Intelligentes Stromnetz: Warum es verlässliche Messdaten braucht

Am 21. September 2026 hat die Internationale Energieagentur einen Bericht vorgelegt, der Netzbetreibern einen bemerkenswerten Weg aufzeigt: vorhandene Leitungen besser nutzen, statt allein auf neue zu warten. Digitale Werkzeuge und künstliche Intelligenz spielen darin die Hauptrolle. Ihr Fundament liegt allerdings eine Ebene tiefer, bei den Messgeräten im Netz.

Ein intelligentes Stromnetz verbindet Energiefluss und Datenfluss

Im Kern bezeichnet ein intelligentes Stromnetz ein Versorgungssystem, in dem Leitungen, Messgeräte, Kommunikationstechnik und Steuerung zusammenarbeiten, damit Erzeugung, Speicherung und Verbrauch laufend aufeinander abgestimmt werden. Neben der Energie fließen darin also auch Informationen über den Zustand des Netzes. Ohne diesen zweiten Fluss bleibt jede Netzsteuerung eine Schätzung.

Das klassische Netz war für eine andere Aufgabe gebaut. Strom floss von wenigen Großkraftwerken über Hoch- und Mittelspannung zum Haushalt, stets in eine Richtung. Heute speisen Photovoltaikanlagen, Batteriespeicher und Windparks auf allen Spannungsebenen ein, während Wärmepumpen und Ladepunkte neue Lastspitzen erzeugen. Diese Gegenläufigkeit beherrschbar zu machen, ist die Aufgabe, für die intelligente Stromnetze entwickelt werden.

Unser Blickwinkel unterscheidet sich von dem eines Netzbetreibers. Als Hersteller von Zählerprüftechnik mit über hundert Jahren Firmengeschichte sehen wir bei ZERA ein intelligentes Stromnetz zuerst als Summe vieler Messpunkte, deren Werte stimmen müssen. Welche Messgrößen im Verteilnetz dabei im Vordergrund stehen, zeigt unsere Übersicht zur Smart Grid Messtechnik.

Die drei Schichten der Smart-Grid-Technologie

Wie ein intelligentes Stromnetz technisch aufgebaut ist, gliedert die IEA in einer bewusst gewählten Reihenfolge. Ganz unten stehen Sensorik und Messung. Darüber folgen Kommunikation und Datenhaltung sowie Überwachungs- und Steuerungssysteme, erst danach setzen netzentlastende Technologien und Anwendungen der künstlichen Intelligenz an.

Kommt im Smart Grid Technologie zum Einsatz, die selbstständig Lasten verschiebt oder Leitungen höher auslastet, verlässt sie sich vollständig auf die unterste Schicht. Die Intelligenz eines Netzes beginnt deshalb nicht im Rechenzentrum, sondern am Messpunkt.

Der IEA-Bericht rückt die Nutzung bestehender Netze in den Mittelpunkt

Mit „Modernising Grids in the Age of Electricity“ hat die Internationale Energieagentur Ende September 2026 eine Bestandsaufnahme vorgelegt, die vom wachsenden Druck auf die Netze ausgeht. Der Strombedarf ist im vergangenen Jahrzehnt ungefähr doppelt so schnell gewachsen wie der gesamte Energiebedarf. Um das erwartete Wachstum bis 2035 zu tragen, muss die Netzkapazität laut IEA um mindestens 30 Prozent steigen, was rund 25 Millionen Kilometern neuer oder ersetzter Leitungen entspricht.

Neben den Ausbau stellt der Bericht einen zweiten Hebel. Mit dynamischer Belastbarkeit von Leitungen, optimierter Netztopologie und aktiver Lastflusssteuerung ließen sich nach Schätzung der IEA bis zu 330 Gigawatt zusätzliche Erzeugung, Speicher und Verbrauch an bestehende Netze anschließen, ohne diese zu verstärken. Über Netzausbau würde dieselbe Menge rund 100 Milliarden US-Dollar kosten. In dieser Lesart ist ein intelligentes Stromnetz vor allem ein Werkzeug, um vorhandene Kapazität auszuschöpfen.

Eine Einschränkung macht der Bericht selbst: In Schwellen- und Entwicklungsländern, wo drei Viertel des Kapazitätszuwachses bis 2035 erwartet werden, bleibt der Ausbau unverzichtbar. Bessere Nutzung ersetzt ihn nicht, sie verschafft Zeit. Ein intelligentes Stromnetz setzt dafür voraus, dass Betreiber den tatsächlichen Zustand ihres Netzes kennen, statt mit pauschalen Sicherheitsreserven zu arbeiten.

Vorteile eines Smart Grid entstehen erst durch Sichtbarkeit

Welche Vorteile Smart Grid als Betriebskonzept tatsächlich bringt, hängt von einer Bedingung ab, die selten mitgenannt wird. Wie knapp sich diese Bedingung fassen lässt, zeigt eine Formulierung aus dem Bericht. Netzbetreiber können nur optimieren, was sie auch messen.

Für ein intelligentes Stromnetz bedeutet das, dass hinter jedem Vorteil eine konkrete Messaufgabe steht. Die Übersicht ordnet die häufig genannten Vorteile den Daten zu, auf die sie angewiesen sind:

Betreibt man ein intelligentes Stromnetz näher an seinen Grenzen, braucht es mehr Gewissheit über diese Grenzen, nicht weniger. Aus einem Vorteil wird sonst ein Risiko, das erst im Störfall sichtbar wird.

Bei der dynamischen Belastbarkeit von Freileitungen zeigt sich das besonders deutlich. Statt mit einem festen Grenzwert für den ungünstigsten Fall wird laufend aus Wetter- und Leitungsdaten berechnet, wie viel Strom eine Leitung gerade tragen darf. Liefern die Messwerte ein zu günstiges Bild, rechnet ein intelligentes Stromnetz mit einer Reserve, die physikalisch nicht vorhanden ist.

Im Verteilnetz ist die Datenlücke am größten

25 Netzbetreiber hat die IEA für den Bericht befragt, 11 aus dem Übertragungsnetz und 14 aus dem Verteilnetz. Die Stichprobe ist ausdrücklich nicht statistisch repräsentativ, das Muster ist trotzdem deutlich. Übertragungsnetze mit ihren vergleichsweise wenigen, großen und standardisierten Anlagen gelten als gut instrumentiert. Im Verteilnetz dagegen geben 60 Prozent der befragten Betreiber an, über mindestens die Hälfte ihres Netzes keine Steuerungsmöglichkeit zu haben.

Am wenigsten digitalisiert ist die Niederspannung. Genau dort kommen Photovoltaikanlagen, Wärmepumpen und Ladepunkte in großer Zahl hinzu. Wie sich diese Anlagen bei Störungen verhalten, liegt für viele Betreiber weitgehend im Dunkeln, was auch Lastprognosen schwächt. Ein intelligentes Stromnetz entsteht deshalb zuerst dort, wo heute am wenigsten gemessen wird.

Dass hier Nachholbedarf besteht, wissen die Betreiber selbst. Die meisten befragten Verteilnetzbetreiber wollen bis 2035 mehr als die Hälfte ihrer Ortsnetzstationen digitalisieren, auch solche, die heute nahezu bei null beginnen. Mit jeder digitalisierten Station wächst allerdings die Zahl der Messwerte, auf die sich der Betrieb verlässt.

Smart-Meter-Daten im Netzbetrieb statt nur in der Abrechnung

In vielen Niederspannungsnetzen sind Zähler die einzigen Messpunkte überhaupt. Deshalb empfiehlt die IEA, Smart-Meter-Daten nicht nur für die Abrechnung zu nutzen, sondern auch für die Sicht auf Lastflüsse, Spannung und Versorgungsunterbrechungen. Damit das gelingt, müssen diese Daten verlässlich sein und mit den übrigen Betriebsdaten zusammengeführt werden, was vielerorts noch nicht geschieht. Fehlt diese Verbindung, bleibt ein intelligentes Stromnetz gerade auf seiner untersten Spannungsebene ohne Sicht.

Für den Zähler bedeutet das einen Rollenwechsel. Er dient nicht mehr nur der Abrechnung am Netzanschluss, sondern wird zum Sensor des Netzbetriebs. Ein Messfehler, der früher eine Rechnung um wenige Euro verschob, fließt künftig in Entscheidungen über Spannungsregelung und Netzanschlüsse ein. Was ein Smart Meter technisch mitbringen muss, um diese Rolle auszufüllen, ordnen wir im Beitrag zur Messgenauigkeit im Smart Grid ein.

Künstliche Intelligenz ersetzt keine Messqualität

Beim Einsatz künstlicher Intelligenz zeigt die Umfrage ein zweigeteiltes Bild. 70 Prozent der befragten Betreiber nutzen sie bereits breit in der Instandhaltung, im Echtzeitbetrieb des Netzes sind es nur 23 Prozent. Der Abstand ist nachvollziehbar, denn eine falsch priorisierte Inspektion kostet Zeit, eine falsche Entscheidung im laufenden Betrieb dagegen womöglich die Versorgung. Bevor ein intelligentes Stromnetz Schalthandlungen an Algorithmen übergibt, muss deren Datenbasis belastbar sein.

Als größte Hürden nennen die Befragten fehlende Kompetenzen und organisatorische Reife (64 Prozent), gefolgt von Datenverfügbarkeit und Datenqualität sowie Vertrauensfragen (jeweils 60 Prozent). Die IEA zieht daraus eine klare Konsequenz. Künstliche Intelligenz könne Datenqualität nicht ersetzen, vielmehr bestimme die Datenqualität, wie weit sich solche Anwendungen überhaupt ausreizen lassen.

Kann ein Algorithmus erkennen, dass ein Zähler seit Monaten systematisch zu hoch misst? In aller Regel nicht, denn ein solcher Fehler verhält sich unauffällig und passt in jedes Muster. Für ein intelligentes Stromnetz ist das eine nüchterne, aber folgenreiche Feststellung.

Wie sich kleine Abweichungen in automatisierten Systemen fortpflanzen

Wie groß der Aufwand werden kann, zeigt ein Beispiel aus dem Bericht. Bei einem Pilotprojekt für KI-gestützte Prognosen stellte der chilenische Netzbetreiber CEN fest, dass rund 30 bis 50 Prozent der Daten aus Erneuerbaren-Anlagen vor dem Training geprüft oder korrigiert werden mussten. Das verlängerte das Projekt deutlich.

Messtechnisch lassen sich vier Fehlerarten unterscheiden, die in automatisierten Systemen unterschiedlich wirken:

• Systematische Abweichung: Ein Messgerät liegt dauerhaft um einen festen Anteil neben dem wahren Wert.
• Messunsicherheit: Jeder Messwert hat einen Unsicherheitsbereich. Ist er nicht dokumentiert, kann keine Software einschätzen, wie belastbar eine darauf gestützte Entscheidung ist.
• Fehlende oder verspätete Werte: Lücken und Zeitversatz verzerren Lastprofile, auch wenn kein einzelner Wert falsch ist.
• Übertragungsfehler: Ein korrekt gemessener Wert, der fehlerhaft codiert oder dem falschen Zeitpunkt zugeordnet wird, geht für den Netzbetrieb verloren.

Besonders tückisch ist die erste Kategorie, weil ein intelligentes Stromnetz sie nicht von einer echten Laständerung unterscheiden kann. Zufällige Fehler gleichen sich über viele Messpunkte aus. Systematische Fehler dagegen verschieben das Gesamtbild in eine Richtung, und genau dieses Gesamtbild wertet eine Netzsoftware aus.

Verlässliche Messdaten beginnen im Prüflabor

An dieser Stelle setzt unsere Arbeit an. Wir digitalisieren keine Netze und betreiben keine Leitwarten. Unser Beitrag liegt eine Ebene darunter: Wir sorgen dafür, dass die Messgeräte, aus denen ein intelligentes Stromnetz seine Daten bezieht, gegen verlässliche Referenzen geprüft sind und ihre Kommunikation nachweisbar funktioniert.

Aus der Entwicklung unserer Prüfsysteme wissen wir, dass sich diese beiden Fragen in der Praxis kaum trennen lassen. Ein Zähler kann metrologisch einwandfrei arbeiten und im Netzbetrieb trotzdem ausfallen, weil sein Datentelegramm nicht dem erwarteten Format entspricht. Dabei ist es gerade der Zähler, der im Smart Grid Stromnetz und Datennetz zusammenhält. Sobald ein Zähler Daten für den Netzbetrieb liefert, gehören Messrichtigkeit und Kommunikation in denselben Prüfdurchgang.

Ein Smart Meter ist Messgerät und Kommunikationsknoten zugleich

Was folgt daraus für die Prüfung? Sie umfasst drei Ebenen, die aufeinander aufbauen und gemeinsam bewertet werden.

Bei der metrologischen Prüfung wird die gemessene Energie mit einem rückführbaren Normal verglichen und die Messabweichung über mehrere Lastpunkte ermittelt. Die Kommunikationsprüfung kontrolliert, ob Messwerte und Register über Protokolle wie DLMS/COSEM oder SML vollständig und korrekt ausgelesen werden. Hinzu kommt die Funktionsprüfung, etwa von Tarifumschaltungen, Lastprofilen und Schaltbefehlen.

Für intelligente Stromnetze gewinnt gerade die dritte Ebene an Gewicht, weil sie zeigt, ob ein Zähler auch Steuerbefehle zuverlässig umsetzt. Alle drei Ebenen decken unsere Smart Meter Prüfsysteme ab, gesteuert über die Prüfsoftware WinSAM. Ein Zähler, der alle drei Prüfungen bestanden hat, liefert dem Netz nicht irgendeinen Wert, sondern einen belastbaren.

Rückführbarkeit als Vertrauensanker der Datenkette

Eine Prüfung sagt wenig aus, wenn die Referenz dahinter selbst ungeprüft ist. Deshalb führen wir die Prüfzähler und Referenznormale unserer Systeme über die DAkkS-Kalibrierung in unserem akkreditierten Labor auf die nationalen Normale der PTB zurück. Unsere Referenznormale reichen dabei bis zur Genauigkeitsklasse 0,01.

Im Netzbetrieb zahlt sich diese Kette ganz praktisch aus. Meldet ein intelligentes Stromnetz eine unplausible Spannung, lässt sich nachvollziehen, ob die Ursache beim Zähler, bei seiner Prüfung oder in der Übertragung liegt. Ohne Rückführbarkeit gäbe es keinen festen Punkt, an dem diese Fehlersuche ansetzen könnte.

Das intelligente Stromnetz wächst auf geprüften Messpunkten

Mit dem IEA-Bericht verschiebt sich die Debatte über die Netze von der Frage, wie viel gebaut werden muss, hin zu der Frage, wie gut das Vorhandene genutzt wird. Die Lücke, die er dabei offenlegt, liegt weniger bei den Algorithmen als bei den Daten, vor allem im Verteilnetz. Je mehr Entscheidungen automatisiert fallen, desto mehr hängt an der untersten Schicht. Durch Software allein wird kein Netz intelligent, sondern erst durch Messwerte, denen diese Software vertrauen darf.

Diese unterste Schicht ist seit 1920 unser Arbeitsfeld. Möchten Sie Ihr Zählerlabor auf ein intelligentes Stromnetz vorbereiten, in dem Zähler nicht nur abrechnen, sondern Netzdaten liefern, sprechen Sie uns gern über den Kontakt an.