Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde. Die Technologie steht für enorme Potenziale und für Befürchtungen, die mit dem Fortschritt einhergehen. 

In der Energiewirtschaft wächst die Überzeugung, dass KI helfen kann, zentrale Hürden der Energiewende zu überwinden – etwa bei der intelligenten Steuerung dezentraler, wetterabhängiger Erzeugung innerhalb traditioneller Netzstrukturen. Gleichzeitig rückt das Thema Cybersicherheit stärker in den Fokus: Je vernetzter und datengetriebener die Energieinfrastruktur wird, desto wichtiger wird ihre digitale Absicherung.

Die Internationale Energieagentur (IEA) schreibt digitalen Technologien und Daten ein enormes Potenzial zu, den Übergang zu sauberer Energie weltweit zu beschleunigen.¹

Der AI Energy Summit 2025 bei meteocontrol in Augsburg zählt zu den ersten Konferenzen in Deutschland, die sich mit der Anwendung von KI für die Energiewende befassen. Dass solche Veranstaltungen bislang selten sind, lässt vermuten, dass viele in der Energiebranche bei der strategischen Nutzung von KI noch am Anfang stehen. Doch was genau kann KI – jenseits des Hypes – zur Energiewende beitragen?

Antworten darauf finden Sie im folgenden Text. Er fasst zentrale Learnings vom AI Energy Summit zusammen, zeigt, wo KI schon heute einen Unterschied macht – und wo noch Pionierarbeit gefragt ist. Gleich vorweg: Dieser Text ist nicht KI generiert.

Zentrale Stärke von KI-basierten Systemen

„Je größer und komplexer ein System, desto stärker kann KI ihre Stärken ausspielen“, sagte Kathrin Preiner, verantwortlich für Data Science bei Fronius. Sie bringt die zentrale Stärke KI-basierter Systeme auf den Punkt: im laufenden Betrieb Komplexität entschlüsseln, Muster erkennen und Entscheidungen unterstützen.

Diese Fähigkeit ist entscheidend, um die vielen verschiedenen Teile unseres Energiesystems – also Millionen von Verbrauchern, wechselnde Stromerzeuger, Speicher und verbundene Energiebereiche – clever miteinander zu verbinden. Eine solche intelligente Koordination ist wahrscheinlich der wichtigste Faktor, damit die Energiewende insgesamt gelingt.
 

Große Einigkeit besteht darin, dass bereinigte und umfassende Daten die entscheidende Grundlage für modellgestützte Steuerungsmechanismen sind. Wie bei anderen KI-Systemen – etwa ChatGPT – gilt auch hier das bekannte Prinzip: „Shit in, shit out“. Und genau darin liegt der Knackpunkt, an dem sich heutige Einsatzmöglichkeiten vom Hype unterscheiden lassen.

Datengrundlage: Bestandsaufnahme im Verteilnetz ist ernüchternd

Um die Koordinierung im Energiesystem zu verbessern, braucht es geeignete Messdaten – aus dem gesamten Stromnetz: von großen und kleinen Verbrauchern, verschiebbaren Lasten, Speicherkapazitäten und wetterabhängigen Erzeugungsanlagen. Welche dieser Daten werden heute bereits erfasst? Beginnen wir die Bestandsaufnahme beim Stromnetz.

Mitten in der begeisterten Diskussion über die Potenziale von KI wurde auf dem AI Energy Summit ein zentraler Einwand laut: Die Verteilnetze seien nicht nur inhomogen, sondern vielerorts kaum digitalisiert. Eine berechtigte Kritik – denn ohne digitale Infrastruktur bleibt das Versprechen smarter Steuerung reine Theorie.

Die Verteilnetze in Deutschland werden von mehr als 815 Gesellschaften betrieben.² Diese kleinteilige Struktur ist historisch gewachsen – und führt dazu, dass die Netze technisch zum Teil sehr unterschiedlich aufgebaut sind.³

Ein Gutachten des Fraunhofer-Instituts für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik attestierte bereits vor zweieinhalb Jahren einen ernüchternden Stand der Digitalisierung: In der Mittel- und Niederspannungsebene waren die Verteilnetze unzureichend ausgemessen. Auch die Datenqualität blieb hinter den Anforderungen zurück – Echtzeitdaten, die eine automatisierte Betriebsführung ermöglichen würden, wurden nicht erhoben.

Um das koordinierende Potenzial von KI nutzen zu können, braucht es eine weitgehend automatisierte Datenerfassung – sowie einheitliche, möglichst standardisierte Formate.⁴ Besser werden soll die Datenlage durch den Roll-out digitaler Ortsnetzstationen. Bislang berichten jedoch nur größere Netzbetreiber wie Westnetz oder Mitnetz Strom von nennenswerten Ausbauerfolgen.⁵

Lediglich bei den Übertragungsnetzen zeigt sich ein anderes Bild: Sie gelten in Deutschland als weitgehend digitalisiert und liefern bereits Echtzeitdaten zu Netzbelastung, Redispatch und Engpässen.⁶ 

Mit dem Smart-Meter-Roll-out sollen nach und nach auch weitere relevante Messpunkte bei Verbrauchern und Prosumern erfasst werden. Der Roll-out begann 2018 eher zögerlich, nahm aber ab 2023 spürbar an Fahrt auf. Bezogen auf ganz Deutschland waren Ende 2024 dennoch erst 2,18 Prozent der Messlokationen mit einem intelligenten Messsystem ausgestattet.⁷ 

Größere Verbräuche und Erzeugungen werden digital erfasst

Bei den Pflichteinbaufällen ist der Fortschritt deutlich besser. Ende 2024 waren knapp 14 Prozent der Zählpunkte mit einem intelligenten Messsystem (iMSys) ausgestattet – und zwar bei Anschlüssen mit einem Jahresverbrauch zwischen 6 und 100 MWh sowie bei steuerbaren Verbrauchseinrichtungen. Dazu zählen Haushalte mit hohem Stromverbrauch, Gewerbebetriebe sowie Anschlüsse mit Wärmepumpen, Wallboxen oder Speichern, die künftig steuerbar gemacht werden sollen.

Großverbraucher mit einem Jahresbedarf von mehr als 100 MWh sind heute flächendeckend mit sogenannten registrierenden Lastgangmessungen ausgestattet – also Zählern, die den Stromverbrauch im 15-Minuten-Takt erfassen.⁸

Die Datenlage bei Solar- und Windparks ist solide. Größere Anlagen aus dem Bereich der erneuerbaren Energien sind heute in der Regel digital angebunden und steuerbar. Auch fossile Kraftwerke sowie Biomasseanlagen sind vollständig in die digitale Infrastruktur integriert.⁹

Photovoltaikanlagen unterhalb von 100 kW sind bislang häufig nicht in die Überwachung und Steuerung des Stromnetzes eingebunden – ihr Betrieb bleibt für Netzbetreiber daher oft unsichtbar. Besonders bei älteren Anlagen fehlt die Anbindung an fernsteuerbare Systeme.¹⁰ Im Leistungsbereich zwischen 25 und 100 kW haben viele Netzbetreiber bislang schlicht keine Steuerkapazitäten aufgebaut. Und bei Anlagen unter 25 kW ist eine Fernsteuerbarkeit gesetzlich nicht vorgeschrieben.¹¹

Die Bestandsaufnahme zeigt ein gemischtes Bild. Damit das Verteilnetz in Deutschland künftig digital gesteuert werden kann, braucht es einen spürbaren Digitalisierungsschub. In Pilotprojekten wird das Smart Grid bereits seit Längerem erprobt. Auch auf europäischer Ebene bewegt sich etwas: 2022 startete die EU einen Aktionsplan zur Digitalisierung des Energiesystems – und legte im vergangenen Jahr erstmals einen eigenen Ansatz für den Einsatz generativer KI im Energiesektor vor.¹²

Die Situation in Ländern wie Frankreich, Spanien, Italien und Teilen der USA ist in Bezug auf die Nutzbarkeit von KI im Stromsystem vergleichbar. In Teilen Osteuropas und Afrikas bestehen hingegen weiterhin deutliche Lücken bei der Datenerfassung – gleichzeitig entstehen dort zunehmend Pilotprojekte zur Digitalisierung der Energieinfrastruktur. Zu den Vorreitern zählen neben Kalifornien und Regionen in China vor allem Länder mit früh ausgebauten Smart-Grid-Infrastrukturen – etwa Dänemark, Schweden oder die Niederlande.^{13 14 15 16}

Lokale KI-Lösungen sind bereits Realität

Auch in Ländern wie Deutschland gibt es bereits zahlreiche Möglichkeiten und Datengrundlagen, um KI für die Energiewende einzusetzen. Sie kann die Effizienz im Anlagenbetrieb steigern und Ausfallzeiten reduzieren – was nicht nur die Wirtschaftlichkeit erhöht, sondern auch Personal entlastet. In Zeiten des Fachkräftemangels entstehen so neue Kapazitäten, die für den Ausbau erneuerbarer Energien genutzt werden können.

In vielen Unternehmen werden derzeit neue Produkte entwickelt, die KI nutzen. Auf dem AI Energy Summit wurden nicht nur Forschungs- und Entwicklungsprojekte vorgestellt, sondern auch marktreife Anwendungen, die bereits verfügbar sind.

Fehler erkennen, bevor sie Menschen auffallen

Je früher Fehler erkannt werden, desto geringer sind ihre Auswirkungen. Diese Fähigkeit kann durch KI unterstützt werden – insbesondere durch den Einsatz sogenannter Anomalieerkennung. Sobald etwas vom Normalverhalten abweicht – etwa ein Wert stark schwankt, ein ungewöhnliches Muster auftritt oder ein Fehler bevorsteht – schlägt das System automatisch Alarm.

Wie diese Anomalieerkennung in der Energiewirtschaft eingesetzt werden kann, erläuterte Sven Rausch, Geschäftsführer des KI-Dienstleisters RAUSCH Technology.

Im Projekt „KI in Fernwärmenetzen“ wurden gemeinsam mit der Deutschen Energie-Agentur (dena) und den Stadtwerken Norderstedt konkrete Anwendungsfälle entwickelt, erprobt und in einem Leitfaden dokumentiert. Einer der zentralen Use Cases: die intelligente Einsatzplanung von Wärmeerzeugungsanlagen – also die Frage, wann welche Anlage wie effizient betrieben wird.

Energiekosten automatisiert senken

Auch im Heizungskeller kann KI zum Energiesparen beitragen. Rausch Technology entwickelte im Projekt „Intelligente Heizungsoptimierung“ eine Lösung, die Heizungsanlagen überwacht und konkrete Handlungsempfehlungen gibt. Dabei kombiniert das System KI-Methoden mit Ingenieurwissen – mit nachweisbarem Erfolg: Erste Studien zeigen Einsparpotenziale von bis zu 23 Prozent.¹⁷

Kathrin Preiner von Fronius stellte den Energiekosten-Assistenten vor: Wer eine Solaranlage mit Stromspeicher und Fronius-Wechselrichter nutzt, kann dynamische Stromtarife gezielt zur Kostensenkung einsetzen. Er analysiert dabei Erzeugung, Verbrauch und aktuelle Strompreise – und passt die Speicherstrategie mithilfe von KI-basierten Prognosen an. Das entlastet nicht nur den Geldbeutel, sondern auch das Verteilnetz. Darüber hinaus gibt es bereits mehrere Angebote, bei denen KI Verbräuche automatisiert und so dynamische Stromtarife wirtschaftlich sinnvoll nutzt.^{18 19}

Noch mehr Energiekosten lassen sich bei großen Verbrauchern in Gewerbe und Industrie senken. Achim Schreck von der Weidmüller GTI Software GmbH arbeitet an einem System, das nicht steuerbare Lasten prognostiziert und während des Betriebs mithilfe von KI kontinuierlich Effizienzkurven erfasst, um darüber die Energieflüsse zu optimieren. Im Energiemanagementsystem von Weidmüller kommt KI bereits heute zum Einsatz: etwa für Regressionsanalysen und für Anomalieerkennung für Predictive Maintenance.

Fehler erkennen, bevor sie auftreten

Stellen Sie sich vor, Sie wüssten eine Woche bevor ein Wechselrichter ausfällt Bescheid und könnten schon den Mechaniker bestellen. Ein KI-Modell mit dieser Fähigkeit entwickelt Dr. Andreas Schindele, Data Scientist bei meteocontrol. Für die Früherkennung werden Sensordaten wie Leistung, Stromstärke und Temperatur ausgewertet. Über neuronale Netze können in den Sensordaten frühzeitig verborgene Muster erkannt werden. Bei einem Backtesting mit historischen Daten von 931 Wechselrichtern unterscheidet das Modell mit einer Wahrscheinlichkeit von 92 % korrekt zwischen positiven und negativen Fällen.

Ist KI ein zusätzliches Cyber-Security-Risiko?

Nicht ohne Grund wurden Energieversorger, Stromnetze, Umspannwerke und Leitsysteme als kritische Infrastruktur klassifiziert. Auf dem AI Energy Summit wurde die Sicherheit vor digitalen Bedrohungen aus unterschiedlichen Perspektiven beleuchtet und diskutiert.

Sonna Barry (secida AG) ordnete die aktuellen Sicherheitsrisiken ein: Im KRITIS-Sektor nehmen Cyberangriffe weiter zu. Laut aktuellen Studien gehen 70 % der Vorfälle auf organisierte Kriminalität zurück, 20 % auf staatliche Akteure. Sie plädierte dafür, Cybersecurity zur Chefsache zu machen – und den Fokus zunächst auf die wahrscheinlichsten Bedrohungen zu legen. Denn ein Ausfall alltäglicher Prozesse – etwa das Schreiben von Rechnungen – kann in Energieunternehmen schnell wirtschaftlich gravierende Folgen haben.
 

KI ist inzwischen in vielen Bereichen angekommen – in der Unternehmensorganisation, in der Infrastruktur, in der IT-Sicherheit und sogar auf Seiten der Angreifenden.

Christopher Golitschek (CYFIDELITY) zeigte auf, wie KI im Sicherheitsbereich eingesetzt wird: Sie identifiziert unter anderem sicherheitsrelevante Anomalien in Datenströmen, kann aber auch durch manipulierte Eingaben gezielt beeinflusst werden. Umso wichtiger ist es, dass die Risiken, die neu entstehen oder verbleiben, bewertet und überwacht werden.

Nicht-staatliche Angriffe verlaufen oft kürzer – denn kriminelle Gruppen handeln vor allem nach wirtschaftlichen Interessen. Ihr Ziel: ein möglichst hoher „Return on Investment“. Viele Angriffe, so die Erfahrung von Golitschek, finden dennoch bereits Wochen oder Monate vor ihrer Entdeckung statt. In allen Phasen von Angriffen hilft der Einsatz von KI auch den Angreifenden, ihre Effizienz zu steigern und die Verweildauer bis zur Erreichung der Operationsziele zu reduzieren.

Philip Lorenzi von MaibornWolff zeigte auf, wie Organisationen durch eine eigene Dateninfrastruktur den Betrieb generativer KI-Modelle sicherer gestalten können – und betonte zugleich, dass es in der digitalen Welt keine absolute Sicherheit geben kann, wohl aber verantwortungsvolle Strukturen, mit denen sich Risiken wirksam begrenzen lassen.

Der Einsatz von KI, die Erhebung und Aufbereitung von Daten sowie die Weiterentwicklung der Cybersicherheit sollten Hand in Hand gehen – um bestehende Schwachstellen zu schließen und das Effizienzpotenzial von KI voll auszuschöpfen. Cybersicherheit ist kein Bremsklotz, sondern eine unverzichtbare Voraussetzung für Planung, Bau und Betrieb kritischer Infrastrukturen.

Ähnlich verhält es sich beim Datenschutz. Die Datenschutzexpertin Regina Mühlich (AdOrga Solutions GmbH) betonte, dass dieser eine zentrale Rolle spielt, um Vertrauen in den Einsatz KI in der Energiewirtschaft aufzubauen. Denn KI ist – noch – eine große, unbekannte Projektionsfläche: für Chancen ebenso wie für Ängste.  

Wie wird KI die Energiewelt verändern?

Einen Ausblick darauf, wie KI die Energiewelt von morgen verändern könnte, gab Angelika Möbius von Solar AI Twin. Für sie stehen wir am Beginn eines Technologiewandels, der sich in seiner Bedeutung mit der Elektrifizierung oder der Einführung des Internets vergleichen lässt. 

Schon in wenigen Jahren, so ihre Prognose, werden Solarparks mithilfe von KI zum Standard: Sie erkennen Schwachstellen automatisch, prognostizieren den Ertrag präzise, berücksichtigen den Netzzustand, treffen vordefinierte technische sowie wirtschaftliche Entscheidungen – und speisen netzdienlich ein.

Ohne Energie keine KI – und ohne KI wird die Energieversorgung auf Dauer nicht wettbewerbsfähig bleiben. Laut Internationaler Energieagentur (IEA) könnte sich der Stromverbrauch von Rechenzentren bis 2030 mehr als verdoppeln: von derzeit rund 415 TWh auf etwa 950 TWh. Neben dem allgemeinen Digitalisierungsschub trägt auch der wachsende Einsatz von KI dazu bei.²⁰

Auch Rouven Lenhart (meteocontrol) sieht in KI einen Gamechanger. Sein Anspruch: den Kundinnen und Kunden den Alltag spürbar zu erleichtern – durch intelligente Automatisierung so vieler Prozesse wie möglich. Die Branche der erneuerbaren Energien, so Lenhart, könne bei KI einmal mehr eine Avantgarde sein – und einfach mal machen.

Fazit jenseits des Hypes

Die Energiewende ist eines der komplexesten Infrastrukturprojekte unserer Zeit – und genau darin liegt die Chance für Künstliche Intelligenz. Sie entfaltet ihre Stärken dort, wo Komplexität zur Herausforderung wird: bei der Steuerung dezentraler Systeme, der Prognose dynamischer Entwicklungen, der Optimierung technischer Prozesse. Noch steht der flächendeckende Einsatz in der Energiewirtschaft am Anfang. Doch erste Anwendungen zeigen, was möglich ist, wenn Daten, Infrastruktur und Algorithmen zusammenspielen. Der Weg ist anspruchsvoll – aber die Richtung stimmt. Wer KI nicht als Wundermittel begreift, sondern als Werkzeug zur Lösung konkreter Probleme einsetzt, kann schon heute Mehrwert schaffen. Entscheidend wird sein, technologische Entwicklung mit digitalen Grundlagen, Sicherheit und Vertrauen zu verbinden. Jenseits des Hypes liegt eine reale Chance: die Energiewende effizienter, resilienter – und schneller zu machen.

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¹ Tracking Clean Energy Progress 2023 (IEA)
² Monitoringbericht 2024 gemäß  § 63 Abs. 3 i. V. m. § 35 EnWG und  § 48 Abs. 3 i. V. m. § 53 Abs. 3 GWB, von der Bundesnetzagentur und dem Bundeskartellamt
³ Hochautomatisierung von Nieder- und Mittelspannungsnetzen, 2023, VDI
⁴ Gutachten Datenanalysen und Künstliche Intelligenz im Stromverteilernetz, Fraunhofer IEE, 2022, S. 39 und 40 
⁵ Westnetz treibt Energiewende voran und digitalisiert Ortsnetzstationen im gesamten Versorgungsgebiet (westnetz.de) Wie das Stromnetz mit digitalen Ortsnetzstationen smarter wird (mitnetz-strom.de)
⁶ Monitoringbericht 2024 gemäß  § 63 Abs. 3 i. V. m. § 35 EnWG und  § 48 Abs. 3 i. V. m. § 53 Abs. 3 GWB, von der Bundesnetzagentur und dem Bundeskartellamt
⁷ Wie steht es um den deutschen Smart-Meter Rollout? (FfE)
⁸ RLM-Zähler (interconnector.de) 
⁹ ENTSO-E Transparency Platform
¹⁰ Aktuelle Fakten zur Photovoltaik in Deutschland (Fraunhofer ISE)
¹¹ Herausforderung Solarspitzen (smard.de)
¹² Accelerating the Digital Transformation of the European Energy System
¹³ Fostering Effective Energy Transition 2024, Transition Readiness (World Economic Forum) 
¹⁴ AI Powers Up: Energy Market Set to Soar to $58.6B by 2030 
¹⁵ Artificial intelligence empowerment in China’s energy landscape: enhancing power grid investment efficiency
¹⁶ A Triple Transformation of China’s Climate Tech: Decarbonization, Digitalization, and Reglobalization
¹⁷ Intelligente Heizungsoptimierung – Unser Beitrag zur Vodafone-Plattform GK4.0
¹⁸ Automatisch von dynamischen Stromtarifen profitieren 
¹⁹ ​​Dynamischer Stromtarif Anbieter 2025: Die Top 10 im Vergleich | Spezialisten vs. Etablierte
²⁰ Energy demand from AI (IEA)