Dynamische Stromtarife reagieren bislang vor allem auf die Preise am Strommarkt. Doch ein niedriger Börsenstrompreis bedeutet nicht automatisch, dass im lokalen Verteilnetz ausreichend Kapazität für zusätzlichen Strombezug verfügbar ist. Im Projekt DynaNet wird deshalb untersucht, wie sich prognostizierte Netzzustände in netzdienliche Preissignale übersetzen lassen. Eine zentrale Voraussetzung dafür ist eine digitale Infrastruktur, die verteilte Daten und Fachsysteme zuverlässig miteinander verbindet. Die technologische Basis dafür liefert die Open-Source-Middleware Eclipse BaSyx.
Dynamischer vs. netzdienlicher Stromtarif auf einen Blick
Dynamische Stromtarife sparen Kosten, berücksichtigen bislang jedoch nur den Großhandelsmarkt und nicht die lokale Netzauslastung. Das Forschungsprojekt DynaNet erweitert dieses Modell um eine netzdienliche Komponente, die den Energieverbrauch stärker an der lokalen Erzeugung ausrichtet und dadurch Engpässen im Verteilnetz proaktiv entgegenwirkt.
Marktdynamische Stromtarife
Orientieren sich am bundesweiten Börsenstrompreis. Sie ignorieren lokale Netzüberlastungen und bergen das Risiko von Engpässen auf Trafo-Ebene.
Netzdienliche Stromtarife (DynaNet)
Berechnen lokale Netzzustände proaktiv voraus. Ein dynamischer Preisoffset steuert flexible Lasten (z. B. Elektrofahrzeuge, Wärmepumpen) gezielt nach freier Netzkapazität.
Technologischer Enabler
Die Open-Source-Middleware Eclipse BaSyx schafft den gemeinsamen Informationsraum, indem sie verteilte Fachsysteme über Digitale Zwillinge (AAS) standardisiert verbindet.
Warum aktuelle dynamische Stromtarife das Verteilnetz überlasten
Photovoltaikanlagen, Wärmepumpen, Batteriespeicher und Elektrofahrzeuge verändern die Lastflüsse in lokalen Verteilnetzen. Dynamische Stromtarife können dazu beitragen, flexible Verbräuche zeitlich zu verschieben, orientieren sich bislang jedoch überwiegend an den Preisen des Stromgroßhandels. Diese spiegeln die Situation im übergeordneten Energiesystem wider, nicht aber zwangsläufig die aktuelle oder prognostizierte Auslastung einzelner Transformatoren und Leitungsabschnitte. Ein niedriger Strompreis kann daher zusätzliche Last gerade dann anreizen, wenn ein lokaler Netzbereich bereits stark beansprucht ist.
Mit AgNes, dem Verfahren zur Reform der Allgemeinen Netzentgeltsystematik Strom, greift die Bundesnetzagentur die Frage auf, wie Netzentgelte künftig stärker an den Anforderungen der Energiewende und an der tatsächlichen Beanspruchung der Netze ausgerichtet werden können. Dynamische Netzentgelte sollen dabei perspektivisch lokale und zeitliche Netzknappheiten in Preissignale übersetzen. Die konkrete Ausgestaltung befindet sich jedoch noch in Entwicklung und umfasst nur die oberen Netzebenen bis zur Mittelspannung. Damit bleibt die Herausforderung, wie prognostizierte Engpässe in einzelnen Niederspannungsnetzen technisch erfasst und zeitlich sowie räumlich präzise in ein nutzbares Preissignal überführt werden können.
Netzdienliche Preissignale durch KI-basierte Zustandsprognosen
DynaNet setzt genau hier an: Das Projekt untersucht, wie sich lokale Netzengpässe frühzeitig erkennen und durch gezielte Preissignale möglichst vermeiden lassen. Statt erst auf einen bereits kritischen Netzzustand zu reagieren, verfolgt DynaNet damit einen proaktiven Ansatz. Grundlage dafür sind Prognosen, die zeigen, wann und wo eine Überlastung im Verteilnetz entstehen könnte. In die Berechnungen fließen unter anderem Wetterdaten, erwartete Erzeugungs- und Verbrauchswerte, historische Lastprofile, die Netztopologie sowie technische Daten der Betriebsmittel ein. Netzberechnungen ermitteln daraus, wie sich die Auslastung einzelner Leitungsabschnitte und Transformatoren voraussichtlich entwickeln wird.
Wird ein möglicher Engpass erkannt, soll ein KI-gestützter Preisgenerator einen ergänzenden Preisbestandteil berechnen. Dieser sogenannte Preisoffset berücksichtigt die lokale Netzsituation und kann in einen dynamischen Stromtarif einfließen. Bei einer drohenden Überlastung kann ein höheres Preissignal dazu beitragen, zusätzlichen Verbrauch zu vermeiden oder zeitlich zu verschieben. Sind dagegen ausreichend Netzkapazitäten vorhanden oder steht lokal viel erneuerbare Energie zur Verfügung, kann ein günstigeres Preissignal die Nutzung flexibler Anlagen fördern. Home-Energy-Management-Systeme (HEMS) können diese Signale automatisiert verarbeiten. Sie verschieben etwa den Ladevorgang eines Elektrofahrzeugs, passen den Betrieb einer Wärmepumpe an oder steuern einen Batteriespeicher.
Eclipse BaSyx als Middleware für die Netzzustandsprognose
Die Berechnung eines solchen Preissignals setzt voraus, dass zahlreiche Systeme zusammenarbeiten. Netztopologie und Betriebsmitteldaten befinden sich typischerweise im Netzleitsystem. Wetter- und Energieprognosen stammen von spezialisierten Diensten. Netzberechnungsprogramme analysieren die erwarteten Lastflüsse. Energielieferanten und Home-Energy-Management-Systeme verwenden wiederum eigene Anwendungen und Datenmodelle. Viele der benötigten Informationen sind somit grundsätzlich vorhanden. Sie liegen jedoch verteilt in unterschiedlichen Fachsystemen und Datenformaten. Ihre manuelle Zusammenführung ist aufwendig und für einen automatisierten Prozess nicht ausreichend skalierbar.
Im Projekt übernimmt deshalb die Open-Source-Middleware Eclipse BaSyx die Rolle einer Datendrehscheibe:
| Herausforderung im Netzgebiet | Klassischer Ansatz (Silo-IT) | Lösung im Projekt DynaNet (Fraunhofer IESE) |
|---|---|---|
| Datenintegration | Aufwendige, manuelle Schnittstellen zwischen Leit- & Wetter-Systemen | Eclipse BaSyx als Datendrehscheibe: Verbindet verteilt liegende Fachsysteme automatisiert |
| Betriebsmittel-Modellierung | Proprietäre Formate je Herstellersystem | Digitale Zwillinge: Maschinenlesbare Beschreibung als Asset Administration Shell (AAS) |
| Durchgängige Systembeschreibung | Prozesse, Akteure, Datenflüsse und Schnittstellen werden häufig nur punktuell oder getrennt betrachtet | SGAM-basierte Modellierung: Strukturierte und durchgängige Erhebung von Prozessen, Funktionen, Informationen und technischen Komponenten |
Die bestehenden Anwendungen werden durch BaSyx, nicht durch ein neues Zentralsystem ersetzt. Sie behalten ihre jeweiligen Funktionen und Zuständigkeiten, stellen Daten und Dienste jedoch über standardisierte Schnittstellen bereit. Standardisierte Digitale Zwillinge, umgesetzt als Asset Administration Shells (AAS), beschreiben relevante Anlagen, Zustände und Beziehungen in maschinenlesbarer Form. Dadurch können andere Anwendungen die bereitgestellten Informationen eindeutig interpretieren. BaSyx verwaltet diese Digitalen Zwillinge und macht ihre Daten systemübergreifend nutzbar. Die Middleware berechnet weder den Netzzustand noch das spätere Preissignal. Sie schafft aber den gemeinsamen Informationsraum, auf dem Prognosen, Netzberechnungen und Preisbildung aufbauen.
Im prototypischen Aufbau bei den Stadtwerken Saarlouis werden beispielsweise Netzmodelle aus bestehenden Systemen bereitgestellt, Ortsnetzstationen als Digitale Zwillinge eingebunden und relevante Informationen an das Netzberechnungsprogramm ATPDesigner übergeben. Dort erfolgen Lastflussrechnungen zur Prognose zukünftiger Netzzustände. Wetterdaten und unterschiedliche Lastprofile fließen ebenfalls in die Berechnungen ein.
Skalierbare Softwarearchitektur für Verteilnetzbetreiber
Lokale Netzbetreiber stehen trotz unterschiedlicher Netztopologien und IT-Landschaften vor vergleichbaren Herausforderungen. Sie müssen verteilte Daten zusammenführen, Netzzustände prognostizieren und lokale Flexibilitäten sinnvoll nutzen. Eine praxistaugliche Lösung muss deshalb nicht nur technisch funktionieren. Sie muss auch auf andere Netzgebiete und bestehende Systemlandschaften übertragbar sein.
DynaNet setzt hierfür auf eine modulare Softwarearchitektur, offene Schnittstellen und standardisierte Informationsmodelle. Neue Datenquellen, Prognosedienste oder Netzberechnungsprogramme sollen sich ergänzen oder austauschen lassen, ohne die gesamte Lösung neu entwickeln zu müssen. Das Fraunhofer IESE bringt dazu seine Kompetenzen in Softwarearchitektur, Middleware, Digitalen Zwillingen und modellbasierter Systementwicklung ein. Prozesse, Informationsflüsse und technische Komponenten werden mithilfe des Smart Grid Architecture Model (SGAM) systematisch beschrieben. Diese Modelle bilden eine Grundlage für die Umsetzung der BaSyx-basierten Integrationsarchitektur.
So soll aus dem Demonstrator eine übertragbare Blaupause entstehen: für eine digitale Infrastruktur, mit der lokale Netzzustände zuverlässig in netzdienliche Preissignale einfließen können. Denn damit der Strompreis das lokale Netz tatsächlich mitdenken kann, müssen zunächst die dahinterliegenden Systeme und Informationen zusammenspielen.
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Das Fraunhofer IESE unterstützt Verteilnetzbetreiber und IT-Partner bei der Konzeption und Umsetzung skalierbarer Integrationsarchitekturen auf Basis von Eclipse BaSyx und Digitalen Zwillingen (AAS).
