Konzentriert verfolgt der Operateur in der Netzleitstelle die Anzeigen auf seinen Bildschirmen. Wieder einer dieser Tage, an denen das Netz alles von ihm fordert. Seine Aufgabe ist so einfach erklärt wie anspruchsvoll umgesetzt: Produktion und Verbrauch müssen jederzeit im Gleichgewicht sein. Nur so bleibt die Netzfrequenz stabil bei 50 Hertz. Immer dann, wenn die tatsächliche Einspeisung oder der Verbrauch vom geplanten Fahrplan abweichen, entstehen Unausgeglichenheiten im Stromsystem. Swissgrid muss dafür Regelenergie einsetzen, um diese auszugleichen. Solche Abweichungen können unterschiedliche Ursachen haben: etwa ungenaue Wetter- oder Verbrauchsprognosen, kurzfristige Änderungen im Kraftwerksbetrieb oder aussergewöhnliche Lastflüsse im internationalen Stromverbund.
Die Herausforderung bei der Regelenergie liegt darin, die Menge des Ungleichgewichts frühzeitig vorherzusagen und im günstigsten Markt zu aktivieren. Zwar stehen den Spezialistinnen und Spezialisten alle notwendigen Daten zur Verfügung – doch im dichten operativen Alltag fehlt oft die Zeit, diese Informationen rechtzeitig und vollständig zu analysieren. Zudem übersteigt die Komplexität in Echtzeit die menschliche Analysekapazität für eine durchweg kostenoptimale Entscheidung. Hier setzt die Künstliche Intelligenz an.
Die Idee entsteht – und ein langer Weg beginnt
Jacob Tran ist Head of Development und erinnert sich noch an den Anfang des «Optimizers Autopilot» (so heisst dieses KI-Tool für den automatisierten Regelenergie-Abruf): «Wenn wir auf den heutigen Erfolg schauen, vergisst man schnell, wie lange der Weg war. Es begann mit mehreren Masterarbeiten, die das Potenzial aufgezeigt haben. Doch aus einer Masterarbeit ein Produkt zu entwickeln – das war die eigentliche Challenge». Die Einführung einer internen Plattform für die Datenverarbeitung wurde zum Fundament dieses wegweisenden Projekts. Ein hochmotiviertes Team von Spezialistinnen und Spezialisten aus den Unternehmensbereichen Technology, Market und System Operations brachte technisches Wissen und betriebliche Erfahrung zusammen.
Ein Tool, das Vertrauen erst erarbeiten musste
Als der erste Prototyp erstmal in der Netzleitstelle zum Einsatz kam, fragte sich das Team: «Wir machen den Einsatz von Regelenergie seit Jahrzehnten – wieso sollte das plötzlich eine Maschine besser können?» Es begann ein offener Austausch, in dem auch unbequeme Fragen gestellt wurden: Warum funktioniert ein Tool mit so starkem Potenzial im Alltag nicht? Wo liegen die eigentlichen Hürden? Und wie kann man die Spezialisten gezielt entlasten?
Schnell wurde klar, dass es nicht nur technische Anpassungen brauchte, sondern kreative, organisatorische Lösungen. Eine davon war unerwartet wirkungsvoll: Weil das Tool im Betrieb kaum genutzt wurde – unter anderem, weil seine Bedienung zeitaufwändig war – unterstützte ein Team motivierter Praktikantinnen und Praktikanten die Leitstelle. Sie halfen, die Nutzungsrate des Optimizers zu erhöhen, bis die automatisierte Lösung eingeführt wurde.
Wir machen den Einsatz von Regelenergie seit Jahrzehnten – wieso sollte das plötzlich eine Maschine besser können?
Der Wendepunkt im Projekt
In einer gemeinsamen Sitzung entschieden sich die beteiligten Teams bewusst dafür, es einfach mal auszuprobieren. Diese pragmatische und mutige Haltung wurde zum Wendepunkt. Und hier setzte eine neue Phase an, erinnerte sich Giulio Ferraris, Project Manager Technology: «Wir erfüllten somit alle Voraussetzungen, um den Optimizer voranzutreiben. Die Aufmerksamkeit aus dem Management, ein starkes Momentum und eine gemeinsame Zielsetzung: die Nutzungsrate des Optimizers so hoch wie möglich zu bringen.» So entstand aus dem bisherigen Decision‑Support‑Tool ein vollautomatischer Autopilot, der seine Empfehlungen direkt in die Betriebsabläufe integriert. Was dann geschah, ist im europäischen Vergleich bemerkenswert: Zwischen Januar und Mai 2025 brachte das gemeinsame Team die Lösung in rekordverdächtiger Geschwindigkeit in den produktiven Betrieb.
Was optimiert der Optimizer?
- Automatischer Abruf von Regelenergie
Die KI entscheidet selbst, welche Regelenergie gerade nötig ist, und aktiviert sie vollautomatisch. - Kostenoptimale Auswahl
Sie wählt immer die günstigsten verfügbaren Angebote aus und senkt so die Gesamtkosten. - Bessere Vorhersagen
Die KI erkennt frühzeitig, wie viel Regelenergie gleich gebraucht wird. - Entlastung des Systembetriebs
Die KI übernimmt Routinearbeit und der System Operator behält den Überblick.
Entspannt in die Zukunft blicken?
Für den Arbeitsalltag der Spezialisten in der Netzleitstelle bedeutet das: Die KI übernimmt heute den automatischen Abruf von Regelenergie – und die Operateure behalten den Überblick, indem sie die Ergebnisse weiterhin regelmässig prüfen und einordnen.
Nach dem erfolgreichen Praxiseinsatz als Pilotapplikation wird der Optimizer stetig optimiert, um den dynamischen Anforderungen des Energiesystems gerecht zu werden. Diese kontinuierliche Leistungssteigerung ist erst der Anfang: Als Grundstein für weitere Automatisierungsschritte baut Swissgrid den Optimizer zu einer modularen Produktfamilie aus. Ziel ist es, die Effizienzgewinne auf alle relevanten Herausforderungen im Regelenergieprozess auszuweiten.
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