Neues envelio IGP-Tool nutzt Künstliche Intelligenz um Zielnetzplanung als automatisierten Massenprozess zu ermöglichen
Köln, 15.01.2026 – Im Zuge der Energiewende werden zunehmend erneuerbare Erzeuger, Batteriespeicher, Wärmepumpen und Ladeinfrastruktur in die Stromverteilnetze integriert. Um deren Leistungsfähigkeit langfristig zu sichern, sind Infrastrukturinvestitionen in Milliardenhöhe notwendig. Damit diese Transformation bezahlbar bleibt, muss der Netzausbau maximal effizient erfolgen. Statt reaktiver Einzelmaßnahmen ist dafür eine vorausschauende, datenbasierte Planung erforderlich. Netzbetreiber stehen vor der Aufgabe, die hochkomplexe Netzplanung so zu organisieren, dass sie als skalierbarer Prozess funktioniert. Um sie dabei zu entlasten und belastbare Entscheidungsgrundlagen zu schaffen, hat envelio die App „Zielnetzplanung“ entwickelt.
Schon heute zeichnen sich Engpässe in all diesen Bereichen ab. Netzbetreiber müssen ihre Stromnetze also möglichst ressourceneffizient auf die Anforderungen in fünf, zehn oder 20 Jahren auslegen. Dafür müssen sie gezielt ausbauen – allerdings ohne sich dabei ausschließlich auf den Netzausbau zu fokussieren. Denn auch die Flexibilisierung und die Optimierung der Bestandsinfrastruktur bietet Potentiale.
Ansonsten können die Kosten der Energiewende schnell aus dem Ruder laufen und wir erreichen die Klimaschutzziele nicht rechtzeitig. Mit der App Zielnetzplanung wollen wir Netzplaner unterstützen: Die App ermöglicht es, rasch fundierte Entscheidungen zu treffen und ist das ideale Werkzeug, um Netze ressourceneffizient und zukunftssicher auszulegen.“
Das neue digitale Tool ergänzt die IGP – den digitalen Werkzeugkoffer für Smart Grids, in dem Netzbetreiber alle Tools finden, die sie für den Netzbetrieb, die -steuerung und die -planung benötigen. Die App „Zielnetzplanung“ entwirft automatisiert Netzausbaupläne, Variantenvergleiche und Kostenbewertungen für verschiedene Zukunftsszenarien im Netz. Dabei orientiert sie sich am sogenannten NO(X)VA-Prinzip: Das bedeutet eine Priorisierung der Netzoptimierung vor der Flexibilisierung vor der Verstärkung vor dem Ausbau. Beispielsweise unterstützt die Anwendung eine umfassende Trennstellenoptimierung von gesamten Versorgungsgebieten, um Netzoptimierungsmaßnahmen auszuschöpfen, bevor ein Ausbau des Netzes in Erwägung gezogen wird.
Das Herzstück der „Zielnetzplanung“ bildet ein selbstlernender Algorithmus, der das NO(X)VA-Prinzip abbildet. Der KI-basierte Algorithmus lernt kontinuierlich aus jedem Planungsszenario: Er analysiert systematisch erfolgreiche Netzausbaustrategien, erkennt Muster und Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Ausbaumaßnahmen und generiert auf Basis dieser Erkenntnisse mit jeder Iteration präzisere Lösungsvorschläge. Dabei kann das System die Qualität potenzieller Netzausbauvarianten vorhersagen, ohne jede einzeln durchrechnen zu müssen – das spart Ressourcen und Zeit. Je nach Nutzerbedürfnis kann der Algorithmus flexibel entweder ganzheitlich oder gezielt für einzelne Teilschritte des NO(X)VA-Prinzips eingesetzt werden. Netzplaner können die von der Software-Anwendung algorithmisch generierten Entwürfe auf intuitive Weise manuell überarbeiten.
Weitere Informationen und Details rund um die IGP und die Zielnetzplanung findet ihr hier.