NatusAIInfrastrukturprognose
Nachfrage, Erzeugung und Systembelastung über verschiedene Szenarien prognostizieren.
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Stromverteilung · NetzbetriebUmgesetzt · Kundenergebnis
Ein nationaler Stromverteilnetzbetreiber
Ein landesweiter KI-gestützter digitaler Zwilling für das nationale Stromnetz
Einer der ersten landesweiten KI-gestützten digitalen Netzzwillinge Europas – mit einem Blick auf das nationale Stromnetz nahezu in Echtzeit.
Landesweit
KI-gestützter digitaler Netzzwilling, einer der ersten Europas
Nahezu in Echtzeit
Überwachung des nationalen Verteilnetzes
Standard-IT
Hardware – keine teuren Aufrüstungen nötig
Zusammenfassung: ein digitaler Zwilling für das nationale Stromnetz
- Kunde
- Ein nationaler Stromverteilnetzbetreiber
- Umfang
- Nationales Stromverteilnetz
- Infrastruktur
- Standard-IT-Hardware
- Nutzer
- Netzbetrieb, Fachkräfte ohne Spezialwissen, Netzplanung
Ausgangslage, Entscheidung, Ergebnis
- Ausgangslage. Erneuerbare Energien, Elektromobilität und Wärmepumpen belasteten das nationale Verteilnetz wie nie zuvor. Überwachungswerkzeuge, die für ein zentrales, planbares System gebaut waren, kamen nicht mehr mit – und die Daten konnten nur Spezialisten deuten.
- Entscheidung. Statt spezialisierte Hardware zu kaufen: einen lebendigen digitalen Zwilling des gesamten nationalen Verteilnetzes bauen, der maschinelles Lernen mit einer temporalen Graph-Engine verbindet und auf Standard-IT-Infrastruktur läuft.
- Ergebnis. Ein voll funktionsfähiger landesweiter Zwilling, einer der ersten in Europa, mit Überwachung nahezu in Echtzeit, Prognosen, proaktiven Warnungen und Planungswerkzeugen. Auch Fachkräfte ohne Spezialwissen können heute Netzdynamiken lesen, für die früher Spezialisten nötig waren.
- Zeit bis zum Nutzen. Auf den Go-live folgten Schulungen für den Netzbetrieb, technische Dokumentation und laufende Optimierungsbegleitung – teure Hardware-Aufrüstungen waren nicht nötig.
Die Herausforderung
Die Herausforderung: ein nationales Stromnetz durch die Energiewende steuern
Die Energiewende setzte das Verteilnetz des Betreibers zunehmend unter Druck. Erneuerbare Erzeugung, Elektrofahrzeuge und Wärmepumpen veränderten, wie, wann und wo Strom fließt.
Mit herkömmlicher Überwachung und Spezialwissen war das Gesamtbild schwer zu erfassen. Die Teams mussten historische Muster, Verbrauch, Erzeugung und Netzstruktur verknüpfen, um vorausschauend zu planen, statt nur auf Ereignisse zu reagieren.
So wurde gearbeitet
Der Weg: von der Netzanalyse zu einem lebendigen Netzmodell
Von einer gemeinsamen Frage („Was macht das Netz eigentlich gerade?“) zu einem lebendigen Modell, mit dem das ganze Team arbeiten kann.
-
So haben wir das Netz analysiert
Wir haben die Herausforderungen des Netzbetriebs über die gesamte Stromverteilinfrastruktur des Landes hinweg bewertet.
Wir haben historische Muster, Verbrauchsdaten und Erzeugungstrends untersucht, um Systemverhalten und Fehlerbilder zu verstehen – und um zu klären, wo vorhandene Informationen frühere Entscheidungen ermöglichen und wo Teams noch auf Ausschnitte oder manuelle Auswertung angewiesen waren.
Umsetzung Prozess- und Datenanalyse durch unser Team.
-
So haben wir ein lebendiges Modell des Netzes konzipiert
Wir haben einen digitalen Zwilling entwickelt, der maschinelles Lernen mit einer temporalen Graphdatenbank verbindet. Er verknüpft zeitbezogene Ereignisse mit den Beziehungen im Netz zu einem gemeinsamen Betriebsbild.
Modelle des maschinellen Lernens werten historische Muster aus, um Verbrauch und Erzeugung vorherzusagen. Das Design orientierte sich an der bestehenden Infrastruktur des Betreibers und an den Fragen, die der Netzbetrieb beantwortet brauchte – nicht an einem generischen Dashboard.
Das System wurde so ausgelegt, dass es große Datenmengen effizient auf Standard-IT-Infrastruktur verarbeitet – ganz ohne teure Hardware.
NatusAI-Produkte für diese Fähigkeit
- NatusAI Cygnusvernetztes Datenfundament (Beziehungen, Historie, Standorte)
Anlagen, Messwerte und Historie in einem zeitbewussten Modell verbunden.
Einführung und Akzeptanz
-
Was wir entwickelt haben
Ein voll funktionsfähiger landesweiter digitaler Zwilling des nationalen Stromnetzes, einer der ersten seiner Art in Europa.
Rund um den Zwilling: ein Überwachungs-Dashboard nahezu in Echtzeit, eine Engine für prädiktive Analysen, ein proaktives Warnsystem, ein Planer für Netzumschaltungen, eine Wartungsplanung und Werkzeuge zur Unterstützung von Investitionsentscheidungen.
NatusAI-Produkte für diese Fähigkeit
- NatusAI LyraBetriebsansichten, Karten und Dashboards
- NatusAI OrionAnwendungsplattform
-
So hat der Netzbetrieb die Lösung eingeführt
Umfassende Schulungen für den Netzbetrieb, technische Dokumentation und laufende Optimierungsbegleitung halfen Fachkräften ohne Spezialwissen, mit Informationen zu arbeiten, die früher Spezialisten deuten mussten.
NatusAI-Produkte für diese Fähigkeit
- NatusAI LyraBetriebsansichten, Karten und Dashboards
Umgesetzt vom NatusAI-Team mit temporaler Graphdatenbank-Technologie. Die Produkt-Chips zeigen, welches NatusAI-Produkt die jeweilige Fähigkeit bereitstellt oder bereitstellen soll; den Release-Status finden Sie unter „Für Ihr technisches Team“.
Der Faktor Mensch
Was sich für die Netzteams verändert hat
Der Zwilling macht Netzexpertise teilbar – so können mehr Menschen auf Basis dessen handeln, was im Netz tatsächlich passiert.
Netzbetrieb. Eine gemeinsame Betriebsansicht des Netzzustands, mit Warnungen, die Situationen markieren, bevor sie zu Störungen werden.
Fachkräfte ohne Spezialwissen. Netzdynamiken, die früher nur Spezialisten lesen konnten, sind jetzt sichtbar und erklärt – gestützt durch Schulung und Dokumentation.
Planung und Management. Entscheidungen zu Umschaltung, Wartung und Investitionen werden am lebendigen Modell geprüft, bevor Geld gebunden wird.
Messbare Ergebnisse, die zählen
Die Wirkung: ein nationales Stromnetz, das mehr Menschen lesen und steuern können
Landesweit
KI-gestützter digitaler Netzzwilling: ein Blick auf das nationale Verteilnetz nahezu in Echtzeit
Vom Betreiber gemeldete Ergebnisse
- Fachkräfte ohne Spezialwissen können Netzdynamiken lesen, für deren Deutung früher Spezialisten nötig waren
- Proaktive Warnungen markieren Situationen mit Handlungsbedarf, bevor sie zu Störungen werden
- Entscheidungen zu Umschaltung, Wartung und Investitionen werden am lebendigen Modell geprüft, bevor Geld gebunden wird
- Keine teuren Hardware-Aufrüstungen: Der Zwilling läuft auf Standard-IT-Infrastruktur
Umfang des Projekts
1
lebendiger digitaler Zwilling des gesamten nationalen Verteilnetzes
6
Betriebswerkzeuge auf einem Modell: Überwachung, Prognose, Warnungen, Umschaltung, Wartung und Investitionsunterstützung
Standard-IT
Infrastruktur, keine spezialisierte Hardware
Umfang und Ergebnisse laut Angaben des Kunden.
Was wir für Energieteams entwickeln
Mehr als der Netzzwilling: KI für den gesamten Energie-Lebenszyklus
Derselbe vernetzte Ansatz lässt sich auf Ihre gesamte Infrastruktur übertragen und führt Anlagen-, Netz-, Wetter-, Betriebs- und Marktdaten zusammen.
Vorausschauende Wartung
Muster in Anlagendaten in Wartungsprioritäten übersetzen.
Überwachung
Anlagenzustände und Warnungen in einem Betriebsbild sichtbar halten.
Energiehandel
Prognosen und Marktrisiken mit Strategieprüfung und Handelsentscheidungen verknüpfen – mit menschlicher Freigabe.
Infrastrukturplanung
Standort-, Kapazitäts- und Netzanschlussszenarien vor der Investition vergleichen.
Vollständiger digitaler Zwilling
Ein lebendiges Modell aus Anlagen, Beziehungen sowie aktuellen und historischen Daten pflegen – und Folgen testen, bevor gehandelt wird.
Ein nachprüfbarer Betriebszyklus
- 01
Schritt 01
System verbinden
Anlagen, Beziehungen und Nachweise in einem gemeinsamen Modell zusammenführen.
- 02
Schritt 02
Szenarien testen
Folgen mit sichtbaren Annahmen durchspielen.
- 03
Schritt 03
Entscheidungen prüfen
Verantwortlichen Teams den Kontext geben, um zu planen und zu handeln.
Demo-Aufzeichnung
Digitaler Zwilling Stromnetz
Ein digitaler Netzzwilling im Einsatz
Ein lebendes Modell eines Stromnetzes verbindet Betriebsmittel, Zählerdatenströme, Geografie, Prognose und Simulation in einer Engine – und macht daraus Überwachung, Simulationen und Prognosen.
Das Problem: Ein Verteilnetz ist Struktur, zeitbasierte Zählerdatenströme und Geografie zugleich – verteilt auf GIS, ERP, Messinfrastruktur und Echtzeitsensoren, die nie ganz zusammenpassen. Planung, Was-wäre-wenn-Analysen und Lastflussberechnungen im großen Maßstab bedeuten aufwendige ETL-Prozesse und nächtliche Batchläufe, sodass die Antworten oft zu spät kommen, um noch zu handeln.
So funktioniert die Lösung: Der digitale Zwilling bündelt, visualisiert und analysiert Daten aus allen Quellen (GIS, ERP, intelligente Messsysteme und Live-Sensoren) in einer Engine und lernt aus ihnen.
- Ein einheitliches Modell: Betriebsmittel, ihre Zeitreihen und ihr Standort liegen in einem Graphen und einer Transaktion.
- Prognosen für jedes Betriebsmittel: ML-Modelle können jeden Verbraucher und Erzeuger im gesamten Netz prognostizieren.
- Sofortige Lastflussberechnung: den Lastfluss für jeden beliebigen Zeitpunkt berechnen – in jedem realen oder simulierten Szenario.
- Läuft On-Premises: eine einzige Binärdatei auf Ihrer eigenen Hardware – ohne Cloud und ohne Software-Stack von Drittanbietern.
Diese Aufzeichnung zeigt eine anonymisierte Referenzimplementierung auf der zugrunde liegenden Plattform, kein NatusAI-Kundenergebnis. Die Zuordnung zu NatusAI-Produkten beschreibt analoge Produktverantwortlichkeiten.
Live-Demo
Planung von Dach-Photovoltaik
Solarentscheidungen mit Kontext
Ein interaktiver Energie-Arbeitsbereich bringt Gebäude, Solarerzeugung und Energieannahmen auf eine Karte und macht aus komplexen Energiedaten praktische Planungswerkzeuge.
- Karte und Netzkontext: Gebäude in Karten- oder Satellitenansicht, mit Netz-Overlays, Points of Interest und Dachabdeckung.
- Erzeugung je Gebäude: Solarertrag schätzen sowie Ausrichtung und Neigung der Module durchspielen.
- Sichtbare Annahmen: Kosten, Eigenverbrauch, Batteriespeicher, Energiepreise und CO₂-Annahmen anpassen, um Szenarien zu vergleichen.
Referenzszenarien
Referenzszenario
Solarkataster für Dachflächen
Das Problem: Solarplanung im globalen Maßstab bedeutet, Gebäudegrundrisse, Dachgeometrie, Gelände und Einstrahlung zu kombinieren: Geo- und Zeitreihendaten, die zu umfangreich und zu verstreut sind, um sie in einem üblichen Stack aus GIS und Datenbank gemeinsam abzufragen.
So funktioniert die Lösung: Dächer kartieren und ihr Solarpotenzial Gebäude für Gebäude simulieren – für ganze Regionen.
Technische Details
Gebäudegrundrisse, Gelände und Einstrahlungszeitreihen in einer Engine, jedes Dach mit seinem Netzkontext verknüpft.
Referenzszenario
Digitale Zwillinge & IoT
Das Problem: Wer ein reales System modelliert, muss Struktur, Sensordatenströme und Geografie zusammenführen – meist drei Datenbanken, die nie ganz zusammenpassen.
So funktioniert die Lösung: Ein reales System einmal modellieren (Struktur, Sensoren, Geografie) und dann Simulationen auf denselben Daten ausführen, die Sie überwachen.
Technische Details
Anlagen, Zeitreihen und Standorte in einem Graphen und einer Transaktion. Kein Kopieren oder Exportieren für Was-wäre-wenn-Analysen – und der Zwilling gerät nie aus dem Takt.
Referenzszenarien: illustrative Szenarien auf derselben Engine wie unsere Kundenprojekte; sie sind nicht die oben gezeigten Kundenergebnisse.
Übertragbarkeit
Was ein digitaler Netzzwilling für Ihr Versorgungsunternehmen bedeutet
Jeder Verteilnetzbetreiber, jedes Versorgungsunternehmen und jeder große Energieverbraucher, der die Energiewende bewältigen muss, kann denselben Weg gehen – ohne die Hardware zu erneuern.
Mit den Fragen des Netzbetriebs beginnen.
Den Zwilling um reale Entscheidungen wie Engpässe, Ausfälle und Umschaltungen herum bauen – nicht um ein generisches Dashboard.
Die vorhandene Infrastruktur nutzen.
Ein Zwilling im nationalen Maßstab lief auf Standard-IT-Hardware. Das Budget fließt in Ergebnisse, nicht in Server.
Expertise teilbar machen.
Schulung und klare Ansichten ermöglichen es Fachkräften ohne Spezialwissen, auf Informationen zu handeln, die früher nur Spezialisten deuten konnten.
Governance von Anfang an
Netzdaten: Governance, Resilienz und NIS2
Netzdaten sind Daten kritischer Infrastruktur. Der Zwilling läuft auf der eigenen Infrastruktur des Betreibers – Betriebsdaten bleiben innerhalb des Sicherheitsperimeters, und Entscheidungen über Umschaltungen und Investitionen bleiben bei verantwortlichen Menschen.
- NIS2: Stromnetzbetreiber gelten als besonders wichtige Einrichtungen. Der selbst betriebene Einsatz unterstützt die Pflichten zu Lieferkette und Zugriffskontrolle (die nationale Umsetzung variiert)
- DSGVO: Smart-Meter-Daten können personenbezogen sein – deshalb erfolgt die Verarbeitung On-Premises und dokumentiert
- KI-Verordnung (EU AI Act): Wo KI sicherheitsrelevante Infrastrukturentscheidungen unterstützt, sind menschliche Aufsicht und Protokollierung fest im Ablauf verankert
NatusAI unterstützt Sie bei Ihren Pflichten, ersetzt aber nicht Ihre rechtliche Bewertung. Wie NatusAI die Governance nach KI-Verordnung, DSGVO, DORA und NIS2 unterstützt
Für Ihr technisches Team
- Umgesetzt mit einer temporalen Graphdatenbank: zeitlich versionierter Graph aus Netzanlagen und Messwerten, ML-Prognosen für Verbrauch und Erzeugung, Analyse auf Standard-Desktop-/Server-Hardware.
- Eigenschaften der Engine: GIS-, ERP-, Smart-Meter- und Live-Sensordaten in einem Graphen und einer Transaktion. ML-Prognosen je Anlage. Lastfluss zu jedem Zeitpunkt in realen oder simulierten Szenarien. Ein einziges Binary, On-Premises.
- Plattform-Zuordnung: NatusAI Cygnus (geplant: v1) soll Graph-, Zeitreihen-, Geo- und Suchdaten mit versionierter Historie vereinen. NatusAI Lyra (verfügbar) liefert Karten, Tabellen und Dashboards. NatusAI Orion (Roadmap) ist die Anwendungsebene.
Fragen
Fragen von Führungskräften aus Netzbetrieb und Energieversorgung
Hardware, Menschen, Datenhaltung und Umfang.
Brauchen wir neue Hardware für einen digitalen Netzzwilling?
In diesem Projekt nicht. Der landesweite Zwilling wurde für Standard-IT-Infrastruktur ausgelegt, teure Hardware-Aufrüstungen waren nicht nötig.
Können Fachkräfte ohne Spezialwissen wirklich damit arbeiten?
Ja. Schulung und Dokumentation halfen Fachkräften ohne Spezialwissen, Netzdynamiken zu verstehen, für deren Deutung früher Spezialisten nötig waren.
Verlassen unsere Daten unsere Infrastruktur?
Nein, das müssen sie nicht. Der Zwilling läuft auf der eigenen Hardware des Betreibers, und Verbindungen zu externen Diensten entstehen nur, wenn Sie das entscheiden.
Was kann der Zwilling über die Überwachung hinaus leisten?
Prädiktive Analysen, proaktive Warnungen, Umschaltplanung, Wartungsplanung und Unterstützung von Investitionsentscheidungen – alles aus demselben lebendigen Modell.
Kundenergebnisse
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Wie sähe Ihr Netz als lebendiges Modell aus?
Beginnen Sie mit einer betrieblichen Frage – etwa zu Engpässen, Ausfällen oder Netzanschlussanfragen – und wir zeigen Ihnen, wie ein Zwilling sie auf Ihrer eigenen Infrastruktur beantworten würde.
- Beginnen Sie mit einer klar abgegrenzten Analysephase, die mit einer eindeutigen Go/No-Go-Entscheidung endet.
- Referenzgespräche zu diesem Projekt sind nach einem ersten Briefing unter NDA möglich.
Oder schreiben Sie an contact@natusai.com
