Digitaler Zwilling: Schlüssel zur effizienten Netzstrategie

Viele Verteilnetzbetreiber sehen sich heute mit einer dynamischen Transformation konfrontiert. Der Anstieg neuer Lasten und Einspeiser fordert neue ganzheitliche Planungsgrundlagen und Strategien. Datenexperte enersis unterstützt – von der Entwicklung einer Messstrategie bis hin zum Niederspannungsstresstest.

Eine bewährte Herangehensweise besteht darin, sämtliche verfügbaren technischen undk aufmännischen Daten des Verteilnetzes zu einem aussagekräftigen digitalen Abbild des Netzes zusammenzuführen. Hierzu werden Informationen aus GIS-Systemen, Abrechnungs- und Lastdaten miteinander verknüpft und so synthetische Lastprofile entwickelt. Anschließend werden diese mit Prognosenfür E-Mobilität, Wärmepumpen und PV-Potenzialen zu möglichen Szenarienmodelliert, womit dann Maßnahmen für den stabilen Netzbetrieb identifiziert werden. Diese Erstellung der synthetischen Lastprofile und Szenarienbildung ist jedoch sehr arbeitsintensiv, weshalb gerade kleinere und mittlere VNB häufigdarauf verzichten und so weiterhin nur punktuelle und akute Problemfälle angehen. Mit unserer langjährigen Erfahrung in der ganzheitlichen Datenaufbereitung und -verknüpfung können wir VNB wirksam unterstützen.

Projekte beginnen meist mit einer KI-basierten Datenbereinigung, gefolgt von der Zusammenführung von GIS- und Abrechnungsdaten und der Integration von über fünfzehn weiteren Datenquellen – etwa Netz- und Energiedaten, sozioökonomische Daten oder Ergebnisse der kommunalen Wärmeplanung. So entsteht eine robuste Datenbasis, aus der sich aktuelle und zukünftige synthetische Lastprofileerstellen lassen. Integriert in die ganzheitliche gaia Plattform, können diese dann dynamisch weiterentwickelt oder angepasst werden. Ergänzend bietet die gaia Plattform auch eine 3D-Visualisierung, die eine zielgerichtete Planung und Maßnahmendefinition ermöglicht.

Damit eine sinnvolle Messstrategie abgeleitet werden kann, hat sich unser Clustering-Ansatz als besonders praktikabel erwiesen. Stationen mit ähnlicher Struktur werden zu Gruppen zusammengefasst. Je Gruppe definieren wir einen Dynamik-Faktor, welcher berücksichtigt, wie rasch sich die Last in einem Gebiet voraussichtlich verändert.

Während das Clustering den Gesamtzustand des Netzes strukturiert, liefert ein gezielter Stresstest Einsichten in Extremsituationen. Ein mögliches Szenario könnte eine Gasmangellage im Winter sein, bei der zehn oder gar vierzig Prozent der Haushalte auf Heizlüfter zurückgreifen. In der Modellierung zeigte sich: Stationen, die im Normalfall unbedenklich schienen, liegen nun deutlich über 80 Prozent Auslastung oder erreichen gar kritische Spitzen über 100 Prozent.

Für die eigentliche Messstrategie wird definiert, an welchem Anteil der Stationen Messsysteme eingesetzt werden sollen, und wie diese Messsysteme konkret auf die Cluster verteilt werden, um sowohl typisches Verhalten abzudecken als auch problematische oder hochdynamische Bereiche engmaschiger zu beobachten. Abschließend wird anhand kleiner Pilotanlagen oder bereits vorhandener Schleppzeigerwerte überprüft, ob die geplante Verteilung einen repräsentativen Querschnitt liefert.

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Ein digitaler Zwilling mit regelmäßigen Datenupdates ist dabei der Schlüssel, um frühzeitig und schnell auf veränderte Rahmenbedingungen zu reagieren und möglichen Engpässen vorzubeugen. Der wesentliche Nutzen der ganzheitlichen Methodik liegt darin, nicht nur den Status quo transparent zu machen, sondern auch zukünftige Entwicklungen realistisch abzubilden und dynamisch bearbeitbar zu machen. In der Praxis zeigt sich, dass ein enger Austausch zwischen Datenspezialisten, Netzbetreibern und Planungsabteilungen die Basis für den Erfolg ist.

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Der Artikel ist erschienen im 50,2 Branchenguide Smart Grid 2025/2026.