Künstliche Intelligenz könnte die Arbeit in Netzleitwarten grundlegend verändern. Doch zwischen technischen Möglichkeiten und dem zuverlässigen Einsatz im Alltag liegen noch erhebliche Hürden. Warum nicht die Sprachmodelle das größte Problem sind, welche Aufgaben KI übernehmen kann und wo der Mensch unverzichtbar bleibt, erklärt Dennis Rösch vom Fraunhofer IOSB-AST im Interview.
Herr Rösch, wo kann künstliche Intelligenz den Netzbetrieb heute am besten unterstützen?
Die größten kurzfristigen Potenziale sehen wir weniger in der autonomen Netzführung als in der intelligenten Verknüpfung vorhandener Daten, Systeme und Fachinformationen. Viele Informationen liegen digital vor, müssen aber aus unterschiedlichen Anwendungen zusammengetragen werden. KI-Agenten können spezialisierte Analysewerkzeuge einbinden und Ergebnisse verständlich aufbereiten. Technisch gut umsetzbar sind dokumentenbasierte Assistenzfunktionen sowie klar definierte Analyse- und Dokumentationsabläufe. Ihre zuverlässige Einbindung in den operativen Alltag muss allerdings noch geprüft werden.
Können Sie das an einem konkreten Beispiel erläutern?
Ein Beispiel aus unseren Pilotprojekten ist die KI-gestützte Lastflussanalyse. Der Operator kann über eine dialogbasierte Oberfläche fragen, ob in einem Netzzustand kritische Betriebsmittelauslastungen oder Spannungsbandverletzungen auftreten. Unser KI-Assistent Grid-Companion greift dafür auf das verfügbare Netzmodell zurück, wählt geeignete Analysewerkzeuge aus und veranlasst die Berechnungen. Die Ergebnisse sind anhand der Berechnungen und Netzdaten überprüfbar. Das Leitstellenpersonal soll sich stärker auf die fachliche Bewertung und Entscheidungsfindung konzentrieren können.
Rechnet die KI selbst oder bleiben klassische Verfahren notwendig?
Das Sprachmodell übernimmt vor allem die Rolle eines intelligenten Koordinators. Es interpretiert die Anfrage, strukturiert die Arbeitsschritte und bindet geeignete Datenquellen und Analysewerkzeuge ein. Die eigentlichen elektrotechnischen Berechnungen erfolgen weiterhin mit etablierten, deterministischen Verfahren. Entscheidend ist nicht, dass die KI selbst Netzberechnungen durchführt, sondern dass sie vorhandene Fachwerkzeuge zielgerichtet nutzbar macht. Schwierig bleibt die korrekte Interpretation der Ergebnisse durch das Sprachmodell. Deshalb arbeiten wir an zusätzlichen Plausibilisierungs- und Validierungsmechanismen.
Wie weit ist der Einsatz in der Praxis? Gibt es bereits messbare Vorteile?
Wir arbeiten mit drei deutschen Verteilnetzbetreibern an der Evaluation des Grid-Companion. Dazu gehören die Stadtwerke München, die eine lokale Testplattform im Leitsystemumfeld einsetzen und eine KI-gestützte Lastflussberechnung auf Basis ihres exportierten Netzmodells erproben. Die Anwendungen werden zunächst in kontrollierten Testumgebungen und Pilotinstallationen untersucht. Das ist noch kein etablierter operativer Regelbetrieb. Wir bewerten Bearbeitungszeit, Vollständigkeit und manuellen Prüfaufwand. Belastbare Aussagen zur Zeitersparnis möchten wir erst auf Grundlage systematischer Vergleiche treffen. Die fachliche Zuverlässigkeit ist für uns ebenso entscheidend.
Wer trägt die Verantwortung, wenn die KI fehlerhafte Ergebnisse liefert?
Der Umgang mit fehlerhaften oder unvollständigen Informationen ist eine zentrale Herausforderung beim Einsatz generativer KI in kritischen Infrastrukturen. Klassische Prüfverfahren können fehlende Angaben oder unplausible Ergebnisse erkennen. Ergänzend untersuchen wir Mechanismen, mit denen der KI-Agent Unsicherheiten und Widersprüche systematisch identifizieren und transparent darstellen kann. Die abschließende fachliche Bewertung und Entscheidung verbleibt beim Leitstellenpersonal. Unsere Lösung ist bewusst als lesendes Assistenzsystem konzipiert und kann keine eigenständigen Eingriffe in die Netzführung vornehmen.
Ist der Einsatz Ihres KI-Assistenten auch für kleinere Stadtwerke realistisch?
Voraussetzung ist, dass die benötigten Informationen digital verfügbar und über geeignete Schnittstellen oder Datenexporte zugänglich sind. Wir verfolgen einen minimalinvasiven Ansatz: Bestehende Leit- und Fachsysteme sollen nicht ersetzt, sondern um Assistenzfunktionen ergänzt werden. Ein wesentlicher Bestandteil unseres Konzepts ist der vollständig lokale Betrieb, sodass sensible Netzdaten die Infrastruktur des Betreibers nicht verlassen. Gerade für kleinere Stadtwerke sehen wir Potenzial bei klar abgegrenzten, häufig wiederkehrenden Aufgaben, etwa der Recherche in Betriebshandbüchern oder der Erstellung strukturierter Dokumentationen. Erste Proof-of-Concepts lassen sich auch mit Testdaten umsetzen. Entscheidend ist, ob mit überschaubarem Aufwand ein messbarer Nutzen erzielt wird.
Kann KI auch helfen, Cyberangriffe von technischen Störungen zu unterscheiden?
Die Erweiterung um Cybersecurity-Funktionen ist für uns ein Forschungs- und Entwicklungsfeld. Grid-Companion verstehen wir nicht als eigenständige Sicherheitslösung, sondern als Assistenz, die Ergebnisse bestehender Sicherheitswerkzeuge mit Informationen aus dem Netzbetrieb verknüpft. Auffälligkeiten aus einem Angriffserkennungssystem könnten beispielsweise gemeinsam mit Meldungen aus dem Leitsystem und dem aktuellen Netzzustand betrachtet werden. Die zuverlässige Unterscheidung zwischen technischen Störungen und gezielten Cyberangriffen bleibt Aufgabe spezialisierter Erkennungsverfahren und der verantwortlichen Fachkräfte. Unsere Lösung kann weder eine zweifelsfreie Ursachenbestimmung noch eine eigenständige Angriffsabwehr gewährleisten.
Was bremst derzeit den Einsatz von KI in Netzleitwarten am stärksten?
Die größte Herausforderung liegt mittlerweile weniger in der grundsätzlichen Leistungsfähigkeit der Sprachmodelle als in ihrer zuverlässigen Integration in bestehende betriebliche Abläufe. Netzbetreiber haben komplexe, über viele Jahre gewachsene Systemlandschaften mit unterschiedlichen Datenformaten, Schnittstellen und Sicherheitsanforderungen. Erfolgreiche Demonstrationen einzelner KI-Funktionen reichen deshalb nicht aus. Notwendig sind geeignete Schnittstellen, geregelte Zugriffsrechte, belastbare Test- und Freigabeprozesse sowie klare Verantwortlichkeiten. Ebenso wichtig ist es, das Leitstellenpersonal frühzeitig einzubeziehen. Unser Ziel ist nicht, möglichst viel KI in die Netzleitwarte zu bringen, sondern sie gezielt dort einzusetzen, wo sie einen nachweisbaren Mehrwert schafft.
