Eine neue Ära: Als Intelligenz zur Infrastruktur wurde

In dem Moment, als das Stromnetz lernte zu denken, hörte Energie auf, eine Frage des Zufalls zu sein – und Zuverlässigkeit nahm Gestalt an.
Künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mehr nur eine Ergänzung zu digitalen Technologien, sondern Teil der Betriebslogik moderner Energiesysteme geworden.

Im gesamten Energiesektor verwandelt KI starre, reaktive Netzwerke in adaptive, intelligente Infrastrukturen und definiert damit neu, wie Strom erzeugt, geleitet, gespeichert und verwaltet wird. Diese Transformation hat jedoch eine Kehrseite: Dieselbe Technologie, die die Effizienz steigert, wird auch zu einer der am schnellsten wachsenden Quellen für den Strombedarf.
KI steht nun im Zentrum einer doppelten Herausforderung: Sie ist sowohl ein wichtiger neuer Energieverbraucher als auch ein leistungsstarker Wegbereiter für intelligentere, sauberere Stromnetze.

Die Verbindung zwischen Energie und KI: Eine doppelte Auswirkung von Nachfrage und Ermöglichung

Der wachsende Strombedarf der KI

KI und datengesteuerte Workloads führen zu einem beispiellosen Anstieg des weltweiten Stromverbrauchs.
Laut der Internationalen Energieagentur (IEA) könnten KI und digitale Infrastruktur – einschließlich Rechenzentren – zu einer der größten neuen Stromlasten des Jahrzehnts werden und mit Schwerindustrien wie Aluminium und Stahl konkurrieren.

Prognosen der IEA zufolge wird etwa die Hälfte dieses zusätzlichen Bedarfs durch erneuerbare Energien gedeckt werden, während der Rest weiterhin auf Gas, Kohle und Kernkraft angewiesen sein wird.

Dies setzt die Versorgungsunternehmen unter Druck, die Versorgung mit sauberer Energie mit der digitalen Expansion in Einklang zu bringen und Rechenzentren als eine eigene Lastklasse zu behandeln, vergleichbar mit industriellen Betrieben.

KI als Katalysator für die Netzoptimierung

KI steigert nicht nur die Nachfrage, sondern revolutioniert auch das Netzmanagement.

Herkömmliche Netzsteuerungssysteme wurden für vorhersehbare Nachfrage und disponierbare Erzeugung entwickelt – nicht für die heutigen bidirektionalen Flüsse, dezentrale Energiequellen und die Variabilität erneuerbarer Energien.

Um diese Komplexität zu bewältigen, kommen nun KI-Algorithmen zum Einsatz. Von Echtzeitprognosen über Fehlererkennung bis hin zu vorausschauender Wartung verbessert KI die Flexibilität, Effizienz und Zuverlässigkeit des Netzes.

Laut dem US-Energieministerium können KI-gestützte Wartungssysteme die Ausfallzeiten um bis zu 40 % reduzieren und die Betriebskosten um 25 % senken.

Intelligente Lösungen für eine dekarbonisierte Zukunft

KI wird zu einem wichtigen Verbündeten in den weltweiten Bemühungen um die Dekarbonisierung des Energiesektors.

Laut der IEA könnten KI-Anwendungen bis 2030 zu einer Reduzierung der globalen CO₂-Emissionen um 4 % führen, indem sie die Integration erneuerbarer Energien optimieren, die Erzeugung prognostizieren und die Energieeffizienz verbessern.

Diese Dynamik in Richtung Dekarbonisierung markiert einen Wandel von der Nutzung von KI lediglich zur Effizienzsteigerung hin zu ihrer Betrachtung als strategisches Instrument für Nachhaltigkeit.

Von der Vorhersage zur Autonomie: Wo KI Wert schafft

Entlang der gesamten Energiewertschöpfungskette sorgt KI für messbare Verbesserungen in Bezug auf Leistung, Zuverlässigkeit und Lebensdauer von Anlagen.

Hier sind die wichtigsten Bereiche, in denen sich dies auswirkt:

1. Vorausschauende Wartung und Überwachung des Anlagenzustands

Die alternde Netzinfrastruktur stellt zunehmend Herausforderungen an die Zuverlässigkeit.

Die KI-gestützte Zustandsüberwachung ermöglicht eine proaktive Wartung – mithilfe digitaler Sensoren und maschinellem Lernen werden Ausfälle vorhergesagt, bevor sie auftreten.

Dadurch werden kostspielige Ausfälle reduziert und die Lebensdauer der Übertragungs- und Verteilungsanlagen (T&D) verlängert.

2. Prognosen für erneuerbare Energien und dezentrale Lasten

KI-Prognosemodelle verarbeiten riesige Datensätze – von Wetterbedingungen bis hin zu historischen Erzeugungsdaten –, um die Leistung erneuerbarer Energien mit hoher Genauigkeit vorherzusagen.

Dies hilft Netzbetreibern, Schwankungen bei Wind-, Solar- und Speicherenergie in Echtzeit auszugleichen.

3. KI in der Fertigung und im Design von Energieanlagen

Originalgerätehersteller (OEMs) setzen KI-gestützte digitale Zwillinge ein, um reale Netzbedingungen zu simulieren.

Diese Innovation erhöht die Produktzuverlässigkeit, verkürzt die Konstruktionszyklen und etabliert intelligente Hardware als wichtiges Unterscheidungsmerkmal für das nächste Jahrzehnt.

4. Optimierung des Energiemarktes

Die Strommärkte entwickeln sich rasant.

KI-Tools analysieren Preisvolatilität, Wettertrends und Erzeugungsprognosen, um intelligentere und schnellere Handelsentscheidungen zu ermöglichen und so die Rentabilität für Versorgungsunternehmen und große Energieverbraucher zu verbessern.

Chancen und Risiken abwägen: Hindernisse für die Einführung von KI überwinden

Die Konvergenz von KI und Energie bringt nicht nur Chancen, sondern auch Komplexität mit sich.

Herausforderungen wie Datensicherheit, Modelltransparenz, Weiterqualifizierung der Belegschaft und Anpassung der Vorschriften müssen strategisch angegangen werden.

Da Versorgungsunternehmen und OEMs KI in allen Betriebsbereichen einsetzen, hängt der Erfolg davon ab, dass Innovation und verantwortungsvolle Governance in Einklang gebracht werden – damit die Automatisierung das menschliche Fachwissen ergänzt, anstatt es zu ersetzen.

Ein strategisches Handbuch für OEMs und Versorgungsunternehmen

Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob KI eingeführt werden soll, sondern wie sie verantwortungsbewusst und effektiv integriert werden kann.
Der Fahrplan von PTR umfasst vier wichtige Schritte:

1. Infrastruktur digitalisieren – Datenvisibilität über Übertragungs- und Verteilungssysteme hinweg schaffen.

2. Intelligenz integrieren – Sensoren, Analysen und Konnektivität in Geräte und Anlagen integrieren.

3. Teams weiterbilden – Ingenieure und Bediener in Datenkompetenz und der Interpretation von KI-Modellen schulen.

4. Auswirkungen messen – Verfolgen Sie Leistung, Zuverlässigkeit und Emissionsreduktionen anhand transparenter Kennzahlen.

Die Gewinner werden diejenigen Unternehmen sein, die physikalisch fundierte Modelle mit sicheren Datenökosystemen kombinieren und so Zuverlässigkeits- und Effizienzgewinne in rentable Geschäftsergebnisse umsetzen.

Von Kapazität zu Leistungsfähigkeit: Das intelligente Stromnetz von 2030

Künstliche Intelligenz hat sich in der Energiewirtschaft von einer Theorie zu einer Notwendigkeit entwickelt.

Bis 2030 soll KI durch Kosteneinsparungen, verbesserte Zuverlässigkeit und beschleunigte Dekarbonisierung einen Wert von über 1,3 Billionen US-Dollar freisetzen.

Die Länder, die frühzeitig in KI-fähige Energiesysteme investieren, werden die nächste Welle des industriellen Wachstums anführen – mit Fabriken, Rechenzentren und erneuerbaren Energiezentren des digitalen Zeitalters.

KI und Energieinnovation bei CWIEME

Als globale Plattform für die Elektroindustrie und die Lieferkette der E-Mobilität rückt die CWIEME weiterhin in den Fokus, wie Intelligenz die Infrastruktur neu definiert.

Die in diesem Artikel behandelten Themen – von KI-gesteuerter Netzoptimierung bis hin zu intelligenten, vernetzten Komponenten – stehen in direktem Zusammenhang mit den Innovationen, die von den Ausstellern und Vordenkern der CWIEME vorgestellt werden.

Von der Digitalisierung von Transformatoren bis hin zu KI-gestützten Konstruktions- und Testwerkzeugen bietet die CWIEME eine Plattform, auf der Technologie auf Anwendung trifft – und hilft OEMs, Versorgungsunternehmen und Ingenieuren dabei, Erkenntnisse in die Umsetzung zu bringen.

Die Integration künstlicher Intelligenz in Konstruktion, Produktion und Betrieb verändert nicht nur den Energiesektor, sondern prägt auch die Gespräche und Kooperationen, die auf der CWIEME 2025 und darüber hinaus stattfinden.

Über den Autor

Saifa Khalid
Senior Analyst I, PTR Inc.

Saifa Khalid verfügt über mehr als fünf Jahre Erfahrung in der Forschung zu globalen Stromnetzmärkten. Als leitende Stromnetzanalystin bei PTR konzentriert sie sich auf Übertragungs- und Verteilungsanlagen und unterstützt OEMs weltweit bei ihren Strategien zur digitalen Transformation.

Sie hat einen Hintergrund in Elektrotechnik und ist auf Smart-Grid-Technologien und Stromnetzanalysen spezialisiert.

Über PTR

Mit mehr als einem Jahrzehnt Erfahrung in den Bereichen Stromnetz und neue Energien hat sich PTR Inc. von einem Marktforschungsunternehmen zu einem strategischen Wachstumspartner für Unternehmen entwickelt, die den Übergang zu erneuerbaren Energien und E-Mobilität vorantreiben.

PTR unterstützt seine Kunden mit Informationen, Analysen und umsetzbaren Erkenntnissen aus dem Bereich der Herstellung elektrischer Infrastruktur.

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