Zentrale Projektergebnisse und Veröffentlichungen VISE-D: „Smart Data“

Veröffentlicht von Sascha Birk am Juni 29, 2026Juni 29, 2026

Das Projekt „VISE-D: Smart Data“ hat gezeigt, dass der volkswirtschaftliche Mehrwert von Energiedaten nicht von selbst entsteht. Er lässt sich nur heben, wenn drei Dinge zusammenwirken: eine funktionierende Dateninfrastruktur, ein effizienter Datenaustausch zwischen den Akteuren und wirksame Anreize, die Daten tatsächlich zu nutzen. Anlass ist ein grundlegender Wandel der Verteilnetze: Mit Elektrofahrzeugen, Wärmepumpen, Heimspeichern und Dach-PV verlagert sich ein wesentlicher Teil der Energiewende auf die lokale Ebene – und erzeugt dort einen erheblichen Koordinationsbedarf zwischen Markt, Netz und Endkund:innen. Das Projekt hat untersucht, welchen Beitrag Energiedaten zu dieser Koordination leisten können, woran es heute scheitert und mit welchen Werkzeugen sich der Mehrwert erschließen lässt.

Eine erste Erkenntnis betrifft die wirtschaftliche und regulatorische Grundlage. Eine Analyse von über 500 Start-ups der Energiewirtschaft mithilfe eines algorithmischen Clustering-Ansatzes zeigte, dass datengetriebene Geschäftsmodelle vor allem im liberalisierten Energiemarkt zu Wachstumstreibern werden, während im regulierten Netzbetrieb strukturelle Hürden bestehen bleiben. Die anschließende regulatorische Analyse ordnete diese Hürden drei aufeinander aufbauenden Ebenen zu – der Verfügbarkeit von Daten, ihrem Austausch und ihrer tatsächlichen Nutzung. Daraus ergeben sich drei konkrete Handlungsfelder: ein konsequenter Smart-Meter-Rollout samt Modernisierung des Marktstammdatenregisters, verbindliche, offene und europäisch anschlussfähige API-Standards für den Datenaustausch sowie eine stärkere Berücksichtigung datenbezogener Betriebskosten in der Anreizregulierung, die heute einen Anreiz zugunsten von Investitionen statt laufendem Betrieb setzt.

Damit Daten ihren Nutzen entfalten, müssen Verbraucher:innen bereit sein, sie bereitzustellen. Ein verhaltensökonomisches Experiment mit Teilnehmenden aus Deutschland ging der Frage nach, unter welchen Bedingungen Menschen Entscheidungen an einen Algorithmus delegieren und dafür Daten zu ihrem Energieverbrauch freigeben. Das Ergebnis: Diese Bereitschaft ist grundsätzlich vorhanden, selbst wenn die Nutzung des Algorithmus mit der Freigabe von Verbrauchsinformationen verbunden ist. Entscheidend ist jedoch die Ausgestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion – die Akzeptanz steigt deutlich, wenn Nutzer:innen Einfluss auf das Ergebnis behalten. Wahrgenommene Kontrolle ist damit ein zentraler Faktor für die Akzeptanz digitaler Energiedienstleistungen.

Wie sich Flexibilität, Netz und Markt im Zusammenspiel verhalten, stand im Mittelpunkt der modellbasierten Arbeiten. In der Zusammenarbeit mit dem assoziierten Partner Stadtwerke Troisdorf entstand aus bislang ungenutzten Netzdaten erstmals ein rechenbares Netzmodell für die Mittelspannungsebene, das konkrete Einblicke in die lokalen Lastflüsse ermöglicht. Die dafür entwickelte Python-Bibliothek, wird quelloffen bereitgestellt und macht solche Analysen auch für andere Netzbetreiber zugänglich. Auf der Marktseite zeigten drei wissenschaftliche Arbeiten, dass die Koordination kein Selbstläufer ist: Flexible Stromtarife können Netzengpässe durch zeitgleiches Ladeverhalten („Herdenverhalten“) sogar verschärfen, sodass Eingriffsrechte für Netzbetreiber eine sinnvolle Alternative zu kostspieligem Netzausbau darstellen. Volumetrische Netzentgelte entfalten als Preissignal nur eine begrenzte Lenkungswirkung – sie hängt stark von der zeitlichen Granularität des Tarifs ab und verschwindet bei niedriger Aktualisierungsfrequenz nahezu. Die Arbeiten legen nahe, dass kapazitätsbasierte Tarifdesigns für Netzentgelte besser geeignet sein könnten.

Damit diese Ergebnisse nicht in Modellen verschlossen bleiben, wurden sie in ein öffentlich zugängliches Dashboard überführt. Es stellt die Forschungsergebnisse anschaulich dar und integriert die zugrunde liegenden Simulationsmodelle, sodass auch externe Interessierte niederschwellig einsteigen können. Tiefergehende Analysen lassen sich anschließend direkt mit den quelloffenen Softwarepaketen durchführen, auf denen das Dashboard beruht – von der Komponentenbibliothek für Erzeuger-, Verbraucher- und Speichermodelle bis zum Quellcode des Dashboards selbst.

In der Summe verdeutlicht „Smart Data“, dass Infrastruktur, Datenaustausch und Nutzungsanreize keine getrennten Baustellen sind, sondern nur gemeinsam Wirkung entfalten. Mit den Policy Briefs, den offengelegten Modellen und dem Dashboard liefert das Projekt sowohl politische Handlungsempfehlungen als auch praktisch nutzbare Werkzeuge – und damit Anknüpfungspunkte für Forschung, Praxis und Politik, um den Mehrwert von Energiedaten für ein besseres Engpassmanagement zu erschließen.

Weitere Veröffentlichungen und Materialien im Projekt

Nachfolgend sind weitere Informationen, Materialien und Veröffentlichungen verlinkt.

• Interaktives Dashboard zu den Projektergebnissen, in das die zugrunde liegenden Simulationsmodelle integriert sind. Abrufbar unter: https://vise-smart-data.streamlit.app/
• Open-Source-Software: Die Komponentenbibliothek vpplib stellt die einzelnen Erzeuger-, Verbraucher- und Speichermodelle bereit (https://github.com/Pyosch/vpplib); der Quellcode des Dashboards ist ebenfalls offen verfügbar (https://github.com/Pyosch/vise-d).
• Policy Brief Nr. 13 – „Smart Data: Mehrwertgenerierung durch Energiedaten – Trends & Transformationsprozesse / Definitorische Grundlagen“. Untersucht die wirtschaftliche Bedeutung datengetriebener Geschäftsmodelle in der Energiewirtschaft. Abrufbar unter: https://smart-energy-nrw.web.th-koeln.de/policy-brief-nr-13-datengetriebene-geschaeftsmodelle/
• Policy Brief Nr. 14 – „Smart Data für das Smart Grid – Stand, Hürden und Ansatzpunkte für ein besseres Engpassmanagement“. Ordnet die regulatorischen Anforderungen an Datenverfügbarkeit, -austausch und -nutzung auf Verteilnetzebene ein und leitet konkrete Handlungsfelder ab. Abrufbar unter: https://smart-energy-nrw.web.th-koeln.de/policy-brief-nr-14-smart-data-fuer-das-smart-grid/
• Fachartikel „Datengetriebene Geschäftsmodelle in der Energiewirtschaft – Cluster-Analyse von Status Quo und Potenzialen“, erschienen in et – Energiewirtschaftliche Tagesfragen, Vol. 74 (9), 2024, S. 13–16.
• Wissenschaftliche Publikation: Lilienkamp und Namockel (2024), Integrating EVs into distribution grids – Examining the effects of various DSO intervention strategies on optimized charging, erschienen in Applied Energy, Vol. 378, Part A. Abrufbar unter: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.124775
• Wissenschaftliche Publikation: Lilienkamp et al. (2025), Flexibility in electricity wholesale markets and distribution grids: An integrated model and its application to electric vehicles in Germany, EWI Working Paper (eingereicht bei Operations Research). Abrufbar unter: https://www.ewi.uni-koeln.de/en/publikationen/flexibility-in-electricity-wholesale-markets-and-distribution-grids-an-integrated-model-and-its-application-to-electric-vehicles-in-germany/
• Wissenschaftliche Publikation: Lilienkamp (2026), May the tariff be with you – How effective volumetric grid fees prevent DSO interventions, EWI Working Paper (im Erscheinen).
• Arbeitspapier: Volk (2026), Willingness to delegate Effort to AI, Ruhr-Universität Bochum (im Erscheinen)

Bei Fragen zum Projekt wenden Sie sich gerne an die auf der Projektseite angegebenen Ansprechpersonen: https://smart-energy-nrw.web.th-koeln.de/vise-d-smart-data/

Das Forschungsprojekt Smart Data – Mehrwertgenerierung durch Energiedaten wird aus Mitteln des Landes Nordrhein-Westfalen gefördert.