Wie Künstliche Intelligenz den Netzausbau beschleunigt

Deutschland befindet sich aktuell in einem der größten sozio-technologischen Transformationsprojekt seiner Geschichte. Ziel der deutschen Energiewende ist es, bis zum Jahr 2030 80 Prozent des Bruttostromverbrauches aus erneuerbaren Energien zu decken, um mit einer emissionsärmeren Energieversorgung die Basis für eine klimaneutrale Gesellschaft zu legen. Dieses Mega-Projekt bedeutet allerdings nicht nur einen immensen Ausbau von erneuerbaren Erzeugungsanlagen wie Wind und Photovoltaik, sondern auch von Netzinfrastruktur. Zur Realisierung dieser Vorhaben innerhalb des gesteckten Zeitrahmens können neue technologische Ansätze im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) beitragen, auch weil sie Fachkräfte-Ressourcen schonen.

In Summe gibt es derzeit einen Netzausbaubedarf von rund 14.000 Leitungskilometern für die deutschen Übertragungsnetze. In den Verteilnetzen sind es etwa 92.000 Leitungskilometer über die kommenden zehn Jahre. Indessen zeigt sich seit mehreren Jahren eine fortlaufende Verschiebung des erwarteten Inbetriebnahme-Peaks für den Netzausbau, wie die Zahlen des Netzausbau-Monitorings der Bundesnetzagentur belegen. So wurden im gesamten Jahr 2022 insgesamt nur 422 Leitungskilometer aus den Vorhaben des Energieleitungsausbaugesetzes (EnLAG) sowie Bundesbedarfsplangesetz (BBPlG) in Betrieb genommen. Klar ist also, dass die deutschen Netzbetreiber an Geschwindigkeit zulegen müssen aber auch, dass es neben dem Netzausbau weiterer Maßnahmen zur Einbindung von volatilen und dezentralen EE-Anlagen in den Netzbetrieb bedarf, wie etwa beim Redispatch 2.0 beziehungsweise 3.0. […]