Was das Detecon Energy & Data Event über die digitale Energiewende verrät
Die Branche unter Spannung
Es gibt Momente, in denen ein einzelner Satz eine ganze Branche zusammenfasst. Beim diesjährigen Energy & Data Event von Detecon in Zürich fiel ein solcher Satz fast beiläufig: Der moderne Stromnetzbetrieb verlangt heute „den Verstand eines Händlers bei der Geschwindigkeit einer Maschine». Was früher als operative Routineaufgabe galt – das Halten der Netzbalance zwischen Produktion und Verbrauch – ist zu einem Echtzeit-Risikomanagement an mehreren Märkten gleichzeitig geworden.
Andrea Tribelhorn, Partnerin und Mitglied der Geschäftsleitung bei Detecon Schweiz, eröffnete das Event mit einer Diagnose, die niemand im Saal überraschte und doch alle beschäftigte: Die Energiebranche steht unter einem multidimensionalen Transformationsdruck. Märkte und Preise verändern sich rasant, die Regulatorik entwickelt sich laufend weiter, und technologische Innovationen beschleunigen den Wandel zusätzlich. Drei Kräfte, die sich gegenseitig verstärken und die kein Energieversorger mehr isoliert betrachten kann.
Drei Fronten der Transformation
Tribelhorns Perspektive auf den Schweizer Energiemarkt lässt sich entlang dreier Spannungsfelder ordnen.
Markt und Preise
An den Spotmärkten herrscht extreme Volatilität. Unvorhersehbare Produktionsschwankungen bei Solar- und Windkraft gefährden die Marge, und das Phänomen der Preisinversion tiefe Preise bei starker Sonneneinstrahlung, hohe Preise bei schwacher macht die Planung von Beschaffungs- und Vertriebsportfolios zunehmend schwierig. Wer hier nicht flexibel reagieren kann, zahlt drauf. Die Antwort liegt in der Flexibilisierungsfähigkeit: KI-gestützte Prognosemodelle, algorithmische Handelsoptimierung, Ausbau von Speicherkapazitäten und dynamische Tarifmodelle, die Preissignale des Grosshandelsmarktes direkt an die Verbraucher weitergeben.
Regulierung
Über allem schwebt die Unsicherheit rund um das EU-Stromhandelsabkommen. Und das Bemerkenswerte daran: Beide Szenarien führen zu substanziellen, aber unterschiedlich gelagerten Auswirkungen. Bei einem Ja würde die Marktliberalisierung neue Geschäftsmodelle erzwingen mit dem Wegfall der Monopolstellung lokaler Energieversorger und einem offenen Wettbewerb. Der Blick nach Deutschland zeigt, wohin das führen kann: branchenfremde Aggregatoren, „Discounter-Stromtarife" von Lidl oder Aldi, und Stadtwerke, die Marktanteile an rein digital aufgestellte Vertriebsgesellschaften verlieren. Ein Nein hingegen erhöht die strukturellen Risiken im Stromsystem: Ohne rechtliche Integration in den europäischen Strombinnenmarkt bleibt der Zugang zu Grenzkapazitäten, Regelenergie und Koordinationsmechanismen eingeschränkt. Dies kann die Versorgungssicherheit und den stabilen Netzbetrieb mittelfristig belasten und erfordert zusätzliche nationale Absicherungsmassnahmen. Unabhängig vom Ausgang der Abstimmung steigt zudem die Bedeutung von Resilienz gegenüber Cyber-Risiken in der Energieinfrastruktur. A no, on the other hand, raises the structural risks in the power system. Without legal integration into the European internal electricity market, access to cross-border capacity, balancing energy, and coordination mechanisms remain restricted. Over the medium term, this can strain security of supply and stable grid operation, and it calls for additional national safeguards. Regardless of how the vote turns out, the importance of resilience against cyber risks in the energy infrastructure also grows.
Technik
Das Energiesystem dreht sich um von zentral und fossil hin zu dezentral und erneuerbar. Verbraucher werden zu „Prosumern". Die gleichzeitige Koordination von Wärmepumpen, E-Ladestationen und lokalen Energiegemeinschaften bringt bestehende Netz- und IT-Infrastrukturen an ihre Belastungsgrenze. Historisch gewachsene Verteilnetze sind für derartige Lastspitzen schlicht nicht ausgelegt. Gleichzeitig sinken die Gestehungskosten für erneuerbare Energien und Batteriespeicher kontinuierlich, was die Dezentralisierung technoökonomisch nicht nur möglich, sondern wirtschaftlich attraktiv macht.
Vom Prinzip zur Praxis: Drei Geschichten
Der Optimizer: Wenn die Maschine den Operator überholt
Die erste Geschichte handelt von einem Paradox. Die operative „DNA» eines Netzbetreibers ist auf Stabilität ausgelegt, nicht auf die Multi-Markt-Optimierung, die die Zukunft verlangt. Während die Zahl der Netzungleichgewichte über 500 MW von Jahr zu Jahr dramatisch stieg, wurde aus einer operativen Aufgabe ein finanzielles Risiko in Echtzeit.
Die Lösung war ein Wechsel von Reaktion zu Antizipation: ein Machine-Learning-System, das Netzungleichgewichte vorhersagt, bevor sie eintreten. Die Entwicklung dieser Modellarchitektur ist selbst eine Lehrgeschichte. Vom ersten einzelnen ML-Modell über einen Ensemble-Ansatz bis hin zu einem hierarchischen System aus über 50 Modellen mit MLOps stieg die Prognoseleistung schrittweise um 37 Prozent gegenüber dem Ausgangswert.
Die Resultate sprechen für sich: 98 Prozent der Ausgleichsenergie-Aktivierungen werden inzwischen vom Optimizer durchgeführt, der Prognosefehler sank um 37 Prozent, und die projizierten Jahreskosten gingen um 23 Prozent zurück.
Doch die vielleicht ehrlichste Folie des gesamten Events zeigte etwas anderes: die Einführungskurve des Systems, aufgetragen auf der Kübler-Ross-Veränderungskurve, jenem Modell aus Schock, Verleugnung, Frustration und schliesslich Integration, das sonst Trauerprozesse beschreibt. Ein „turbulenter Go-Live» im Mai 2024, gefolgt von Monaten der Skepsis, bis ein Performance-Report im Dezember den enormen wirtschaftlichen Wert offenlegte und das Blatt sich wendete. Erst im Mai 2025 ging der eigentliche Autopilot live. Die Botschaft: Die grösste Hürde war nie die Technologie. Es waren die Menschen.
Yuon: Wärmenetze, die mitdenken
Die zweite Geschichte kam von Dr. Sebastian Hersberger, CEO von Yuon, und verlagerte den Blick vom Strom- auf den Wärmemarkt. Thermische Netze decken heute rund 10 Prozent des Schweizer Wärmebedarfs mit rund 1’200 Netzen und stark steigender Tendenz. Allein die Stadt Zürich plant bis 2040 Investitionen von rund 2,3 Milliarden Franken in den Ausbau der Fernwärme. Fernwärme wird zunehmend zur „Infrastruktur der Wärmewende».
Der Ansatz von Yuon klingt fast zu einfach, um wahr zu sein: mehr Leistung aus bestehenden Netzen herausholen ohne eine einzige zusätzliche Hardware-Investition. Über einen digitalen Zwilling des Netzes, ML-basierte Erkennung von Systemparametern und modellprädiktive Steuerung werden Lastspitzen gebrochen, Temperaturen optimiert und thermische Speicher vorausschauend genutzt.
Was das konkret bedeutet, zeigten die Umsetzungsbeispiele. In einer Quartierzentrale sanken die morgendlichen Lastspitzen um 27 Prozent, die Kosteneinsparung lag bei über 15 Prozent. In einem Fernwärmenetz wurde der fossile Ölverbrauch um rund 23 Prozent reduziert. Und bei einem Gemeinschaftsanschluss in Zürich liessen sich die Lastspitzen um 33 Prozent senken, die benötigte Anschlussleistung sank dadurch um rund 26 Prozent. Insgesamt verspricht Yuon bis zu 30 Prozent mehr Netzkapazität und 20 Prozent weniger Betriebskosten, allein durch IT-basierte Optimierung.
Uniper: COODE überführt Geschäftsideen in skalierbare Use Cases
Die dritte Geschichte drehte sich um COODE – COO Digital Evolution – und wurde von Raquel und Sergej von Detecon vorgestellt, die das Programm bei Uniper begleitet haben. Ausgangspunkt war eine bekannte Herausforderung: Gute Ideen sind vorhanden, bleiben jedoch oft isoliert oder scheitern an der Skalierung.
COODE schafft hier eine strukturierte Grundlage, um Geschäftsideen in skalierbare digitale Use Cases zu überführen. Kern ist eine integrierte Data-Governance-Architektur, die kritische Daten verbindet. Über 100 Datenquellen bilden die Basis für mehr als 300 digitale Lösungen, die auf wiederverwendbaren Datenfähigkeiten aufbauen.
Ein Beispiel ist das CO₂‑Reporting: Ziel war eine Single Source of Truth für Scope‑1‑Emissionsdaten. Die Ausgangslage war fragmentiert – Daten verteilt über Systeme, Excel und manuelle Prozesse, ergänzt durch komplexe Berechnungs- und Freigabelogik.
Die Lösung: zentrale Datenkonsolidierung, standardisierte und automatisierte CO₂‑Berechnung sowie Bereitstellung über eine skalierbare Architektur. Nutzer prüfen heute primär die berechneten Werte. Die Berichterstattung wurde dadurch deutlich zuverlässiger, transparenter und wiederverwendbar. Gleichzeitig sank der manuelle Aufwand erheblich und die Auditierbarkeit wurde signifikant verbessert.
Der Effekt reicht über einzelne Use Cases hinaus: Es entsteht ein skalierbares Ökosystem für datengetriebene Innovation – mit 72 % Prozessverbesserung, 59 % Zeitersparnis und 43 % besserem Datenzugang.
COODE zeigt damit, wie aus Ideen reproduzierbare digitale Wertschöpfung entsteht – und Skalierung von Beginn an mitgedacht wird.
Die eigentliche Lektion: Es geht nicht um Technologie
Wer das Event auf seine Kennzahlen reduziert, verpasst den Kern. Über alle Vorträge hinweg kristallisierte sich eine Erkenntnis heraus, die Andrea Tribelhorn in ihren Notizen auf den Punkt brachte: Die grösste Herausforderung ist meist nicht die Technologie, sondern die Menschen auf dem Weg mitzunehmen.
Datenprojekte schaffen messbaren Mehrwert: Uniper berichtete von vier Euro Wert je investiertem Euro. Doch dieser Wert entsteht nur unter bestimmten Bedingungen: schnelle Realisierung von Mehrwert statt jahrelanger Vorlaufzeit, Fokus auf die Business-Seite statt auf reine IT-Themen, und vor allem langfristige, nachhaltige Initiativen statt isolierter Einmalprojekte.
Die zentralen Erkenntnisse des Events lassen sich in fünf Bündel ordnen.
1) Erstens braucht jede Skalierung ein robustes Datenfundament: Daten werden zunehmend zum Engpass, nicht zur Selbstverständlichkeit.
2) Zweitens vollzieht sich ein Plattform- und Technologiewandel weg von physischer Infrastruktur hin zu integrierten, digitalen Systemen mit agilen, produktorientierten Arbeitsweisen.
3) Drittens wirkt Künstliche Intelligenz als grundlegender Transformationshebel – vergleichbar mit der Industrialisierung, wobei die Nachvollziehbarkeit der Modelle und ein „Human in the Loop» für Vertrauen und Governance unverzichtbar bleiben.
4) Viertens sind neue Systeme im Betrieb oft zunächst instabil; erst iteratives Vorgehen und konsequente Nutzung steigern Performance und Akzeptanz.
5) Und fünftens – der rote Faden des ganzen Tages: Die grösste Hürde ist nicht die Technik, sondern die Mitarbeitenden auf dieser rasanten, multidimensionalen Transformation mitzunehmen.
Fazit
Die Optimizer-Geschichte mit ihrer Trauerkurve und die Yuon-Beispiele mit ihren nüchternen Prozentzahlen erzählen letztlich dasselbe: Die Transformation der Energiebranche ist weniger ein Technologieprojekt als ein ganzheitlicher Wandel von Geschäftsmodellen, Organisation und Entscheidungslogik. Die Werkzeuge sind da. Die Modelle funktionieren. Die Einsparungen sind real.
Was über Erfolg oder Misserfolg entscheidet, ist die Fähigkeit, Daten, KI und Governance konsequent zu integrieren, und die eigene Organisation mit allen ihren Mitarbeitenden mit auf die Reise zu nehmen. Wie Sebastian Hersberger es für die Wärmenetzoptimierung formulierte, gilt für die gesamte Branche: Der grösste Schritt ist der erste. Optimierung beginnt mit Daten, nicht mit Perfektion.
Das Energy & Data Event 2026 fand am 26. Mai in Zürich statt. Es brachte Vertreter der Schweizer Energiewirtschaft mit Expertinnen und Experten von Detecon und Partnerunternehmen wie Yuon zusammen.
