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VDE-Whitepaper Künstliche Intelligenz in der Netzleittechnik: Effizienz und Sicherheit im Stromnetz

Verantwortliche:r Redakteur:in: Konstantin Pfliegl 2 min Lesedauer

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VDE Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V.

Die Vielzahl an Erzeugern und Verbrauchern macht die Überwachung und Steuerung des Stromnetzes zu einer komplexen Aufgabe. Ein Hintergrundpapier des VDE erläutert das Potenzial von KI in der Netzleittechnik.

(Bild: © Ibad/stock.adobe.com)
(Bild: © Ibad/stock.adobe.com)

Die Stromnetze sind ein dynamisches System mit Millionen Akteuren, in dem Einspeisung und Verbrauch gut aufeinander abgestimmt sein müssen. Der sogenannten Netzleittechnik kommt daher eine zentrale Bedeutung zu, denn sie sorgt als Teil der kritischen Infrastruktur dafür, dass diese Abstimmung reibungslos erfolgt. Im Whitepaper „Künstliche Intelligenz in der Netzleittechnik“ zeigt die Energietechnische Gesellschaft (VDE ETG) im Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik auf, welche zentrale Bedeutung künstliche Intelligenz bei der dieser Aufgabe zukommen kann.

Eine KI kann Unmengen an Daten erfassen, analysieren und Entscheidungshilfen bereitstellen – egal, ob es um die Prognose der Leistung aus Photovoltaikanlagen geht, den Stromverbrauch zu einer bestimmten Tageszeit oder um das Erkennen potenziell kritischer Zustände.

Künstliche Intelligenz im Netzbetrieb ist nichts Neues

Auch wenn der Einsatz von KI in kritischen Infrastrukturen immer wieder hinterfragt wird – in den Stromnetzen gibt es bereits verschiedene Anwendungen, in denen KI-Systeme zuverlässig arbeiten oder sich in Feldtests bewährt haben.

So werden Last- und Einspeiseprognosen auf Basis von Wetter- und Kameradaten ermittelt. Ein anderes Beispiel sind Feldversuche im Rahmen des Verbundvorhabens Grid Analysis, die aufzeigen, dass KI-basierte Zustandsschätzungen in Niederspannungsnetzen mit hoher Genauigkeit erfolgen können. Programme wie ChatGPT lassen sich in der Netzführung als Assistenzsysteme einsetzen. Durch die Integration in sogenannte Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systeme sind sie dazu in der Lage, relevante Informationen aus internen Dokumenten, technischen Vorschriften oder externen Quellen auf Anfrage bereitzustellen.

Vierstufiges Implementierungsmodell

Die VDE ETG hat für die KI-Einführung in der Netzleittechnik ein vierstufiges Implementierungsmodell entwickelt, das sich an etablierten Prozessen wie dem Technischen Sicherheitsmanagement (TSM), dem Information Security Management System (ISMS, ISO/IEC 27001) oder der Software-Entwicklung entlang des V-Modells (ISO 26262-6) orientiert. Der regulatorische Rahmen für den Einsatz von KI ist der EU AI Act, dessen Vorgaben die VDE ETG im vorgeschlagenen Modell ebenfalls berücksichtigt.

Die Autoren des Hintergrundpapiers weisen allerdings darauf hin, dass der Begriff KI-Systeme im AI Act sehr weit gefasst ist. Auch seien Spielräume in der Definition technischer Dokumentationen enthalten, die es Herstellern erschweren, der Dokumentationspflicht ordnungsgemäß nachzukommen.

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