Energiesicherheit: Warum stabile Netze Echtzeitdaten brauchen

An einem heißen Sommerabend laufen Klimaanlagen weiter, während die Solarstromproduktion nachlässt. Bleibt zugleich der Wind aus, müssen andere Kraftwerke, Speicher oder ein angepasster Verbrauch die Lücke schließen. Für Netzbetreiber zählt dann, wie schnell sie Veränderungen erkennen und wirksam reagieren können.

Was beim Zusammenspiel technischer Systeme schiefgehen kann, zeigte der Stromausfall in Spanien und Portugal am 28. April 2025. Der Europäische Verband der Übertragungsnetzbetreiber für Strom (ENTSO-E) nennt im Abschlussbericht vom März 2026 unter anderem Schwingungen, Defizite bei der Spannungs- und Blindleistungsregelung sowie Abschaltungen von Erzeugungsanlagen. Blindleistung hilft, die Spannung im Wechselstromnetz zu halten. Die Faktoren verstärkten sich bis zum Zusammenbruch der Versorgung.

Viele Anlagen, ein gemeinsames Lagebild

Mit dezentraler Erzeugung wächst der Abstimmungsbedarf. Haushalte speisen Solarstrom ein, Batterien nehmen Energie auf, Unternehmen und E-Fahrzeugflotten können Lasten verschieben. Betreiber müssen Erzeugung, Verbrauch und Netzgrenzen zusammen betrachten. Sonst bleibt verfügbare Energie ungenutzt: Bei Engpässen müssen Anlagen ihre Einspeisung reduzieren, obwohl sie Strom liefern könnten.

Dafür braucht es Informationen aus Umspannwerken, intelligenten Stromzählern und dezentralen Energieanlagen sowie aus Handelssystemen, Wettervorhersagen, Kundenplattformen und Wartungssystemen. Daten-Streaming führt solche Informationen fortlaufend zusammen, statt sie erst in zeitlich getrennten Auswertungen bereitzustellen. Das kann Störungen früher sichtbar machen und Prognosen laufend aktualisieren.

Drei Einsatzfelder bei E.ON

Nach Angaben des Plattformanbieters Confluent nutzt E.ON dessen Technik in drei Bereichen:

• Digitalisierung der Stromnetze: Echtzeitinformationen aus Niederspannungsnetzen sollen helfen, Störungen schneller zu erkennen und Schwankungen durch dezentrale erneuerbare Erzeugung zu bewältigen.
• Optimierung des Energiehandels: Laufende Daten unterstützen die Beschaffungsplanung und genauere Prognosen für die Erzeugung erneuerbarer Energien.
• Wiederverwendbare Datenprodukte: Teams erhalten vertrauenswürdige Datenströme, ohne für jeden Anwendungsfall neue Verbindungen aufbauen zu müssen.

Die beschriebenen Anwendungen zeigen mögliche Einsatzfelder. Wie stark sie Ausfälle oder Kosten tatsächlich verringern, lässt sich anhand aktueller Anbieterangaben nicht beziffern.

KI braucht belastbare Daten

Künstliche Intelligenz (KI) kann Auffälligkeiten erkennen und Vorhersagen unterstützen. Historische Messreihen liefern dafür die Grundlage; aktuelle Daten ergänzen den momentanen Zustand von Anlagen, Nachfrage und Wetter. Voraussetzung sind geprüfte Datenqualität, nachvollziehbare Herkunft und geregelte Zugriffe. Falsche Messwerte bleiben falsch, auch wenn sie schnell übertragen werden.

Auch dynamische Stromtarife können Verbrauch in günstigere Stunden verschieben. Ein niedriger Börsenpreis bedeutet jedoch nicht automatisch, dass vor Ort ausreichend Netzkapazität verfügbar ist. Markt- und Netzsignale müssen deshalb zusammenpassen.

Echtzeitdaten ersetzen weder Leitungen noch Speicher und gesicherte Leistung. Ihr Nutzen liegt darin, flexibleres Agieren zu unterstützen. Versorgungssicherheit entsteht, wenn digitale Lagebilder, technische Schutzsysteme und betriebliche Entscheidungen ineinandergreifen.