Die Vision der zellularen Energiearchitektur
Die Energiewende erzwingt einen fundamentalen Wandel in der Netzführung: Wir müssen weg von zentralistischen, hierarchischen Strukturen und hin zu einer zellulären Architektur. In diesem Modell agieren lokale Energiezellen eigenständig und gleichen Volatilitäten genau dort aus, wo sie entstehen.
„Intelligenz“ ist in diesem Kontext kein Marketingbegriff, sondern eine harte betriebliche Notwendigkeit. Nur so lassen sich Frequenz- und Spannungsstabilität unter den hochdynamischen Randbedingungen der Erneuerbaren sicherstellen.
Der Blick auf die Hardware zeigt: Vieles ist gelöst. Regelbare Ortsnetztransformatoren (rONT), dezentrale Speicher sowie moderne Schutz- und Leittechnik sind technologisch verfügbar und im Feld erprobt. Die datentechnische Basis hingegen verharrt vielerorts noch im Dokumenten-Zeitalter. Statische Reports, manuelle Exporte und zeitverzögerte Snapshots prägen weiterhin den operativen Alltag in vielen Leitwarten.
Das ist mehr als nur ineffizient – es ist ein strukturelles Risiko. Denn in einem hochdynamischen Netz gilt der Grundsatz: Verfügbarkeit von Daten ist nicht gleich Nutzbarkeit von Information. Erst wenn Daten kontinuierlich, kontextualisiert und maschinenlesbar vorliegen, werden sie entscheidungsfähig.
DRIP in der Netzführung: Datenreich, aber informationsarm
Viele Netzbetreiber leiden heute unter dem klassischen DRIP-Syndrom (Data-Rich, Information-Poor). Messwerte sind reichlich vorhanden – handlungsrelevante Transparenz jedoch nicht. Die Ursache liegt dabei selten in fehlender Sensorik, sondern in einer strukturellen Kluft zwischen OT und IT:
- Die OT-Ebene (Feldgeräte, SCADA, Schutztechnik) arbeitet deterministisch und zustandsorientiert.
- Die IT-Ebene (ERP, Asset-Management, Analytics) denkt in Transaktionen, Zeitreihen und Berichten.
Historisch gewachsene Punkt-zu-Punkt-Integrationen haben hier eine fragile Spaghetti-Architektur erzeugt: Hardcodierte Schnittstellen, enge Kopplung und hohe Änderungsrisiken. Jede neue Datenquelle und jede Anpassung im Feld gefährdet bestehende Prozesse.
Für Entscheider bedeutet das vor allem eines: Verlust an Entscheidungsgeschwindigkeit und Kontext. Daten existieren zwar – aber isoliert, ohne belastbaren Bezug zum physikalischen und betrieblichen Zustand des Netzes.
Von der Rohmessung zur Entscheidung: DIKW praktisch gedacht
Um aus bloßen Messwerten belastbare Entscheidungen abzuleiten, müssen Daten die DIKW-Hierarchie durchlaufen: Data (Daten) → Information → Knowledge (Wissen) → Wisdom (Weisheit/Handlung).
Der entscheidende Schritt dabei ist die Kontextualisierung. Diese sollte idealerweise so nah wie möglich an der Quelle (Edge) erfolgen, um Bedeutung, Herkunft und Gültigkeit der Daten über ihren gesamten Lebenszyklus zu erhalten. Ohne eine strukturierende Referenz – etwa entlang etablierter Hierarchien wie Enterprise → Site → Area → Line → Cell – bleibt der Kontext fragmentiert und interpretationsabhängig.
Beispiel Transformatorstation:
- Data:
400 - Information:
400 Vam Niederspannungsabgang (Unit: Volt, Asset: TrafoA12, Location: SubstationWest) - Knowledge: Abweichung vom Sollwert (380 V) (Durch automatischer Abgleich mit Planungs- und Asset-Daten)
- Wisdom: „Kritische Überspannung – Regelbefehl an den rONT auslösen“
Entscheidend ist dabei: Diese Bedeutung darf nicht erst nachträglich in ETL-Strecken oder BI-Tools erzeugt werden. Sie muss Bestandteil des Datenmodells selbst sein.
Warum Energiezellen lokale Intelligenz brauchen
Die klassische Netzführung ist historisch auf zentrale Optimierung ausgelegt: Messdaten werden gesammelt, aggregiert und in übergeordneten Systemen ausgewertet. Dieses Modell stößt jedoch an physikalische und organisatorische Grenzen, sobald Dynamik, Dezentralität und regulatorische Anforderungen zunehmen.
Energiezellen benötigen daher mehr als nur eine Verbindung zur Zentrale. Sie benötigen eine lokale, zustandsbewusste Intelligenz – vergleichbar mit einem „Kleinhirn“ im menschlichen Nervensystem. Diese lokale Intelligenz übernimmt Aufgaben, die zeitkritisch, zustandsnah und regelbasiert sind, ohne jede Entscheidung über zentrale Instanzen laufen zu lassen.
1. Vom reaktiven Netz zum selbststabilisierenden System
Ein zukunftsfähiges Netz reagiert nicht nur auf Störungen – es antizipiert sie. Lokale Datenverarbeitung ermöglicht:
- Schnelle Reaktionen auf Spannungsbandverletzungen
- Koordiniertes Zusammenspiel von Erzeugung, Last und Speicher
- Lokale Regelkreise ohne Kommunikationslatenzen
Damit entsteht die Grundlage für selbststabilisierende und perspektivisch selbstheilende Netzbereiche, bei denen Eingriffe automatisiert, nachvollziehbar und revisionssicher erfolgen.
2. Mehr als Stabilität: Energiezellen als Dienstleistungsplattform
Die Rolle der Energiezelle endet nicht bei der Sicherstellung von Spannung und Frequenz. Mit zunehmender Digitalisierung entstehen neue Energiedienstleistungen, die lokal erbracht, aber systemweit koordiniert werden müssen:
- Netzdienliche Steuerung nach §14a EnWG (Dimmen statt Abschalten)
- Flexible Last- und Einspeisemanagement-Konzepte
- Remote Services für Betrieb, Wartung und Instandhaltung
- Kontinuierliche Analysen zu Zustand, Effizienz und Lebensdauer von Assets
All diese Anwendungsfälle setzen voraus, dass Daten nicht nur vorhanden, sondern operativ interpretierbar sind – in Echtzeit und im Kontext des jeweiligen Netzbereichs.
3. Edge Computing als Voraussetzung für Skalierbarkeit
Zentrale Systeme lassen sich nicht beliebig skalieren. Je feiner das Netz aufgelöst wird, desto größer werden Datenvolumen, Latenzanforderungen und Komplexität. Edge-nahe Datenverarbeitung reduziert diese Komplexität signifikant, indem sie:
- Daten vorfiltert und semantisch anreichert
- Zustände lokal bewertet und klassifiziert
- Nur relevante Informationen an übergeordnete Systeme weitergibt
So bleibt das Gesamtsystem beherrschbar – technisch wie organisatorisch. Doch lokale Intelligenz entsteht nicht durch Rechenleistung allein. Sie setzt ein konsistentes Daten- und Zustandsmodell voraus, das physikalische Assets korrekt abbildet, betriebliche Regeln formalisiert und IT- und OT-Sichten verbindet. Ohne dieses Modell bleibt Edge Computing ein isolierter Technikbaustein. Mit ihm wird es zum operativen Enabler der intelligenten Energiezelle.
Fazit: Die Datenebene entscheidet über die Energiezelle
Die eigentliche Herausforderung der dezentralen Energiewende liegt nicht in der Anzahl der Assets, sondern in deren Koordination. Eine intelligente Energiezelle benötigt ein konsistentes digitales Abbild ihres Zustands – in Echtzeit, strukturiert und entscheidungsfähig.
Nicht Dokumente, nicht isolierte Messwerte, sondern modellierte Zustände bilden die Grundlage für Stabilität, Effizienz und neue Energiedienstleistungen. Die technologische Souveränität von Netzbetreibern entscheidet sich damit auf der Datenebene: Dort, wo physische Realität in operative Entscheidungen übersetzt wird.
Einordnung: Unser Ansatz mit GRIDNOW
Mit GRIDNOW adressieren wir genau diese Datenebene. Die Plattform fungiert als operativer Data Layer für Energiezellen: Sie harmonisiert Daten aus Feld-, Leit- und IT-Systemen, modelliert Zustände in Echtzeit und stellt sie für Regelung, Energiedienstleistungen, Remote Services und Analysen konsistent bereit.
Wir verstehen GRIDNOW nicht als weiteres Leitsystem und nicht als reine Messaging-Infrastruktur, sondern als Grundlage für nachvollziehbare, skalierbare Entscheidungen im dezentralen Netzbetrieb.