Informationsstruktur als Engstelle im Umbau des Energiesystems: Systemische Einordnung des SDP-Forderungspapiers im Kontext von Ressourcenbewirtschaftungssystemen

GEC-SA-xxxx | Fleischhacker, E. (2026). Informationsstruktur als Engstelle im Energy System Reconstruction im Kontext von Ressourcenbewirtschaftungssystemen.

Apr 9, 2026 | GEC, Energy System Reconstruction, System Architecture, Institutional Systems

Der Beitrag von Jörg Ortjohann zum SDP-Forderungspapier 03/2026 bildet den Anlass für die vorliegende Betrachtung. Die dort formulierten Anforderungen an Transparenz, Koordination und Beschleunigung lassen sich systemisch als Hinweis auf eine zentrale Engstelle lesen: die unzureichend organisierte Verbindung zwischen Dargebot, Bedarf und Bedarfsdeckung.

Der Umbau des Energiesystems wird häufig entlang einzelner Technologien beschrieben. Strom, Wärme, Mobilität oder Wasserstoff erscheinen dabei als getrennte Handlungsfelder. In der praktischen Umsetzung zeigt sich jedoch ein anderes Bild. Im Sommer erzeugte Photovoltaiküberschüsse treffen auf einen winterlichen Strom- und Wärmebedarf. Gebäude werden auf elektrische Wärmepumpen umgestellt, während gleichzeitig bestehende Gasinfrastrukturen bestehen bleiben. Wasserstoff wird als zukünftiger Energieträger diskutiert, ohne dass klar ist, wo er im System tatsächlich zur Bedarfsdeckung beiträgt.

Diese Beispiele verweisen nicht auf technologische Defizite, sondern auf eine fehlende Abstimmung im System.

Abbildung 1: Struktur des Ressourcenbewirtschaftungssystems mit Dargebot, Bedarf, Bedarfsdeckung und zentraler Informationsschicht

Im Green Energy Center Living Lab wird diese Problematik in realen Anwendungen sichtbar. Gebäude, Infrastrukturen und Nutzungssysteme bilden ein operatives Mikrosystem, in dem sich die Wechselwirkungen zwischen Strom, Wärme, Mobilität und bestehenden Gasstrukturen unmittelbar zeigen. Die Frage der Bedarfsdeckung stellt sich dabei konkret: Wie wird sommerlicher Stromüberschuss in den Winter übertragen? Welche Rolle übernimmt Wasserstoff, wenn Gasnetze schrittweise transformiert werden? Wie verändern sich Kosten- und Versorgungssituationen an der Gebäudegrenze?

Die systemischen Grundlagen dieser Betrachtung basieren auf dem Modell der Ressourcenbewirtschaftung (vgl. Ernst Fleischhacker 1996, 2026). Internationale Arbeiten, wie etwa der International Energy Agency, der International Renewable Energy Agency oder des Intergovernmental Panel on Climate Change, bestätigen die Bedeutung integrierter Systeme, verbleiben jedoch häufig auf Szenarienebene.

Abbildung 2: Unterscheidung zwischen Wirkungsgradlogik und systemischer Bedarfsdeckungslogik am Beispiel von Elektrifizierung und Wasserstoff

Hier setzt die Sustainable Data Platform an. Sie verbindet reale Systemzustände mit Entscheidungsprozessen, indem sie Messdaten aus Gebäuden, Anlagen und Netzen strukturiert, vergleichbar macht und in Rückkopplungssysteme überführt. Ihre Funktion entfaltet sich jedoch erst in der Kopplung mit realen Demonstrationssystemen.

Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von Daten rücken Energiesystemmodellierungen in den Mittelpunkt der Systemgestaltung. International existiert eine Vielzahl von Modellansätzen – von techno-ökonomischen Optimierungsmodellen über Szenarioanalysen bis hin zu agentenbasierten Simulationen (vgl. International Energy Agency; International Renewable Energy Agency; Intergovernmental Panel on Climate Change).
Diese Modelle leisten einen wichtigen Beitrag zur Orientierung, zeigen jedoch auch systemische Grenzen:
starke Abhängigkeit von Annahmen
eingeschränkte Abbildung realer Betriebszustände
mangelnde Vergleichbarkeit zwischen Modellen
Damit entsteht ein wachsender Abstand zwischen modellierten und realen Systemzuständen.
Vor diesem Hintergrund gewinnt die Qualität der zugrunde liegenden Daten eine neue Bedeutung. Sie entscheidet nicht nur über die Genauigkeit einzelner Modelle, sondern über deren Anschlussfähigkeit an reale Systemprozesse.
Energiesystemmodellierungen werden damit von reinen Analysewerkzeugen zu Bestandteilen eines Informationssystems, das Systementscheidungen vorbereiten und begleiten muss.

Im GEC Living Lab werden Energiesysteme unter realen Bedingungen betrieben und erforscht. Gebäude, Infrastrukturen und Nutzungssysteme erzeugen reale Systemzustände. Die SDP greift detartige Zustände auf und überführt sie in strukturierte Information. Damit entsteht eine funktionale Einheit: Das GEC Living Lab erzeugt reale Systemdynamik, die SDP macht diese Dynamik entscheidungsfähig.

Abbildung 4: Verbindung von Datenqualität, Energiesystemmodellierung und realen Systemanwendungen im GEC Living Lab (FLEXI, REINFORCE)

Die dargestellte Verbindung zwischen realen Systemzuständen und strukturierter Information wird im Green Energy Center nicht nur konzeptionell beschrieben, sondern in laufenden Projekten konkret umgesetzt.
Im Rahmen der GEC Living Lab Aktivitäten, insbesondere in Projekten wie FLEXI und REINFORCE, wird die Kopplung von Daten, Modellierung und Systementscheidung praktisch erprobt und weiterentwickelt. Dabei zeigt sich, dass die Qualität von Energiesystemmodellierungen unmittelbar von der Qualität und Struktur der zugrunde liegenden Daten abhängt. Modellierungen werden hier nicht als isolierte Recheninstrumente verstanden, sondern als Teil eines kontinuierlichen Informations- und Entscheidungsprozesses:
Im Projekt FLEXI steht die KI gestützte flexible Kopplung von Energieflüssen im Vordergrund, insbesondere im Zusammenspiel von Strom, Wärme und lokalen Systemstrukturen. Im Projekt REINFORCE wird die Integration neuer Methoden – etwa aus dem Bereich Quantum AI – genutzt, um komplexe Systemzusammenhänge besser abbilden und analysieren zu können.
In beiden Fällen zeigt sich, dass Modellierungen nur dann wirksam werden, wenn sie auf realen Systemdaten basieren und in operative Entscheidungsprozesse eingebunden sind. Damit konkretisieren diese Projekte die zuvor dargestellte systemische Logik: Die Qualität von Energiesystemmodellierungen entscheidet sich nicht an ihrer Komplexität, sondern an ihrer Anschlussfähigkeit an reale Systemzustände und ihrer operativen Wirkung im System.

Die internationale Literatur zeigt eine stark zunehmende Vielfalt an Energiesystemmodellierungen. Gleichzeitig wächst die Herausforderung, diese Modelle untereinander und mit realen Systemzuständen konsistent zu verbinden. In der Praxis führt dies häufig zu einer Vielzahl von Modellrechnungen, deren Ergebnisse nur eingeschränkt vergleichbar sind und die ohne Rückkopplung an reale Systemdaten keine operative Wirkung entfalten.

Diese Kopplung bildet auch die Grundlage für die Verbindung von Mikro- und Makrosystemen. Sie erfolgt über die konsistente Verknüpfung von Material-, Informations- und Werteflüssen und ermöglicht es, lokale Lösungen in größere Systemzusammenhänge zu überführen.

Abbildung 3: Ziel-Konvergenzprozess als zeitliche Annäherung an einen definierten Zielpunkt unter verbleibender systemischer Unschärfe

Die Diskussion um Wasserstoff verdeutlicht diesen Zusammenhang besonders anschaulich. Wird ausschließlich auf Wirkungsgrade geschaut, erscheint Wasserstoff häufig als nachrangige Option. Wird hingegen die Systemfrage gestellt, ergibt sich ein anderes Bild: Sommerliche Energieüberschüsse müssen in den Winter übertragen werden, bestehende Gasinfrastrukturen verändern ihre Funktion und industrielle Prozesse benötigen molekulare Energieträger.
Die Bewertung verschiebt sich damit von der Effizienz zur Bedarfsdeckung.
Mit dieser Perspektive verändert sich auch die Bedeutung von Datenqualität. Es geht nicht mehr um möglichst exakte Einzelwerte, sondern um die Fähigkeit, konsistente Systementscheidungen zu ermöglichen. Daten müssen Dargebot und Bedarf in ihrer zeitlichen und räumlichen Dynamik abbilden und vergleichbar machen.

Abbildung 4: Systemische Architektur des Energy System Reconstruction mit Datenqualität, Informationsstruktur, Entscheidungslogik und Zielkonvergenz

Der Umbau des Energiesystems lässt sich vor diesem Hintergrund als Ziel-Konvergenzprozess beschreiben. Ein Zielpunkt kann eindeutig definiert werden – etwa räumlich (Tirol), zeitlich (2050) und bilanziell (energieautonom). Die Annäherung an diesen Zielpunkt erfolgt schrittweise, wobei eine systemische Unschärfe bestehen bleibt. Die zentrale Erkenntnis lautet:
Der Umbau des Energiesystems besteht nicht im Austausch von Technologien, sondern in der Aktivierung zielkonvergenter Prozesse durch die konsistente Verknüpfung von Material-, Informations- und Werteflüssen über Mikro- und Makrosysteme hinweg.

Literatur

Zitierempfehlung

Fleischhacker, E. (2026). Informationsstruktur als Engstelle im Energy System Reconstruction im Kontext von Ressourcenbewirtschaftungssystemen. GEC-SA-xxxx.

Back to News
Skip to content