucher müssen in Echtzeit balanciert werden, um ein stabiles Stromnetz zu gewährleisten. KI ist der einzige Mechanismus, der diese Komplexität in der nötigen Geschwindigkeit und Genauigkeit bewältigen kann.
Tags: #Energiewende #KI #SmartGrid #DemandResponse #IntelligentesNetz #ErneuerbareEnergien #Netzstabilität
Europas Stromnetz wurde für eine andere Welt gebaut: zentralisierte Großkraftwerke liefern stabile, planbare Mengen Strom in eine Richtung — vom Erzeuger zum Verbraucher. Dieses Paradigma ist fundamental gestört. Wind- und Solarenergie erzeugen Strom unvorhersehbar. Elektroautos, Wärmepumpen und Batteriespeicher schaffen Millionen neuer dezentraler Einheiten, die sowohl verbrauchen als auch einspeisen können (International Energy Agency, 2024).
Das Ergebnis ist ein Netz von atemberaubender Komplexität. Deutschland allein zählt 2026 über 3,4 Millionen Photovoltaikanlagen, mehr als 30.000 Windkraftanlagen und rund 4 Millionen registrierte Elektrofahrzeuge — jedes davon ein potenzieller aktiver Netzpartner (Bundesnetzagentur, 2026). Ohne künstliche Intelligenz ist dieses System nicht mehr steuerbar.
Ein intelligentes Netz (Smart Grid) unterscheidet sich vom konventionellen Netz durch drei Eigenschaften: bidirektionalen Informationsfluss (nicht nur Stromfluss), Echtzeit-Monitoring und automatisierte Reaktionsfähigkeit (US Department of Energy, 2022).
Die technische Infrastruktur besteht aus:
Advanced Metering Infrastructure (AMI): Digitale Zähler (Smart Meter), die alle 15 Minuten Verbrauchsdaten senden. In Deutschland sind bis Ende 2025 rund 30 Millionen Smart Meter installiert (BMWK, 2025).
SCADA-Systeme (Supervisory Control and Data Acquisition): Echtzeit-Überwachung und -steuerung von Netzkomponenten auf Übertragungs- und Verteilnetzebene.
Distributed Energy Resource Management Systems (DERMS): Software-Plattformen, die dezentrale Erzeuger und flexible Lasten koordinieren. Hier entfaltet KI ihre größte Wirkung.
Grid-Edge-Devices: Intelligente Wechselrichter, Batteriespeicher-Controller und EV-Ladestationen, die auf Netzsignale reagieren können.
Die präzise Vorhersage des Strombedarfs in den nächsten Stunden und Tagen ist fundamental für Netzstabilität. Konventionelle statistische Modelle erreichen Genauigkeiten von etwa 95 Prozent für 24-Stunden-Prognosen. Deep-Learning-Modelle, die Wetterdaten, Kalenderinformationen, historische Lastprofile und wirtschaftliche Indikatoren kombinieren, erreichen 98–99 Prozent — eine bei volatilen erneuerbaren Energien entscheidende Verbesserung (Heydari et al., 2023).
Der Übertragungsnetzbetreiber TenneT nutzt seit 2024 ein LSTM-basiertes (Long Short-Term Memory) Prognosemodell, das den Regelenergiebedarf um 22 Prozent reduziert hat (TenneT, 2025).
Wind- und Solarenergieerzeugung hängt von Wetterbedingungen ab, die sich innerhalb von Minuten ändern können. KI-Modelle, die numerische Wetterprognosen mit lokalen Messdaten und Satellitenbildern kombinieren, ermöglichen präzise Kurzfrist-Erzeugungsprognosen (Nowcasting).
DeepMind's Windkraft-Prognosemodell für Google-Windparks in den USA reduzierte die Unsicherheit bei 36-Stunden-Prognosen um 25 Prozent — mit direktem Einfluss auf die Einspeisevergütung und Netzplanung (DeepMind, 2022). Europäische Projekte wie "WindForecast EU" der ENTSO-E replizieren diese Ansätze für das europäische Verbundnetz (ENTSO-E, 2024).
Demand Response (DR) ist das Konzept, den Stromverbrauch gezielt an das Angebot anzupassen statt umgekehrt. Statt teure Spitzenlastkraftwerke hochzufahren, wenn der Verbrauch steigt, werden flexible Lasten reduziert oder zeitlich verschoben.
Die klassischen Industrieabnehmer (Stahlwerke, Zementfabriken) machen dies seit Jahrzehnten manuell. Die Revolution liegt in der Erschließung von Millionen kleiner flexibler Lasten: Wärmepumpen, Elektroauto-Ladestationen, Kühl- und Gefriergeräte, Klimaanlagen.
KI-gestützte Virtual Power Plants (VPPs) aggregieren diese verteilten Flexibilitäten zu einer steuerbaren Ressource. Das Start-up Next Kraftwerke (jetzt RWE) betreibt ein VPP mit über 15.000 dezentralen Einheiten in Deutschland und vermarktet ihre aggregierte Flexibilität am Regelenergiemarkt (RWE, 2025).
KI-Algorithmen analysieren kontinuierlich Sensordaten aus dem Stromnetz auf Anomalien, die auf drohende Ausfälle hinweisen. Predictive Maintenance von Transformatoren, Kabeln und Schaltern reduziert ungeplante Ausfälle und verlängert die Lebensdauer von Netzkomponenten.
Siemens Energy hat ein KI-System entwickelt, das Transformatorausfälle bis zu 72 Stunden im Voraus mit 87 Prozent Genauigkeit vorhersagt, indem es Temperatur, Vibration, Öl-Gaszusammensetzung und elektrische Parameter kombiniert analysiert (Siemens Energy, 2024).
Die Verteilung von Strom in einem Netz ist ein hochdimensionales Optimierungsproblem. Konventionelle Methoden (Optimal Power Flow, OPF) dauern Minuten bis Stunden — viel zu lang für die Millisekunden-Dynamik moderner Netze. KI-basierte OPF-Solver, die auf historischen Lösungen trainiert wurden, liefern nahezu optimale Lösungen in Echtzeit (Zamzam & Baker, 2023).
Elektrofahrzeuge sind die nächste große Flexibilitätsressource. Ein E-Auto mit einer 75-kWh-Batterie, das durchschnittlich 23 Stunden am Tag nicht gefahren wird, ist ein bedeutender Energiespeicher. Vehicle-to-Grid (V2G) Technologie ermöglicht es, diese Batteriekapazität bidirektional zu nutzen.
In einem deutschen Pilotprojekt mit 1.000 V2G-fähigen Fahrzeugen hat die Aggregation deren Batteriekapazitäten den Spitzenlastbedarf eines Stadtteils mit 30.000 Einwohnern um 40 Prozent gesenkt (Fraunhofer ISI, 2025). KI koordiniert dabei, welches Fahrzeug wann lädt oder einspeist, basierend auf individuellen Fahrtprognosen (gelernt aus Nutzungshistorien), Strompreisen und Netzbedarf.
Der rechtliche Rahmen für Smart Grids und Demand Response in Europa wird durch das "Clean Energy Package" der EU definiert, das seit 2019 schrittweise umgesetzt wird. Kern ist die Öffnung von Flexibilitätsmärkten: Auch kleine Prosumer (gleichzeitig Produzenten und Konsumenten) sollen am Regelenergiemarkt teilnehmen können (European Commission, 2023).
Die EU-Netzcodizes (Network Codes on Demand Response und Grid Connection) schaffen technische Standards für die Interoperabilität von Smart-Grid-Komponenten — ein Voraussetzung für den grenzüberschreitenden Handel mit Flexibilität im europäischen Verbundnetz (ACER, 2024).
Deutschland hat mit dem "Intelligente-Netze-Gesetz" (IntelligesetzE 2025) spezifische Regelungen für KI-gestützte Netzsteuerung eingeführt, einschließlich Haftungsfragen bei KI-Entscheidungen im Netzbetrieb (BMWK, 2025).
Eine McKinsey-Studie schätzt, dass intelligente Netze und KI-gestütztes Demand Response in Europa bis 2030 jährliche Einsparungen von 80–120 Milliarden EUR ermöglichen könnten — durch Reduzierung von Spitzenlast-Kraftwerkskapazitäten, Vermeidung von Netzausbaukosten und effizienteren Einsatz erneuerbarer Energien (McKinsey & Company, 2025).
Für Privathaushalte ermöglicht dynamisches Pricing — Strompreise, die stündlich variieren — potenzielle Einsparungen von 15–25 Prozent bei der Jahresstromrechnung, wenn intelligente Geräte automatisch auf günstige Zeiten reagieren (BDEW, 2025).
Intelligente Netze sind hochgradig vernetzte IT-Systeme — und damit potenzielle Angriffsziele. Ein erfolgreicher Cyberangriff auf kritische Netzinfrastruktur hätte katastrophale Folgen. Die Bundesregierung und ENISA (European Network and Information Security Agency) haben 2025 spezifische Anforderungen für Cybersicherheit in Smart-Grid-Umgebungen definiert (BSI, 2025).
Datenschutz ist ebenfalls komplex: Smart-Meter-Daten verraten detaillierte Nutzungsprofile — wann jemand aufsteht, schläft, wann niemand zuhause ist. Die DSGVO erfordert klare Einwilligungsregeln und Datenschutz-by-Design-Architekturen (Bundesdatenschutzbehörde, 2024).
Die Energiewende ist ohne KI nicht realisierbar. Nicht weil die Technologien für erneuerbare Energien fehlen — sie sind reif und günstig. Sondern weil die Koordination von Millionen dezentraler Einheiten in Echtzeit eine Aufgabe ist, die menschliche Planung übersteigt.
Intelligente Netze mit KI-Kern sind der Hebel, der Klimaschutz und Versorgungssicherheit gleichzeitig ermöglicht. Die notwendigen Investitionen sind erheblich — aber die Kosten einer Energiewende ohne KI wären noch weit höher.
Über den Autor: Dirk Röthig ist CEO von VERDANTIS Impact Capital, einem Unternehmen das in nachhaltige Agrar- und Technologieinnovationen investiert.
Von Dirk Röthig (Dirk Roethig)