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Analytische Datenauswertung

Datenanalyse für Netzanschluss-Optimierung bei Verteilnetzbetreibern

Die Zahl der Netzanschlussanträge hat sich bei vielen DSOs innerhalb von zwei Jahren verdreifacht – getrieben durch PV, Wallboxen und Wärmepumpen. Die Bearbeitungszeiten steigen, Kunden beschweren sich, und die Regulierungsbehörde schaut genauer hin. Datenanalyse kann helfen: Engpässe im Prozess identifizieren, zukünftige Antragswellen prognostizieren und die Netzkapazität vorausschauend planen. So wird der Netzanschluss vom Flaschenhals zum gut geölten Standardprozess.

Analyse von Netzanschluss-Durchlaufzeiten und Prozessengpässen

Wie lange dauert ein Netzanschluss von der Antragstellung bis zur Inbetriebnahme? Die Antwort variiert dramatisch – nicht nur zwischen verschiedenen DSOs, sondern auch innerhalb eines DSOs je nach Antragstyp, Netzgebiet und Auslastung der Fachabteilungen. Eine PV-Anlage bis 10 kW sollte in wenigen Wochen angeschlossen sein – aber wenn der Trafo überlastet ist und ein Netzausbau nötig wird, können Monate vergehen.

Process Mining analysiert die tatsächlichen Durchlaufzeiten und identifiziert die Engpässe: Wo stockt der Prozess? Liegt es an der Netzverträglichkeitsprüfung (zu wenig Personal in der Netzplanung)? An der Abstimmung mit dem Messstellenbetrieb? An der Wartezeit auf Genehmigungen? Oder an der Koordination mit dem Installateur? Die Ergebnisse zeigen nicht nur, wo die Probleme liegen, sondern auch, wie gross ihr Einfluss auf die Gesamtdurchlaufzeit ist.

Durchlaufzeit-VerteilungMedian, 90. Perzentil und Ausreisser – pro Antragstyp und Netzgebiet
Engpass-IdentifikationWelcher Prozessschritt verursacht die längsten Wartezeiten?
Schleifen-ErkennungWie oft werden Anträge zurückgewiesen und müssen nachgebessert werden?
Trend-AnalyseWerden die Durchlaufzeiten besser oder schlechter? Wirken Verbesserungsmassnahmen?

Prognose von Anschlusswünschen pro Netzgebiet

Wenn ein DSO weiss, wo in den nächsten 1-3 Jahren die meisten PV-Anlagen, Wallboxen und Wärmepumpen installiert werden, kann er seine Ressourcen (Personal, Netzkapazität) vorausschauend planen. Eine Anschlussprognose kombiniert mehrere Datenquellen:

  • Historische Antragsdaten: Wo wurden in den letzten Jahren die meisten Anträge gestellt? Welche Wachstumsraten sind zu beobachten?
  • Gebäudedaten: Baujahr, Dachfläche, Heizsystem – als Proxy für PV- und Wärmepumpen-Potenzial.
  • Förderprogramme: Regionale oder kommunale Förderprogramme können lokale Antragswellen auslösen.
  • Soziodemografische Daten: Einkommen, Eigentumsquote, Altersstruktur – korrelieren mit der Investitionsbereitschaft.
  • Elektromobilitäts-Zulassungen: KBA-Daten zu E-Auto-Neuzulassungen pro PLZ als Frühindikator für Wallbox-Anträge.

Kapazitätsplanung: Wo reicht das Netz, wo nicht?

Die Verknüpfung von Anschlussprognosen mit Netzkapazitätsdaten beantwortet die entscheidende Frage: Wo wird das Netz in den nächsten Jahren an seine Grenzen stossen? Ein Ortsnetz, das heute zu 60 % ausgelastet ist und in dem 30 neue Wärmepumpen und 20 Wallboxen prognostiziert werden, könnte in zwei Jahren bei 95 % Auslastung liegen.

Diese vorausschauende Kapazitätsplanung ermöglicht proaktives Handeln: Netzverstärkungen können rechtzeitig geplant werden (bevor die ersten Anträge abgelehnt werden müssen). Engpassgefährdete Gebiete können priorisiert für §14a-Steuerung ausgerüstet werden. Und Kunden können bereits bei der Antragstellung über mögliche Einschränkungen oder längere Wartezeiten informiert werden.

Kundenzufriedenheits-Analyse und Service-Level-Monitoring

Die Kundenzufriedenheit mit dem Netzanschlussprozess ist für DSOs zunehmend relevant: Frustrierte Kunden beschweren sich bei der Regulierungsbehörde, bei der Kommunalpolitik und in sozialen Medien. Und die BNetzA beginnt, Service-Level-Indikatoren für Netzanschlüsse in ihre Qualitätsbewertung einzubeziehen.

Eine systematische Kundenzufriedenheits-Analyse wertet Feedback aus verschiedenen Kanälen aus: Umfragen nach Abschluss des Anschlussprozesses, Beschwerden (telefonisch, schriftlich, online), Bewertungen auf externen Plattformen und Social-Media-Erwännungen. Die Ergebnisse werden nach Prozessschritt, Antragstyp und Netzgebiet aufgeschlüsselt – so werden gezielte Verbesserungsmassnahmen möglich.

Service-Level-Ziele: Viele DSOs definieren interne Ziele wie '80 % aller PV-Anträge bis 10 kW innerhalb von 4 Wochen abgeschlossen'. Ein automatisiertes SLA-Monitoring zeigt in Echtzeit, ob diese Ziele eingehalten werden – und warnt frühzeitig, wenn die Durchlaufzeiten steigen.

Benchmarking der Anschlussprozesse

Wie schnell und effizient ist der eigene Netzanschlussprozess im Vergleich zu anderen DSOs? Benchmarking-Initiativen (z.B. über den BDEW oder FNN) liefern Vergleichsdaten: Durchschnittliche Durchlaufzeiten pro Antragstyp, Kosten pro Anschluss, Automatisierungsgrad und Kundenzufriedenheit. Diese Benchmarks helfen, den eigenen Standort einzuschätzen und Best Practices von führenden DSOs zu identifizieren.

Technologien und Methoden

Process Mining (Celonis, ProM) BI-Tools (Power BI, Tableau) GIS-Analytics für Kapazitätsplanung ML-Prognosemodelle (Zubauprognose) Kundenzufriedenheits-Surveys (NPS) SLA-Monitoring-Dashboards Benchmarking-Datenbanken

Fazit: Analytik für einen Netzanschluss, der mit der Energiewende mithält

Der Netzanschlussprozess ist der Flaschenhals der Energiewende im Verteilnetz: Wenn PV-Anlagen und Wärmepumpen nicht schnell genug angeschlossen werden, bremst das den Klimaschutz und frustriert die Bürger. Datenanalyse – von der Prozessoptimierung über die Kapazitätsplanung bis zum Kundenfeedback – ist der Schlüssel, um diesen Flaschenhals zu weiten.

DSOs, die ihre Anschlussprozesse analytisch durchleuchten und kontinuierlich verbessern, bewältigen nicht nur die aktuelle Antragswelle, sondern schaffen die Grundlage für einen Netzanschlussprozess, der auch bei weiter steigenden Volumina zuverlässig funktioniert.

Netzanschlussprozesse analytisch optimieren?

Wir unterstützen Verteilnetzbetreiber bei Process Mining, Kapazitätsplanung und Service-Level-Monitoring für den Netzanschluss.

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