Der DVGW fördert das Gas- und Wasserfach in allen technisch-wissenschaftlichen Belangen. In seiner Arbeit konzentriert sich der Verein insbesondere auf die Themen Sicherheit, Hygiene, Umwelt- und Verbraucherschutz. Mit der Entwicklung seiner technischen Regeln ermöglicht der DVGW die technische Selbstverwaltung der Gas- und Wasserwirtschaft in Deutschland. Hierdurch gewährleistet er eine sichere Gas- und Wasserversorgung nach international höchsten Standards. Der im Jahr 1859 gegründete Verein hat rund 14.000 Mitglieder. Hierbei agiert der DVGW wirtschaftlich unabhängig und politisch neutral
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Referenteninterview mit Manuela Linke
Datum der Veröffentlichung: 26. Januar 2026
Angesichts der wachsenden Anforderungen der Energiewende rückt der Einsatz Künstlicher Intelligenz für eine effizientere und vorausschauende Steuerung von Verteilnetzen zunehmend in den Fokus. Manuela Linke erklärt im exklusiven Interview, wie KI‑Methoden des Projekts AI4Grids neue Impulse für eine präzisere und zukunftssichere Netzplanung und ‑führung setzen.
DVGW Kongress:
Hallo Frau Linke, Sie sind wissenschaftliche Mitarbeiterin bei HTWG (Hochschule Konstanz Technik, Wirtschaft und Gestaltung) Konstanz und werden am 26. Februar 2026 bei der Veranstaltung “KI in der Versorgungswirtschaft” einen Vortrag zum Thema "AI4Grids - Einsatz von KI zur Betriebsführung und Planung von Verteilnetzen" halten.
AI4Grids verspricht, die Betriebsführung und Planung von Verteilnetzen grundlegend zu verändern. Welche bisher ungelösten Herausforderungen kann KI hier tatsächlich lösen, und warum ist gerade jetzt der richtige Zeitpunkt für den Einsatz?
Manuela Linke:
Wesentlich für eine erfolgreiche Energiewende ist die Elektrifizierung des Wärme- sowie des Verkehrssektors. Um die Versorgungssicherheit in diesem Prozess stets zu gewährleisten ohne große finanzielle Mittel für einen Ausbau der Netze aufbringen zu müssen, kommt der Synchronisierung von erneuerbaren Energien und neuen Verbrauchern mit den verfügbaren Netzkapazitäten eine Schlüsselrolle zu. Aus diesem Grund entstand die Neuformulierung des §14a EnWG und damit der Bedarf den Zustand des Verteilnetzes umfassender zu ermitteln sowie die Abregelung steuerbarer Verbrauchseinrichtungen zu ermöglichen. Die im Projekt AI4Grids entwickelten KI-basierten Tools eignen sich zur Erstellung realistischer Last- und Erzeugungsprofile, für eine präzise Simulation des Netzzustands sowie zur Generierung und Evaluierung optimaler Steuerungsmaßnahmen.
DVGW Kongress:
Wie verändert der Einsatz probabilistischer Lastprognosen die Entscheidungsprozesse in der Netzplanung im Vergleich zu klassischen deterministischen Ansätzen und welche Vorteile sehen Sie für die Integration erneuerbarer Energien?
Manuela Linke:
Netzplanungen beinhalten Unsicherheiten bezüglich der tatsächlichen zeitlichen und räumlichen Veränderung der Versorgungsaufgabe. Prognosen im Verbrauchssektor werden durch stochastische Prozesse erheblich beeinflusst. Probabilistische Lastprognosen ermöglichen die Abbildung dieser Unsicherheiten und können für die Netzzustandsschätzung, Fehlererkennung sowie für die zeitreihen gestützte Netzplanung eingesetzt werden.
DVGW Kongress:
Welche Rolle spielt KI bei der Echtzeit-Betriebsführung von Verteilnetzen, insbesondere in Bezug auf die Erkennung und Prävention von Netzengpässen und wie stellen Sie die Transparenz der Entscheidungen sicher?
Manuela Linke:
Um den Zustand des Netzes zu ermitteln kommen klassisch Lastflussberechnungen zum Einsatz. Um diese durchführen zu können, benötigt man ein vermessenes Netz. Messlücken im Zuge des langsam voranschreitenden Ausbaus der intelligenten Messsysteme können durch KI-basierte Prognosen ersetzt werden. Damit ist eine Schätzung des Zustandes und eine gezielte Behebung von Netzengpässen erst möglich. Um Netzengpässe gezielt zu beheben, werden wiederum umfassende Rechnungen möglich, die durch den Einsatz von KI erheblich beschleunigt werden und dadurch auch den zeitlichen Anforderungen für eine Reaktion genügen. Für die Sicherheit der Entscheidungen werden diese mittels Lastflussrechnungen geprüft. Im Bezug auf die Transparenz haben wir Methoden aus dem Bereich der Erklärbaren KI untersucht, um die Entscheidungen der „Black Box“ KI nachvollziehbar zu machen.
DVGW Kongress:
Warum sind Reallabore entscheidend für die Akzeptanz und Skalierung von KI-Lösungen im Netzbetrieb, und welche Erkenntnisse aus bisherigen Demonstrationen halten Sie für besonders wegweisend?
Manuela Linke:
Der Einsatz neuer Technologien im Bereich der kritischen Infrastruktur muss vor einem flächendeckenden Einsatz intensiv erprobt werden, um mögliche Fehler vorab beheben zu können. Die Versorgungssicherheit hat stets oberste Priorität. Wir haben im Projekt Messdaten in realen Netzen erhoben. Mit der Netzarchitektur sowie die erhobenen Messdaten wurde ein Modell in einer Hardware-in-the-Loop Umgebung erzeugt, um unsere Algorithmen zu testen. In diesem Prozess konnten wir viel lernen bezüglich der Datenübertragung, Datensicherheit und der Kommunikation der einzelnen Bestandteile unseres Gesamtalgorithmus.
DVGW Kongress:
Vielen Dank für das Interview, Frau Linke. Wir freuen uns, Sie bei unserer Veranstaltung KI in der Versorgungswirtschaft am 25. – 26. Februar 2026 in Bonn begrüßen zu können und in den intensiven Austausch zu diesem spannenden Thema zu gehen.
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