Das Stromnetz ist ein dynamisches System mit Millionen Akteuren, in dem Einspeisung und Verbrauch gut aufeinander abgestimmt sein müssen. Daher kommt der Netzleittechnik eine zentrale Bedeutung zu, denn sie sorgt als Teil der kritischen Infrastruktur dafür, dass diese Abstimmung reibungslos erfolgt. In ihrem neuen Hintergrundpapier „Künstliche Intelligenz in der Netzleittechnik“ zeigt die Energietechnische Gesellschaft im VDE (VDE ETG) auf, welch zentrale Bedeutung KI-Systemen bei dieser Aufgabe zukommen kann.
Sie können 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 erweitert den Werkzeugkasten für Entscheidungsträger“, stellt Dr. Ralf Petri, Geschäftsführer VDE ETG, fest. „Es geht nicht um einen Kontrollverlust, sondern darum, eine bessere Entscheidungsqualität zu erlangen und so den Netzbetrieb auch in Zukunft verantwortungsvoll zu gestalten.“
Künstliche Intelligenz ist im Netzbetrieb nicht neu
Vor allem der Einsatz von KI in kritischen Infrastrukturen wird häufig hinterfragt. VDE ETG macht jedoch deutlich, dass es im Stromnetz bereits verschiedene Anwendungen gibt, 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 GridAnalysis (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie), 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. Auch können solche Lösungen relevante Informationen hervorheben und so Entscheidungsprozesse beschleunigen.
Vierstufiges Implementierungsmodell zum Einsatz von KI in der Netzleittechnik
„Die Einführung von Künstlicher Intelligenz in der Netzleittechnik ist sensibel“, so Petri . „Es braucht klare Anforderungsprofile, eine überprüfbare Entwicklung, robuste Tests und einen kontrollierten Betrieb.“ Daher hat die VDE ETG 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 Softwareentwicklung 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. „Aus unserer Sicht müssen Regulierer, Hersteller und Betreiber im Dialog Klarheit schaffen. Wir brauchen eine technische Definition des KI-Begriffs, und es gilt, die Klassifizierung von Hochrisiko-Anwendungsfällen zu schärfen“, stellt Petri fest. „Je klarer die Vorgaben sind, desto einfacher wird es, ihre Einhaltung zu fordern und zu überwachen.“
