Der Bayerische Energiepreis 2026 rückt ein Problem in den Mittelpunkt, das mit dem Ausbau der Photovoltaik an Bedeutung gewinnt: Solarstrom lässt sich zwar günstig erzeugen, seine kurzfristige Verfügbarkeit bleibt aber schwer planbar. LEW und Nuno Labs wollen diese Unsicherheit mit lokalen Messdaten und künstlicher Intelligenz verringern. Das Projekt zeigt, wie Digitalisierung die Energiewende in Bayerisch-Schwaben vom Anlagenbau zur besseren Steuerung des Stromsystems verschiebt.
Ausgezeichnet wurde eine Lösung, die die erwartete Stromproduktion von Solarparks für die nächsten Minuten berechnet. Für die LEW ist das mehr als ein technisches Experiment, denn das Unternehmen betreibt eigene Photovoltaikanlagen und vermarktet deren Strom an Geschäftskunden. Je genauer die verfügbare Strommenge bekannt ist, desto verlässlicher lassen sich Lieferungen planen und Abweichungen begrenzen. Die KI-Prognosen für Solarstrom sollen deshalb zunächst auf Anlagen in Meitingen und Friedberg eingesetzt und anschließend auf weitere Standorte übertragen werden. Vorgesehen ist unter anderem der Einsatz im neuen Solarpark Daiting, der mit rund 24 Megawatt peak bislang die größte Photovoltaikanlage des Unternehmens ist.
Lokale Himmelsbeobachtung soll klassische Wettermodelle sinnvoll ergänzen
Das System von Nuno Labs arbeitet mit sogenannten Sensor Hubs, die direkt an den Photovoltaikanlagen installiert werden. Kameras und weitere Messgeräte erfassen dort den Himmel, die Bewölkung und lokale Wetterbedingungen in Echtzeit. Eine KI wertet aus, wie dicht die Wolken sind, in welche Richtung sie ziehen und wie schnell sich dadurch die Sonneneinstrahlung verändern könnte. Aus diesen Informationen entsteht eine kurzfristige Einspeiseprognose für den jeweiligen Standort. Der Ansatz ergänzt großräumige Wettermodelle, die kurzfristige Veränderungen über einem einzelnen Solarpark nicht immer präzise abbilden.
Vereinfacht arbeitet die Technik wie ein digitaler Blick nach oben. Statt nur aus allgemeinen Wetterdaten abzuleiten, ob es in einer Region sonnig oder bewölkt sein wird, beobachtet das System die konkrete Wolkenbewegung unmittelbar über der Anlage. Daraus berechnet es, ob die Leistung in wenigen Minuten steigen oder einbrechen dürfte. Gerade bei wechselhafter Bewölkung ist das relevant, weil die Stromproduktion binnen kurzer Zeit deutlich schwankt. Die KI-Prognosen für Solarstrom versprechen deshalb keine langfristige Wettervorhersage, sondern einen eng begrenzten Planungsvorsprung für den laufenden Betrieb.
Genauere Prognosen werden für die Vermarktung von Solarstrom wirtschaftlich wichtiger
Die Photovoltaik im Strommarkt ist längst nicht mehr nur eine Frage installierter Leistung. Mit dem wachsenden Anteil wetterabhängiger Erzeugung steigt der Wert verlässlicher Daten darüber, wann Strom tatsächlich verfügbar ist. Für Energieversorger und Betreiber entstehen Kosten, wenn angekündigte und gelieferte Mengen auseinanderfallen oder kurzfristig ausgeglichen werden müssen. Präzisere Prognosen können solche Abweichungen zwar nicht vollständig verhindern, sie können den Handel und die Betriebsführung aber besser vorbereiten. Darin liegt der wirtschaftliche Kern des gemeinsamen Projekts.
Besonders sichtbar wird dieser Zusammenhang bei langfristigen Lieferverträgen mit Unternehmen. Die LEW vermarktet Strom aus eigenen Anlagen unter anderem über Power Purchase Agreements, bei denen sich Erzeuger und Abnehmer auf Lieferbedingungen für erneuerbare Energie verständigen. Bessere Kurzfristdaten erleichtern den Abgleich zugesagter Mengen mit der tatsächlichen Erzeugung. Zusätzlich prüft das Unternehmen Möglichkeiten in der Regelenergie, die eingesetzt wird, um kurzfristige Ungleichgewichte im Stromsystem auszugleichen. Ob die Technik dort wirtschaftlich trägt, hängt auch von Marktregeln, verfügbaren Flexibilitäten und bestehenden Prozessen ab.
Der Nutzen der KI entscheidet sich erst im Zusammenspiel mit Netzen und Speichern
Für die Energiewende in Bayerisch-Schwaben ist die Auszeichnung vor allem deshalb relevant, weil sie den Blick auf die Infrastruktur hinter den Solarmodulen lenkt. Mehr Photovoltaik erhöht die regionale Stromerzeugung, verlangt den Verteilnetzen aber den Ausgleich starker Schwankungen ab. Genaue Vorhersagen können Netzbetreibern und Anlagenfahrern zusätzliche Reaktionszeit verschaffen. Sie ersetzen jedoch weder den Ausbau leistungsfähiger Leitungen noch Speicher, flexible Verbraucher oder regelbare Erzeugung. Der Besuch des bayerischen Wirtschaftsstaatssekretärs Tobias Gotthardt in Meitingen verband das KI-Projekt daher folgerichtig mit Wasserkraft, Umspannwerk und Batteriespeicher am selben Standort.
Politisch passt das Vorhaben in eine Phase, in der nicht mehr nur neue Erzeugungsanlagen, sondern auch deren Integration bewertet wird. Der Bayerische Energiepreis, der seit 1999 alle zwei Jahre vergeben wird, zeichnete 2026 neun Projekte in sechs Kategorien aus. Die Kooperation erhielt den Preis im Bereich Digitalisierung im Energiebereich. Die Auszeichnung bestätigt den Modellcharakter, belegt aber noch keinen flächendeckenden wirtschaftlichen Erfolg. Entscheidend wird sein, ob sich die Technik an unterschiedlich großen Standorten stabil betreiben lässt und ob ihre Prognosen im Alltag einen messbaren Vorteil gegenüber bestehenden Verfahren schaffen.
Aus einem regionalen Pilotprojekt könnte ein Baustein für größere Solarportfolios werden
Die geplante Ausweitung auf weitere LEW-Solarparks ist deshalb der wichtigere Schritt als der Preis selbst. Erst im Betrieb über mehrere Standorte hinweg wird sichtbar, wie gut die Sensorik mit unterschiedlichen Anlagen, Landschaften und Wetterlagen zurechtkommt. Wartung, Datenübertragung und Vermarktungssysteme müssen ebenfalls funktionieren, damit daraus ein belastbares Werkzeug wird. Für Nuno Labs eröffnet die Zusammenarbeit die Chance, die eigene Technik unter realen Bedingungen zu erproben. Die LEW kann Erfahrungen mit einer Technik sammeln, die für größere Solarportfolios relevant werden könnte.
Das Projekt steht zugleich für eine Verschiebung innerhalb der Branche. In der ersten Phase des Photovoltaikausbaus ging es vor allem darum, Flächen zu erschließen, Anlagen zu finanzieren und möglichst viel Leistung ans Netz zu bringen. In der nächsten Phase rücken Prognosequalität, Automatisierung und das Zusammenspiel mit Speichern und Verteilnetzen stärker in den Vordergrund. Die Photovoltaik im Strommarkt wird damit datenintensiver und stärker von digitaler Infrastruktur abhängig. LEW und Nuno Labs liefern dafür ein anschauliches Beispiel, dessen langfristige Bedeutung sich weniger an einer Auszeichnung als an dauerhaft besseren Betriebs- und Vermarktungsergebnissen messen lassen wird.
