Europa setzt auf künstliche Intelligenz, um die nächste Phase seiner Energiewende zu bewältigen. KI soll dazu beitragen, mehr Strom aus erneuerbaren Energien zu integrieren, Netzengpässe zu verringern und Flexibilität auf der Nachfrageseite zu erschließen – doch das rasante Wachstum von Rechenzentren stellt die europäischen Stromnetze zugleich vor eine neue Herausforderung.
Das europäische Energiesystem tritt in eine neue Phase ein, in der das weitere Wachstum erneuerbarer Energiequellen (EE) zunehmend nicht nur vom Ausbau neuer Kapazitäten, sondern auch von der Qualität des Netz- und Nachfragemanagements sowie der Datenverwaltung abhängt. Je höher der Anteil erneuerbarer Energien ist, desto schwieriger wird es, das Gleichgewicht zwischen Stromerzeugung und -verbrauch aufrechtzuerhalten. Die Stromerzeugung aus Sonne und Wind ist wetterabhängig, während der Verbrauch je nach Anzahl der Elektrofahrzeuge und Energiespeichersysteme sowie dem Umfang der industriellen Lasten schwankt. Die Betreiber müssen daher den zukünftigen Verbrauch immer genauer prognostizieren, um die vorhandene Infrastruktur möglichst effizient zu nutzen.
Vor diesem Hintergrund stellte die Europäische Kommission am 3. Juni 2026 den Strategischen Fahrplan für Digitalisierung und KI im Energiesektor vor. Der Fahrplan weist KI eine zentrale Rolle bei der Integration erneuerbarer Energiequellen, der Optimierung der Netze, der Nachfragesteuerung und der Stärkung der Resilienz der Energieinfrastruktur zu.
Eines der Schlüsselelemente der Roadmap ist die Initiative „AI.grids“. Sie soll die Grundlagen für europäische KI-Modelle schaffen, die bei der Planung und dem Management von Stromnetzen zum Einsatz kommen sollen. Die ersten Proof-of-Concept-Modelle sollen im ersten Quartal 2027 entwickelt und getestet werden, wobei die ersten einsatzfähigen Modelle bis Ende 2027 erwartet werden.
Die Finanzierung erfolgt über „Horizont Europa“ – das Vorzeigeprogramm der Europäischen Union zur Förderung von Forschung und Innovation. In den Jahren 2026-2027 werden rund 75 Millionen Euro für KI-Technologien im Energiesektor bereitgestellt. Von diesem Betrag sollen 30 Millionen Euro im Jahr 2026 und 20 Millionen Euro im Jahr 2027 für KI-Grundlagenmodelle zur Netzsteuerung und -planung bereitgestellt werden. Weitere 90 Millionen Euro sind für fortschrittliche Lösungen für Stromnetze vorgesehen, 190 Millionen Euro für umfassendere digitale Lösungen in den Bereichen erneuerbare Energien, Gebäudesanierung und Energieeffizienz.
Steuerung erneuerbarer Energien mit KI
Der erste praktische Schwerpunkt liegt auf der Steuerung der sogenannten „flexiblen Nachfrage“. Zu bestimmten Tageszeiten kann es zu einem Überschuss an Strom aus erneuerbaren Energien kommen, während zu anderen Zeiten ein Mangel herrscht. Durch Nachfrageflexibilität lässt sich ein Teil des Verbrauchs auf Zeiten verlagern, in denen Strom günstiger und leichter verfügbar ist. Für die Industrie bedeutet dies die Möglichkeit, energieintensive Prozesse an Marktsignale anzupassen. Für Haushalte bedeutet es, den Einsatz von intelligenten Zählern, dynamischen Tarifen, Heimakkus, Wärmepumpen und Ladestationen für Elektrofahrzeuge kosteneffizient zu gestalten.
KI wird für die Koordination einer wachsenden Zahl von Marktteilnehmern unverzichtbar sein. Durch die Analyse von Daten zu Verbrauch, Wetter, Netzbedingungen, verfügbarer Erzeugung und Preisen kann sie Unternehmen, Aggregatoren und Haushalten ermöglichen, ihren Stromverbrauch automatisch an veränderte Systembedingungen anzupassen.
Nach Schätzungen der Europäischen Kommission könnte die digitale Nachfragesteuerung den europäischen Verbrauchern jährliche direkte Stromeinsparungen von mehr als 71 Milliarden Euro bringen. Zudem könnten daraus zusätzliche Systemvorteile von mehr als 300 Milliarden Euro entstehen – durch einen geringeren Bedarf an Reservekapazitäten, eine effizientere Nutzung der Netze, weniger Engpässe und einen Rückgang der Menge an sauberem Strom, die aufgrund unzureichender Netzkapazitäten gedrosselt werden muss.
Dries Acke, Deputy CEO von SolarPower Europe, verband KI nicht nur mit der Integration erneuerbarer Energiequellen, sondern auch mit deren praktischen Auswirkungen auf das gesamte Energiesystem: „Digitalisierung und KI werden für den Aufbau eines flexibleren, effizienteren und widerstandsfähigeren Energiesystems unverzichtbar. Sie werden dazu beitragen, Stromnetze zu optimieren, Flexibilität auf der Nachfrageseite zu erschließen und eine verstärkte Integration erneuerbarer Energien zu unterstützen, wodurch die Systemkosten gesenkt, die Energiesicherheit gestärkt und Europas Bemühungen zur Dekarbonisierung beschleunigt werden.“
Digitale Zwillinge und vorausschauende Instandhaltung
Der zweite Bereich umfasst die vorausschauende Instandhaltung und digitale Zwillinge für Stromnetze. Dabei geht es um einen Wandel weg von reaktiven Reparaturen nach einem Ausfall oder streng planmäßigen Wartungsarbeiten hin zu einer datengesteuerten Instandhaltung. Algorithmen können Daten von Sensoren, Transformatoren, Umspannwerken, Stromleitungen, Wärmebildkameras und Drohnen analysieren. Dies hilft dabei, Überhitzung, Vibrationen, Anlagenschäden und ungewöhnliche Lastbedingungen im Voraus zu erkennen.
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Modell der realen Infrastruktur. Mithilfe eines solchen Modells lässt sich im Voraus simulieren, was mit dem Netz geschieht, wenn ein neuer Solarpark angeschlossen wird, der Verbrauch stark ansteigt, Hitze den Kühlbedarf erhöht oder ein Sturm einen Teil der Stromleitungen beschädigt. Dies ist besonders in Europa von Bedeutung, wo das Haupthindernis nicht mehr nur die Erzeugung von sauberem Strom ist, sondern die Frage, wie dieser Strom durch ein Netz geleitet werden kann, das ihn nicht immer aufnehmen, weitertransportieren und dorthin liefern kann, wo er benötigt wird. Die Energiewende wird zunehmend nicht durch die Verfügbarkeit von Strom aus erneuerbaren Energien begrenzt, sondern durch die Infrastruktur, die für dessen effiziente Nutzung erforderlich ist.
In ihrem Bericht „Energy and AI“ verbindet die Internationale Energieagentur den Einsatz von KI im Energiesektor mit drei praktischen Vorteilen: Kostensenkungen, einer besseren Integration erneuerbarer Energiequellen und einer erhöhten Kapazität bestehender Netze. „Im Szenario einer breiten Einführung führt der Einsatz von KI im Betrieb und in der Wartung von Kraftwerken bis 2035 zu potenziellen Kosteneinsparungen von bis zu 110 Milliarden US-Dollar (96,2 Milliarden Euro) jährlich durch vermiedene Brennstoffkosten und niedrigere Betriebskosten. KI ermöglicht zudem eine stärkere Integration von Strom aus erneuerbaren Energien in das Netz. Unsere Analyse ergab, dass durch den Einsatz von KI bis zu 175 GW zusätzliche Übertragungskapazität in bestehenden Leitungen erschlossen werden könnten“, heißt es in dem Bericht.
Der Strombedarf der KI
Der dritte Bereich betrifft den steigenden Energieverbrauch durch KI selbst. Die Entwicklung generativer Modelle, Cloud-Dienste und digitaler Infrastruktur erhöht den Bedarf an Rechenzentren. Im Rahmen des „AI Continent Action Plan“ und des bevorstehenden „Cloud and AI Development Act“ plant die Europäische Union, die Kapazität von Rechenzentren deutlich zu erhöhen. Nach Schätzungen der Europäischen Kommission könnte die installierte Leistung von etwa 12 GW im Jahr 2025 auf 28 GW bis 2030 steigen. Rechenzentren machen bereits rund 2,5 Prozent des Stromverbrauchs in der EU aus.
Nach Angaben der IEA könnte sich der weltweite Strombedarf von Rechenzentren bis 2030 mehr als verdoppeln und rund 945 TWh erreichen. Das ist etwas mehr als der derzeitige Gesamtstromverbrauch Japans. KI wird der Haupttreiber dieses Wachstums sein: Der Bedarf von KI-optimierten Rechenzentren könnte sich mehr als vervierfachen.
Fatih Birol, Exekutivdirektor der Internationalen Energieagentur (IEA), beschreibt das Ausmaß dieser Herausforderung deutlich: „Der weltweite Strombedarf von Rechenzentren wird sich in den nächsten fünf Jahren mehr als verdoppeln und bis 2030 so viel Strom verbrauchen wie ganz Japan heute. Die Auswirkungen werden in einigen Ländern besonders stark sein.“
Wie KI das europäische Energiesystem verändert. Grafik: Redaktion Energy Europe.
Rechenzentren als neue Herausforderung für das Stromnetz
Für Europa besteht das Hauptrisiko darin, dass Rechenzentren große und stabile Netzanschlüsse benötigen. Ihre Standortwahl kann lokale Engpässe verschärfen, insbesondere in Regionen mit hoher industrieller Stromnachfrage oder schwacher Netzinfrastruktur. Rechenzentren konkurrieren zudem mit Industrieanlagen, Projekten im Bereich erneuerbarer Energien sowie der Elektrifizierung von Verkehr und Heizung um den Netzzugang.
Elisabeth Cremona, Senior Energy Analyst bei Ember, weist darauf hin, dass Netzengpässe bereits jetzt die Geografie der Investitionen in Rechenzentren beeinflussen: „Die Netze entscheiden letztendlich darüber, wohin die Investitionen fließen … sie sind mittlerweile praktisch ein Instrument, um Investitionen anzuziehen.“
Die Europäische Kommission schlägt daher vor, Rechenzentren nicht nur als Quelle zusätzlicher Nachfrage, sondern auch als potenzielle Quelle von Flexibilität zu betrachten. Der Fahrplan sieht die Entwicklung eines Modells für Vereinbarungen zwischen Rechenzentrumsbetreibern, Energieunternehmen und Behörden vor. Solche Vereinbarungen sollten den Netzzugang, die Nutzung von sauberem Strom, Energieeffizienz, Wärmerückgewinnung und die Teilnahme an Lastmanagement berücksichtigen.
Kein Ersatz für Investitionen
Der strategische Fahrplan bestätigt, dass Digitalisierung und KI zunehmend zu einem festen Bestandteil der EU-Energiepolitik werden. Ihre Rolle besteht jedoch darin, Investitionen zu unterstützen, nicht sie zu ersetzen: Sie können den Netzbetrieb intelligenter gestalten, neue Kapazitäten aus erneuerbaren Energien schneller ans Netz bringen, Engpässe vorhersehen und die Investitionsplanung verbessern – doch sie können die physische Infrastruktur nicht ersetzen, die der Energiewende noch fehlt.
Darin liegt die zentrale Grenze des europäischen KI-Moments. Die eigentlichen Engpässe des europäischen Energiesystems sind nach wie vor physischer und politischer Natur: schwache Netzkapazitäten, langwierige Genehmigungsverfahren, Investitionsrückstände und eine fragmentierte Regulierung. Wenn Netzausbau, Marktgestaltung und digitale Instrumente gemeinsam voranschreiten, kann KI die Systemkosten senken und die Widerstandsfähigkeit verbessern. Ist dies nicht der Fall, wird sie lediglich ein eingeschränktes System optimieren, anstatt das Problem zu lösen.
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