Ein neues VDE-Papier zeigt Potenziale von KI in der Netzleittechnik auf. Empfohlen wird eine stufenweise Implementierung. Voraussetzung: ein klarer regulatorischer Rahmen.

 

Die Netzleittechnik in Stromnetzen steht nach Einschätzung der Energietechnischen Gesellschaft im Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik (VDE ETG) vor einem grundlegenden Wandel. In einer aktuellen Analyse beschreiben die Autoren von der ETG erhebliche Chancen für künstliche Intelligenz (KI), um Betrieb und Steuerung der zunehmend komplexen Stromnetze effizienter und sicherer zu gestalten.
  Zugleich betonen sie, dass Einführung und Betrieb von KI-gestützten Anwendungen hohe Anforderungen an die Regulierung, das Risikomanagement und an eine vertrauenswürdige Implementierung stellen. Diese drei Bereiche müssten „gemeinsam gedacht“ werden, mahnen die Spezialisten der ETG.

Allerdings sei die Einführung von KI in der Netzleittechnik kein Selbstzweck. Deshalb stellen die Verfasser der Studie auch eine ganze Reihe von Anwendungsfällen dar. Besonders wichtig ist ihnen, darauf hinzuweisen, dass zum einen das Risiko einer Überregulierung besteht, zum anderen jedoch beispielsweise der neue „AI Act“ der EU zu vage formuliert sei und Spielräume lasse, die eine praxisgerechte Umsetzung erschweren. Netzbetreiber müssten deshalb eng mit Regulierungsbehörden zusammenarbeiten, um praktikable und überprüfbare Richtlinien zu entwickeln.

Implementierung in vier Schritten

Als weiteren entscheidenden Faktor für die Nutzung der KI im Netzbereich sehen sie die Risiko-Nutzen-Abschätzung. Jeder KI-Einsatz müsse so geprüft werden – auch im Vergleich zu klassischen, nicht KI-basierten Lösungen.

Potenziale bestünden vor allem dort, wo Entscheidungen vorbereitet, Datenmengen schneller ausgewertet oder Muster erkannt werden können, die klassische Verfahren nicht erfassen. Beispiele sind die verbesserte Prognose von Last und Erzeugung, die Früherkennung von Anomalien, die Angriffserkennung oder Assistenzsysteme für Netzführer. Zugleich seien Risiken wie fehlerhafte Prognosen oder falsche Anomalieerkennungen zu berücksichtigen.

Einen Abschnitt haben die Autoren mit „Vertrauen schaffen durch einen Implementierungsprozess“ überschrieben. Sie schlagen dafür ein Vorgehen in vier Stufen vor: von der Anforderungsspezifikation über Entwicklung und Modellprüfung bis zum Betrieb mit kontinuierlichem Monitoring. Grundlage sei ein klares, überprüfbares Anforderungsprofil, ergänzt um formale Verifikationen, Testverfahren und menschliche Aufsicht. Ziel sei ein breiter, nachhaltiger Einsatz von KI-Anwendungen, der Vertrauen schafft und auch in kritischen Infrastrukturen akzeptiert wird.

Als besonders geeignete Einsatzfelder nennt das Hintergrundpapier risikoarme oder leicht verifizierbare Anwendungen, etwa Prognosen oder Assistenzsysteme beziehungsweise Bereiche, in denen die Folgen eines Fehlers „als eher gering eingeschätzt werden können“, wie es am Ende des Papiers heißt.

Qualifiziertes Personal soll letzte Instanz bleiben

Auf jeden Fall solle qualifiziertes Personal trotz zunehmender Automatisierung die letzte Entscheidungsinstanz bleiben und gezielt geschult werden, um KI-Ergebnisse kompetent bewerten zu können.

KI bietet nach Einschätzung des VDE ETG erhebliche Chancen, den Netzbetrieb resilienter, effizienter und sicherer zu machen. Voraussetzung sei ein schrittweises Vorgehen, das Risiken adressiert, klare Regulierungsanforderungen erfüllt und Vertrauen bei Betreibern wie Aufsichtsbehörden schafft.

Die Studie mit dem Titel „Künstliche Intelligenz in der Netzleittechnik “ steht auf der Internetseite des VDE zum Download zur Verfügung.