Die Niederspannungsebene in Kritischen Infrastrukturen: Herausforderungen und KI-gestützte Lösungsansätze

Die Niederspannungsebene mit ihren charakteristischen Spannungswerten von 230 V (einphasig) und 400 V (dreiphasig) bildet das Rückgrat der Stromversorgung kritischer Infrastrukturen in Deutschland und Europa. In Zeiten der Energiewende, zunehmender Elektrifizierung und steigender Anforderungen an die Versorgungssicherheit gewinnt diese unterste Netzebene eine bisher ungekannte strategische Bedeutung. Gleichzeitig eröffnen künstliche Intelligenz und innovative Datenanalyseverfahren neue Möglichkeiten zur Optimierung und Absicherung dieser lebenswichtigen Infrastruktur.

Grundlagen der Niederspannungsebene

Technische Charakteristika

Die Niederspannungsebene umfasst nach der Niederspannungsrichtlinie 2014/35/EU des Europäischen Parlaments Wechselspannungen bis 1.000 Volt und Gleichspannungen bis 1.500 Volt. In der Praxis werden europäische Niederspannungsnetze nach IEC 60038 mit einer Nennspannung von 230 V ± 10% (einphasig) bzw. 400 V ± 10% (dreiphasig) bei einer Netzfrequenz von 50 Hz ± 0,2 Hz betrieben.

Diese Netze sind üblicherweise als Vierleitersysteme ausgeführt, bestehend aus drei Außenleitern (L1, L2, L3), einem Neutralleiter (N) und einem Schutzleiter (PE), wobei in TN-C-Systemen Neutral- und Schutzleiter zum PEN-Leiter kombiniert werden können. Die Niederspannung wird aus dem Mittelspannungsnetz (typischerweise 10 kV oder 20 kV) über Verteilnetztransformatoren in Ortsnetzstationen gewonnen, die sich in unmittelbarer Nähe der Verbrauchszentren befinden.

Leistungsgrenzen und Einsatzbereiche

Die Niederspannungsebene eignet sich primär für Verbraucher mit einer Leistungsabnahme bis zu 250 kVA. Bei überschreiten dieser Grenze oder bei geografischer Nähe zu Netzstationen können spezielle Niederspannungskabel direkt von der Station zum Verbraucher verlegt werden. Für größere Industrieabnehmer mit Leistungen oberhalb von 300 kVA wird jedoch zumeist aus wirtschaftlichen Gründen ein direkter Mittelspannungsanschluss bevorzugt, da die erforderlichen Kabelquerschnitte bei Niederspannung unverhältnismäßig groß würden.

Kritische Infrastrukturen und ihre Abhängigkeit von der Niederspannungsebene

Definition und Bedeutung

Kritische Infrastrukturen – Krankenhäuser, Wasserwerke, Kläranlagen, Rechenzentren, Telekommunikationseinrichtungen und Notfallzentralen – sind in fundamentaler Weise von einer stabilen und unterbrechungsfreien Stromversorgung abhängig. Ein Ausfall der elektrischen Versorgung hätte in diesen Bereichen unmittelbare und potenziell lebensbedrohliche Folgen.

Krankenhäuser benötigen Strom für lebenswichtige medizinische Geräte wie Beatmungsmaschinen, Dialysegeräte und Operationssysteme. Die Wasserwirtschaft ist auf elektrische Energie für Pumpen und Kläranlagen angewiesen – ein Ausfall würde nicht nur die Trinkwasserversorgung gefährden, sondern auch zu einer Verstopfung des Abwassersystems mit gravierenden hygienischen Folgen führen. Rechenzentren, die zunehmend als Rückgrat der digitalen Infrastruktur fungieren, verlangen nach besonders hoher Versorgungssicherheit und Spannungsqualität.

Notstromkonzepte und ihre Limitationen

Zur Absicherung kritischer Infrastrukturen werden gegenwärtig überwiegend Dieselgeneratoren oder unterbrechungsfreie Stromversorgungen (USV-Anlagen) eingesetzt. USV-Anlagen mit 230 V eignen sich für kleinere Anwendungen wie Serverräume und Einzelhandelsgeschäfte, während dreiphasige 400-V-Systeme in größeren Rechenzentren, Krankenhäusern und Produktionsanlagen zum Einsatz kommen.

Diese konventionellen Notstromkonzepte weisen jedoch erhebliche Schwächen auf: Sie verfügen über begrenzte Brennstoffreserven beziehungsweise Batteriekapazitäten und haben daher nur ein geringes Durchhaltevermögen. Bei einem großflächigen und lang andauernden Stromausfall reichen diese Kapazitäten häufig nicht aus, um eine bedarfsgerechte Versorgung über einen längeren Zeitraum sicherzustellen. Das Büro für Technikfolgen-Abschätzung beim Deutschen Bundestag (TAB) stellte bereits 2011 fest, dass bei einem überregionalen Blackout die Versorgung der Bevölkerung mit essenziellen Gütern und Dienstleistungen bereits nach kurzer Zeit nicht mehr gewährleistet werden kann.

Neue Herausforderungen durch die Energiewende

Dezentralisierung und volatile Einspeisung

Die Energiewende führt zu einer fundamentalen Transformation der Niederspannungsnetze. Während diese Netze traditionell ausschließlich für die Verteilung von Strom konzipiert wurden, müssen sie heute zunehmend dezentrale Einspeisungen aus Photovoltaikanlagen, kleinen Windkraftanlagen und Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen aufnehmen und verwalten. Diese dezentrale Stromerzeugung ist stark witterungsabhängig und schwankt erheblich im Tages- und Jahresverlauf.

Gleichzeitig steigt die Anzahl leistungsstarker Verbraucher auf der Niederspannungsebene: Elektrofahrzeuge mit Ladeleistungen von 11 kW bis 22 kW an privaten Ladepunkten, Wärmepumpen mit ähnlichen Anschlusswerten und Batteriespeichersysteme belasten die Ortsnetze in bisher nicht gekanntem Ausmaß. Die konventionelle Netzplanung, die von relativ konstanten und gut prognostizierbaren Lastprofilen ausging, stößt an ihre Grenzen.

Fehlende Transparenz im Niederspannungsnetz

Ein besonders kritisches Problem besteht darin, dass auf der Niederspannungsebene bislang kaum Messtechnik installiert ist, die den aktuellen Netzzustand in Echtzeit erfassen kann. Netzbetreiber müssen daher bei der Steuerung des Netzes auf wenig bis keine Daten zurückgreifen und können Überlastungen möglicherweise erst zu spät erkennen. Diese mangelnde Transparenz erschwert sowohl den sicheren Betrieb als auch die bedarfsgerechte Planung von Netzausbaumaßnahmen erheblich.

Künstliche Intelligenz als Schlüsseltechnologie

Monitoring und Zustandserfassung

Künstliche Intelligenz bietet innovative Lösungsansätze für die beschriebenen Herausforderungen. Moderne KI-Systeme können aus den zunehmend verfügbaren Daten digitaler Trafostationen, intelligenter Messsysteme (Smart Meters) und verteilter Sensorik wertvolle Erkenntnisse über den Netzzustand gewinnen. KI-gestützte Algorithmen ermöglichen ein kontinuierliches Monitoring von Netzengpässen und der Spannungsqualität im Stromnetz, wodurch der durch die Energiewende notwendige Netzausbau deutlich zielgenauer und kosteneffizienter durchgeführt werden kann.

Forschungsprojekte wie „GridAnalysis“ der Hochschule für Technik und Wirtschaft des Saarlandes haben gezeigt, dass KI-basierte Netzzustandsschätzungen und Lastflussberechnungen in Niederspannungsnetzen eine sehr hohe Genauigkeit aufweisen und dabei nur einen Bruchteil der Rechenzeit konventioneller Netzberechnungsprogramme benötigen. Diese Geschwindigkeitsvorteile sind entscheidend für die Echtzeitsteuerung kritischer Infrastrukturen.

Intelligente Netzsteuerung und Prognosesysteme

Im Rahmen des Projekts „KI-Grid“ entwickeln Forschende der Universität Bielefeld und der Fachhochschule Bielefeld KI-Systeme, die den aktuellen Zustand des lokalen Stromnetzes abschätzen und auf dieser Basis die Einspeisung und den Verbrauch intelligent koordinieren können. Die KI-gestützten Algorithmen sammeln Messdaten an verschiedenen Netzpunkten, erstellen Prognosen über Stromverbrauch und Erzeugungsleistung und können steuerbare Komponenten wie Elektrofahrzeug-Ladepunkte, Batteriespeicher und flexible Verbraucher so koordinieren, dass das Netz optimal ausgelastet wird ohne überlastet zu werden.

Ein praktisches Beispiel: Statt alle Elektrofahrzeuge in einem Wohngebiet abends gleichzeitig mit voller Leistung zu laden und damit das lokale Netz zu überlasten, kann das KI-System die Ladeleistung intelligent verteilen und zeitlich staffeln. Wenn bekannt ist, dass ein Fahrzeug erst am nächsten Morgen benötigt wird, kann die Ladung über die Nacht verteilt werden, wobei Zeiten mit hoher Verfügbarkeit erneuerbarer Energien bevorzugt werden.

Anwendungsfelder in kritischen Infrastrukturen

Für kritische Infrastrukturen ergeben sich durch KI-gestützte Netzsteuerung mehrere konkrete Vorteile:

Prädiktive Wartung: KI-Systeme können aus Betriebsdaten Muster erkennen, die auf drohende Ausfälle von Netzkomponenten hindeuten. Kabel, Transformatoren und andere Betriebsmittel können so präventiv gewartet oder ausgetauscht werden, bevor es zu ungeplanten Ausfällen kommt. Dies reduziert die Ausfallzeiten für kritische Einrichtungen signifikant.

Optimierte Netzplanung: Topographische, geographische und netztechnische Informationen fließen in KI-Algorithmen ein, die automatisierte Netzplanungen erstellen und Vorschläge unterbreiten, wie das Netz der Zukunft optimal ausgestaltet werden sollte. Bei der Anbindung neuer kritischer Infrastrukturen können so die kosteneffizientesten und zuverlässigsten Lösungen identifiziert werden.

Inselnetzfähigkeit: Im Rahmen von Projekten wie dem an der Bergischen Universität Wuppertal entwickelten Smart Grid Lab werden Konzepte für den Teilnetzbetrieb erarbeitet. Bei einem großflächigen Stromausfall sollen kritische Infrastrukturen durch die Bildung von Inselnetzen schnellstmöglich wiederversorgt werden können. KI-Systeme spielen dabei eine zentrale Rolle bei der Koordination dezentraler Erzeuger, Speicher und Verbraucher innerhalb des Inselnetzes.

Dynamisches Lastmanagement: KI kann in Echtzeit Verbrauch und Erzeugung innerhalb kritischer Einrichtungen optimieren. Nicht zeitkritische Lasten können in Zeiten hoher Netzbelastung temporär reduziert werden, während lebensnotwendige Systeme priorisiert werden.

Pilotprojekte und praktische Erprobung

AI4Grids und AI4DG

Das Forschungsprojekt „AI4Grids“ der Hochschule Konstanz in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme und regionalen Energieversorgern entwickelte und erprobte zwischen 2020 und 2023 KI-basierte Niederspannungsregler in realen Feldversuchen. Die Ergebnisse zeigen, dass KI-Systeme tatsächlich der Schlüssel sein können, um zukünftig Verbrauch und Erzeugung in Einklang zu bringen und die Netze zu entlasten.

Ein ähnliches Projekt, „AI4DG“, wurde von der Universität Bielefeld und der Fachhochschule Bielefeld von 2021 bis 2024 durchgeführt. Die entwickelten Algorithmen wurden zunächst in Simulationen auf Basis realer Netzdaten getestet, dann in einem Laboraufbau mit echten Stromflüssen erprobt und schließlich in Feldtests im realen Verteilnetz validiert. Dieser schrittweise Ansatz gewährleistet, dass die KI-Systeme die hohen Sicherheitsanforderungen kritischer Infrastrukturen erfüllen.

Data4Grid und der Implementierungsleitfaden

Das von der Deutschen Energie-Agentur (dena) koordinierte Projekt „Data4Grid“ untersuchte systematisch das Potenzial von Datenanalyse und künstlicher Intelligenz im Stromverteilnetz, mit besonderem Fokus auf den Einsatz innerhalb kritischer Infrastrukturen. Das Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesysteme IEE erstellte ein umfassendes Gutachten, das sowohl die Chancen als auch die Risiken des KI-Einsatzes analysiert.

Ein zentrales Ergebnis des Projekts ist ein Implementierungsleitfaden, der Netzbetreibern und Betreibern kritischer Infrastrukturen konkrete Handlungsempfehlungen für die Einführung KI-gestützter Systeme gibt. Der Leitfaden behandelt die wesentlichen Schritte von der Datenerfassung über die Modellentwicklung bis zur operativen Integration und berücksichtigt dabei die besonderen regulatorischen und sicherheitstechnischen Anforderungen kritischer Infrastrukturen.

Herausforderungen und Risiken

Datenschutz und Datensicherheit

Die zunehmende Digitalisierung und Vernetzung der Niederspannungsnetze bringt erhebliche Datenschutz- und Sicherheitsfragen mit sich. Smart Meters und intelligente Steuerungssysteme sammeln detaillierte Informationen über Verbrauchsmuster, die Rückschlüsse auf das Verhalten von Personen und Einrichtungen zulassen. Diese Daten müssen vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.

Gleichzeitig wird das hochvernetzte Stromnetz anfälliger für Cyberattacken. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) verzeichnete bereits 2018 eine Verdreifachung der Cyberattacken auf kritische Infrastrukturen im Vergleich zum Vorjahr. Bei kritischen Einrichtungen wie Krankenhäusern oder Wasserwerken könnten erfolgreiche Angriffe auf die Stromversorgung katastrophale Folgen haben.

Paradoxerweise kann KI jedoch auch zur Abwehr solcher Bedrohungen beitragen. KI-basierte Sicherheitssysteme können Anomalien im Netzverhalten erkennen, die auf Cyberattacken hindeuten, und entsprechende Gegenmaßnahmen einleiten. Der Schlüssel liegt in einem mehrschichtigen Sicherheitskonzept, das technische, organisatorische und regulatorische Maßnahmen kombiniert.

Regulatorische Rahmenbedingungen

Der Einsatz von KI in kritischen Infrastrukturen wirft komplexe rechtliche Fragen auf. Wer trägt die Verantwortung, wenn ein KI-System eine fehlerhafte Entscheidung trifft, die zu einem Ausfall kritischer Systeme führt? Wie kann die Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen sichergestellt werden? Welche Genehmigungsverfahren sind für den Einsatz autonomer Steuerungssysteme in der Stromversorgung erforderlich?

Diese Fragen bedürfen noch umfassender rechtlicher und regulatorischer Klärung. Das Data4Grid-Projekt hat hierzu wichtige Vorarbeiten geleistet, indem es die bestehenden rechtlichen Rahmenbedingungen analysiert und Empfehlungen für ihre Weiterentwicklung formuliert hat.

Technische Zuverlässigkeit und Akzeptanz

KI-Systeme müssen in kritischen Infrastrukturen eine extrem hohe Zuverlässigkeit aufweisen. Anders als in vielen anderen Anwendungsbereichen sind hier Fehler nicht tolerierbar, wenn Menschenleben auf dem Spiel stehen. Dies erfordert rigorose Testverfahren, Redundanzkonzepte und die Möglichkeit, bei Bedarf auf manuelle Steuerung zurückzuschalten.

Auch die Akzeptanz bei den Anwendern – Netzbetreibern, Betreibern kritischer Infrastrukturen und letztlich den Bürgern – ist ein wichtiger Erfolgsfaktor. Transparenz über die Funktionsweise der KI-Systeme, klare Kommunikation der Vorteile und ein offener Umgang mit Limitationen sind essentiell, um Vertrauen aufzubauen.

Zukunftsperspektiven

Smart Meter Rollout als Enabler

Die ab 2025 forcierte Einführung intelligenter Messsysteme (Smart Meter) in Deutschland schafft die Datenbasis, die für den effektiven Einsatz von KI im Niederspannungsnetz erforderlich ist. Durch die flächendeckende Verfügbarkeit von Echtzeit-Verbrauchsdaten können KI-Algorithmen wesentlich präzisere Netzzustandsschätzungen vornehmen und intelligentere Steuerungsentscheidungen treffen.

Für kritische Infrastrukturen bedeutet dies, dass deren Versorgungssituation kontinuierlich überwacht und bei Bedarf priorisiert werden kann. Im Krisenfall können KI-Systeme automatisch Lastabwürfe bei nicht-kritischen Verbrauchern vornehmen, um die Versorgung essentieller Einrichtungen sicherzustellen.

Integration mit anderen Sektoren

Die intelligente Steuerung der Niederspannungsebene ist nur ein Teil der umfassenderen Sektorenkopplung. KI-Systeme können die Vernetzung von Strom, Wärme und Verkehr optimieren. Für kritische Infrastrukturen eröffnet dies neue Resilienzmöglichkeiten: Wärmepumpen mit thermischen Speichern können als flexible Last dienen, Elektrofahrzeugflotten können als mobile Speicher bidirektional ins Netz eingebunden werden (Vehicle-to-Grid), und Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen können bei Bedarf dezentral Strom erzeugen.

Weg zur Klimaneutralität

KI trägt auch zur Dekarbonisierung der Stromnetze bei. Durch intelligente Steuerung können die Netzverluste – die etwa 80 Prozent der CO2-Emissionen der Netzbetreiber ausmachen – reduziert werden. Für kritische Infrastrukturen, die oft hohe Anforderungen an Nachhaltigkeit haben, bietet dies die Möglichkeit, ihre Klimaziele zu erreichen, ohne die Versorgungssicherheit zu kompromittieren.

Fazit

Die Niederspannungsebene mit ihren charakteristischen 230 V und 400 V steht im Zentrum fundamentaler Transformationsprozesse. Für kritische Infrastrukturen, die auf eine unterbrechungsfreie und qualitativ hochwertige Stromversorgung angewiesen sind, ergeben sich daraus sowohl Herausforderungen als auch Chancen.

Künstliche Intelligenz erweist sich als Schlüsseltechnologie, um die wachsende Komplexität dezentraler, volatiler Stromnetze zu beherrschen. KI-gestützte Monitoring-, Prognose- und Steuerungssysteme können die Versorgungssicherheit kritischer Einrichtungen erhöhen, die Effizienz der Netze steigern und gleichzeitig die Integration erneuerbarer Energien ermöglichen.

Die bisherigen Forschungsprojekte und Pilotanwendungen zeigen vielversprechende Ergebnisse. Allerdings müssen noch erhebliche Herausforderungen in den Bereichen Datensicherheit, rechtliche Rahmenbedingungen und technische Zuverlässigkeit bewältigt werden, bevor KI-Systeme flächendeckend in kritischen Infrastrukturen eingesetzt werden können.

Der Weg dorthin erfordert eine enge Zusammenarbeit von Netzbetreibern, Betreibern Kritischer Infrastrukturen, Forschungseinrichtungen, Technologieanbietern und Regulierungsbehörden. Nur durch einen koordinierten, schrittweisen Ansatz kann das volle Potenzial der KI für sichere, effiziente und nachhaltige Niederspannungsnetze realisiert werden – zum Schutz und Nutzen der Gesellschaft.

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Quellenangaben

1. Bundeszentrale für politische Bildung (2023): „Schutz kritischer Infrastrukturen während eines Blackouts“ – Studie zur Wiederversorgung kritischer Infrastrukturen bei großflächigen Stromausfällen und Entwicklung von Inselnetzkonzepten für Niederspannungsnetze. URL: https://www.bpb.de/shop/zeitschriften/apuz/blackout-2024/543959/schutz-kritischer-infrastrukturen-waehrend-eines-blackouts/
2. MITNETZ STROM (2024): „Künstliche Intelligenz im Stromnetz“ – Praxisbericht über den Einsatz von KI für Monitoring von Netzengpässen und Spannungsqualität sowie zur Optimierung der Netzplanung in deutschen Verteilnetzen. URL: https://www.mitnetz-strom.de/unternehmen/blog/blog/2024/12/13/k%C3%BCnstliche-intelligenz-im-stromnetz
3. Deutsche Energie-Agentur (dena) Future Energy Lab (2025): „Daten und KI für die Stromnetze“ – Branchenprozess zur Förderung datenbasierter Anwendungen bei Verteilnetzbetreibern, mit Fokus auf Netzauslastung und Prognosen bis zur Niederspannungsebene. URL: https://future-energy-lab.de/projects/daten-und-ki-fuer-die-stromnetze/
4. Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesysteme IEE (2024): „Künstliche Intelligenz für das Stromnetz der Zukunft“ – Wissenschaftliches Gutachten im Rahmen des Data4Grid-Projekts zu Datenanalyse und KI im Stromverteilnetz mit Implementierungsleitfaden für kritische Infrastrukturen. URL: https://www.iee.fraunhofer.de/de/presse-infothek/Presse-Medien/2023/kuenstliche-intelligenz-fuer-das-stromnetz-der-zukunft.html