Der diesjährige Sommer hat erneut gezeigt, dass der Klimawandel für das europäische Energiesystem längst kein fernes Zukunftsszenario mehr ist. Die Hitzewelle brachte gefährlich hohe Temperaturen, Gesundheitswarnungen sowie eine erneute Belastung kritischer Infrastrukturen mit sich. Gleichzeitig wüteten in mehreren Ländern Waldbrände, die deutlich früher ausbrachen als in den vergangenen Jahren.
Die Auswirkungen extremer Hitze auf die Menschen sind zu Recht das wichtigste Thema. Doch diese Bedingungen zeigen auch etwas Wichtiges über die nächste Phase der Energiewende. Energiesysteme sollen schnell CO2-ärmer werden und gleichzeitig unter immer schwierigeren Bedingungen funktionieren. Der Strombedarf steigt, wenn Wohnungen, Büros, Krankenhäuser und öffentliche Gebäude gekühlt werden müssen. Heißes, windstilles Wetter kann zugleich die Stromerzeugung aus Windkraft verringern. Am Abend geht außerdem die Solarstromproduktion zurück, selbst wenn die Temperaturen weiterhin hoch bleiben.
Wie komplex das Zusammenspiel verschiedener Faktoren im Energiesystem sein kann, zeigte sich im April 2025, als es zu einem großflächigen Stromausfall in Spanien und Portugal kam. Dieser war wahrscheinlich das Ergebnis einer besonderen Kombination mehrerer Faktoren: einer lokalen Überproduktion von Energie, der geografischen Lage der Iberischen Halbinsel mit ihren begrenzten Verbindungen zu den Stromnetzen der Nachbarländer sowie menschlichen Faktoren. Dazu gehörten verzögerte Entscheidungen, die an diesem Tag zur Stabilisierung des Stromnetzes notwendig gewesen wären. Die Hitzewelle im Sommer 2026 hat erneut gezeigt, dass Energieunternehmen nicht nur in der langfristigen Planung mit solchen komplexen Bedingungen umgehen müssen. Sie werden zunehmend zu einer Herausforderung im laufenden Betrieb, auf die schnell reagiert werden muss.
Die Energiewende wird zur Koordinationsaufgabe
Das frühere Energiemodell war vergleichsweise geradlinig: Große Kraftwerke erzeugten Strom überwiegend aus Kohle, Gas und Kernenergie. Die Stromnetze transportierten den Strom zu den Kunden, die ihn verbrauchten. Das neue Modell ist dagegen stärker verteilt und dynamischer. Strom fließt nun zwischen erneuerbaren Energieanlagen, Batteriespeichern, Haushalten, Unternehmen und flexibel steuerbaren Geräten am Rande des Stromnetzes. Ein Haushalt mit Solaranlage kann heute selbst Strom erzeugen und möglicherweise ins Netz einspeisen. Fabriken und Elektrofahrzeugflotten können ihren Stromverbrauch anpassen, um das Netz zu entlasten.
Für Netzbetreiber wird die Situation dadurch deutlich komplexer. Sie müssen verstehen und möglichst genau vorhersagen können, wo Strom erzeugt wird, wo er verbraucht wird und wo Engpässe entstehen. Wetter, Marktpreise, die Leistung von Anlagen und lokale Verbrauchsmuster spielen dabei gleichzeitig eine Rolle. Ein solches System lässt sich nur schwer steuern, wenn Daten über verschiedene Anwendungen verteilt sind und nur langsam zwischen ihnen ausgetauscht werden.
Ein System unter unvorhersehbarer Belastung
Ein Risiko der Energiewende besteht darin, dass der Ausbau von erneuerbaren Energien und Stromnetzen schneller voranschreitet als der Ausbau der dafür notwendigen digitalen Infrastruktur. Denn mehr erneuerbare Energie allein reicht nicht aus. Energieunternehmen müssen auch in Echtzeit erkennen können, was im gesamten System geschieht, damit der erzeugte Strom möglichst effektiv genutzt werden kann.
Ein Beispiel hierfür ist die sogenannte Abregelung. Dabei steht zwar Strom aus erneuerbaren Energien zur Verfügung, er kann aber nicht genutzt werden. Das kann passieren, wenn zu einem bestimmten Zeitpunkt mehr Strom erzeugt wird, als das Netz aufnehmen kann. Auch Engpässe im Stromnetz können verhindern, dass der Strom dorthin gelangt, wo er benötigt wird.
Hitzewellen können die umgekehrte Herausforderung mit sich bringen. Anstatt eines Überschusses kann zusätzliche Energie benötigt werden, wenn die Stromerzeugung aus erneuerbaren Quellen eingeschränkt ist. Das zeigte sich während der jüngsten Hitzewelle in Großbritannien. Laut Berichten zahlte der National Energy System Operator rund 10 Millionen Pfund, um zusätzliche Strommengen zu sichern. Zu diesem Zeitpunkt stieg die Nachfrage, während gleichzeitig einige Kernkraftwerke in Europa aufgrund hoher Flusstemperaturen weniger Strom erzeugten.
Die entsprechende Warnung wurde später wieder aufgehoben. Die Situation machte dennoch deutlich, wie schnell ungewöhnliche Sommerbedingungen das Energiesystem unter Druck setzen können – selbst in einem Markt, in dem die Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien schnell wächst.
Warum Echtzeitdaten entscheidend sind
Hitzewellen, Stürme, Dürren und Waldbrände treten immer häufiger und heftiger auf. Energieunternehmen müssen deshalb jederzeit möglichst genau wissen, was im Stromnetz geschieht. Dafür müssen Informationen aus vielen verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, beispielsweise aus Umspannwerken, Smart Metern und Distributed Energy Resources (DER), aber auch aus Handelssystemen, Wettervorhersagen, Kundenplattformen und Wartungssystemen.
Sind diese Datenströme vertrauenswürdig, anhand von Governance-Vorgaben kontrolliert und in Echtzeit verfügbar, können Betreiber schneller auf Veränderungen reagieren, Fehler erkennen und Anlagen besser steuern. Auch der Stromverbrauch lässt sich dadurch besser an das aktuelle Angebot anpassen. Ein Beispiel hierfür sind dynamische Stromtarife, wie sie etwa in Schweden genutzt werden. Steht zu bestimmten Tageszeiten mehr Strom zur Verfügung als benötigt, ist er günstiger. Dynamische Tarife können dazu beitragen, dass Verbraucher ihren Stromverbrauch stärker in diese Zeiten verlagern.
Eine Daten-Streaming-Plattform wird somit zu einem wichtigen Bestandteil der IT-Infrastruktur. Anstatt sich auf regelmäßige Berichte und somit auf Informationen aus der Vergangenheit zu verlassen, können Energieunternehmen ihre Entscheidungen auf Grundlage dessen treffen, was aktuell im System geschieht.
E.ON und die Energiewende in Echtzeit
E.ON zeigt, wie dies in der Praxis funktionieren kann. Als eines der größten Energieunternehmen Europas setzt das Unternehmen die Daten-Streaming-Plattform von Confluent in drei zentralen Bereichen ein:
Der erste Bereich ist die Digitalisierung der Stromnetze. Ein Echtzeit-Transparenz in Niederspannungsnetzen kann Betreibern dabei helfen, Störungen schneller zu erkennen und mit den stärkeren Schwankungen durch dezentrale erneuerbare Energiequellen umzugehen.
Der zweite Bereich ist die Optimierung des Energiehandels. Hier unterstützet Daten-Streaming eine genauere Beschaffungsplanung und bessere Prognosen für die Erzeugung erneuerbarer Energien.
Der dritte Bereich ist die Entwicklung wiederverwendbarer Datenprodukte. Dadurch können Teams im gesamten Unternehmen mit vertrauenswürdigen Datenströmen arbeiten, anstatt für jeden neuen Anwendungsfall eigene Verbindungen neu aufzubauen.
Dieser Ansatz ist interessant, da Daten als Teil des Energiesystems selbst betrachtet werden. Sie werden unmittelbar in die Steuerung der Flexibilität, das Agieren des Unternehmens auf den Energiemärkten und die Reaktion der Betreiber auf veränderte Bedingungen eingebunden. E.ON hat zudem öffentlich darauf hingewiesen, wie wichtig eine digitale, intelligente und flexible Vernetzung von Erzeugern und Verbrauchern ist. Ein Energiesystem mit einem höheren Anteil erneuerbarer Energien erfordert die Koordination vieler Beteiligter und Anlagen, die in der Vergangenheit nicht auf diese Weise miteinander verbunden waren.
KI braucht das richtige Fundament
KI wird unweigerlich Teil dieser Entwicklung sein. Damit sie einen echten Nutzen bringen kann, muss sie gleichzeitig genau erfassen können, was bei physischen Anlagen, der Kundennachfrage, Wettervorhersagen und betrieblichen Einschränkungen geschieht. Ohne diese Grundlage werden selbst fortschrittliche Technologien Schwierigkeiten haben, Entscheidungen mit der erforderlichen Zuverlässigkeit zu unterstützen.
Ein großes Potenzial liegt darin, KI mit vertrauenswürdigen Datenströmen zu verbinden, die abbilden, was aktuell im gesamten Energiesystem geschieht. Klassische Machine-Learning-Modelle können Anomalien erkennen, während Complex-Event-Processing-Verfahren mit Apache Flink dabei helfen können, Muster zu identifizieren.
Spezialisierte, auf historischen Daten trainierte Forecasting-Modelle können mit kontinuierlich aggregierten Echtzeitdaten kombiniert werden. Diese dienen ihnen zur Inferenzzeit als aktueller Kontext. Dadurch kann KI über reine Analysen hinausgehen und operative Entscheidungen unterstützen. Energieunternehmen erhalten so verlässliche Informationen, um kritische Belastungspunkte frühzeitig vorherzusagen, ihre Flexibilität besser zu nutzen und schneller auf veränderte Bedingungen zu reagieren.
Die Energiewende widerstandsfähiger machen
Die jüngste Hitzewelle hat die Energiesysteme, die Europa derzeit aufbaut, auf die Probe gestellt. Für die Energiewende braucht es neue physische Infrastruktur – von erneuerbaren Energieanlagen und Batteriespeichern bis hin zu modernisierten Stromnetzen. Doch das allein reicht nicht aus. Ebenso wichtig ist es, Daten im gesamten Energiesystem schnell und sicher verfügbar zu machen und mit den notwendigen Informationen zu verknüpfen. Nur so können Menschen und Maschinen auf aktuelle Entwicklungen reagieren. In einer heißeren, stärker elektrifizierten und unberechenbareren Welt müssen Energiesysteme auch unter schwierigen Bedingungen zuverlässig funktionieren. Dafür müssen Energieunternehmen ihre Flexibilität besser steuern, Fehler erkennen, Assets verbessern und resiliente Services bereitstellen.
