Wolfgang Biener: „Unnötiger Netzausbau kann reduziert werden“

Wärmepumpen, E-Autos, Speicher und Photovoltaik verändern die Verteilnetze. Wolfgang Biener vom Fraunhofer ISE erklärt, wie InDiGO Netzplanung präziser machen soll – und warum die Systemfrage nicht allein mit mehr Leitungen beantwortet wird.

Herr Biener, beginnen wir mit einem „Fahrstuhl-Pitch“: Wenn Sie Indigo jemandem erklären müssten, der nicht aus der Netzplanung kommt: Was leistet dieses Framework – in drei Sätzen?
Indigo ist ein Werkzeugkasten für die Netzplanung, mit dem Netzbetreiber fundierter entscheiden können, wo Anschlüsse möglich sind, wo Netze verstärkt werden müssen – und wo intelligente Planung zusätzlichen Ausbau vermeiden kann.  Es ist möglich, damit Zielnetzplanung durchzuführen: von der Modellierung der zukünftigen Versorgungsaufgabe mit spezifischen Verbrauchs- und Einspeiseprofilen bis zur Frage, welche Maßnahmen im Netz tatsächlich notwendig werden. Zudem kann bewertet werden, wie sich heute zum Beispiel zeitvariable Netzentgelte nach Paragraf 14a EnWG auf die Netzbelastung auswirken und wie man dann damit planen kann.

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Früher ging es bei Netzplanung vor allem darum, Leitungen und Transformatoren auszubauen. Was ändert sich, wenn man Netze nicht mehr nur verstärkt, sondern genauer modelliert?
Indigo verbessert die Stromnetzplanung. Der entscheidende Punkt ist: Wir schauen genauer hin, wann und wo Belastungen tatsächlich entstehen. Durch präzisere und intelligentere Planung können mehr Verbraucher und Erzeugungsanlagen in die Netze integriert werden, ohne dass ausgebaut werden muss. Das heißt nicht, dass Netzausbau überflüssig wird. Aber es hilft, ihn gezielter einzusetzen. Das beschleunigt zum Beispiel den Anschluss von PV-Anlagen, Wärmepumpen und Elektrofahrzeugen, da wir durch Zeitreihenmodellierungen die tatsächliche Netzbelastung genauer abschätzen können.

Früher wurden oft Netze gebaut, die noch nicht an der Belastungsgrenze waren, weil mit großzügigen Sicherheitsannahmen geplant wurde, die nicht immer zur realen Lastsituation passten. Auch heute ist Ausbau nötig, aber die Planung wird deutlich präziser, und unnötiger Netzausbau kann so reduziert werden.

Die Energiewende macht Erzeugung und Verbrauch immer schwerer planbar.  PV-Anlagen, Wärmepumpen, E-Autos und Speicher verändern die Lastflüsse im Verteilnetz. Wie lässt sich unter solchen Bedingungen langfristig planen?
Wir arbeiten mit unterschiedlichen Zukunftsszenarien, für die wir entsprechende Netze modellieren. In Zukunft werden klassische Verbraucher und Erzeuger weniger. Stattdessen nehmen Prosumenten zu: Haushalte mit Wärmepumpen, mit Elektrofahrzeugen, mit Speichern, mit Photovoltaikanlagen. Deren Verhalten und auch das von modernen Erzeugungsanlagen, die mit Speichern gekoppelt sind, können wir modellieren.

Können Sie ein konkretes Beispiel nennen, bei dem Indigo zu anderen Ergebnissen führte als bei einer klassischen Netzplanung zu erwarten wäre?
Wir haben zum Beispiel für ein kleines Stadtwerk eine Zielnetzplanung durchgeführt. Wir haben automatisiert bestimmt, welche Ausbaumaßnahmen für langfristige Szenarien notwendig werden, und konnten mit dem Ausbauplanungsalgorithmus einen Vorschlag ableiten. Bei einem anderen Stadtwerk konnten wir eine kostengünstigere Lösung finden als die des Netzplaners.

Warum war sie günstiger, was war der entscheidende Unterschied?
Der Netzplaner und InDiGO haben jeweils vom Transformator eine neue Leitung zur neuen PV-Anlage geplant. Indigo hat jedoch einen anderen Transformator ausgewählt, von dem eine kürzere Verbindung zur neuen PV-Anlage möglich war.

In Diskussionen über die Energiewende geht es häufig um mehr Tempo beim Netzausbau. Wo aber endet intelligente Netzplanung? Gibt es einen Punkt, an dem bessere Modellierung nicht mehr reicht?
Mit besserer Modellierung der Anschlussnehmer können zusätzliche Verbraucher und Erzeuger ohne Netzausbau integriert werden. Da für die Energiewende sehr viele zusätzliche Lasten und Erzeuger integriert werden müssen, kann durch die bessere Modellierung der Netzausbau reduziert und aufgeschoben werden.

Neben der Kostenreduktion ist die Aufschiebung des Ausbaubedarfs sehr viel wert, da weniger Projekte parallel bearbeitet werden müssen und zu einem späteren Zeitpunkt mehr Informationen verfügbar sind. 

Welche Rolle werden aus Ihrer Sicht KI und Machine Learning generell künftig bei der Netzplanung spielen?
Wir setzen KI und Machine Learning bereits ein. Ein großes Problem im Bereich der Niederspannung sind beispielsweise fehlerhafte Netzmodelle. Hier nutzen wir Algorithmen, die diese Modelle basierend auf Messungen korrigieren. Das ermöglicht uns, mit deutlich geringerem Arbeitsaufwand präzise Netzmodelle zu erstellen.

Wenn wir in einigen Jahren auf die Energiewende zurückblicken werden: Woran wird sich entscheiden, ob die Systemfrage erfolgreich beantwortet worden ist?
Wenn wir uns auf die Netze konzentrieren, entscheidet sich der Erfolg daran, ob es uns gelungen ist, sie intelligent genug zu planen und zu betreiben. Parallel dazu muss eine Regulatorik etabliert werden, die Überlastungen verhindert. Gelingt es uns, Regelungen zu finden, die einerseits die Netze nicht überfordern und ausreichend Zeit für den notwendigen Ausbau lassen, andererseits aber die Investitionsanreize für Speicher und erneuerbare Energien nicht schmälern, dann haben wir die Aufgabe gut gemeistert.

Es geht darum, einen Weg zu finden, wie Netze, Erneuerbare, Speicher und alle Elektrifizierungsthemen so miteinander verbunden werden, dass sie sich ergänzen und nicht gegeneinander arbeiten. Genau daran entscheidet sich die Systemfrage - und genau daran arbeiten wir.

Vielen Dank für das Gespräch.

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