KI-gestützte Drohneninspektion von Stromnetzen: BVLOS und automatische Bilderkennung
Dieser Artikel ordnet sieben Stränge ein: worum es bei der drohnen- und KI-gestützten Netzinspektion geht, wie der Ablauf von der Flugplanung bis zur Instandhaltung funktioniert, was BVLOS-Flüge möglich machen und welche EU-Regeln gelten, wie die deutsche Praxis bei TenneT, Netze BW und anderen Betreibern aussieht, was die Technik bei Sicherheit, Kosten und Tempo bringt, welche Herausforderungen und Risiken bestehen und was Netzbetreiber jetzt konkret tun sollten.
Deutsche Übertragungs- und Verteilnetzbetreiber inspizieren Freileitungen, Masten und Umspannwerke zunehmend mit Drohnen statt mit Hubschraubern und Mastbesteigung und werten die Bilder per Computer Vision aus. Der Anlass ist praktisch: Das Übertragungsnetz ist rund 35.000 Kilometer lang und nur zu 0,4 Prozent unterirdisch, also nahezu vollständig Freileitung, das Verteilnetz misst rund 1,68 Millionen Kilometer bei rund 880 Netzbetreibern. Eine Drohne fliegt einen bis zu 70 Meter hohen Mast in Minuten ab und liefert Bilder aus jeder Richtung, ohne dass jemand klettern oder die Leitung abgeschaltet werden muss. Bilderkennungsmodelle, oft auf Basis von Objektdetektoren, erkennen Isolatoren, Armaturen, Korrosion, fehlende Teile und Vogelnester automatisch und priorisieren die Befunde, die erfahrene Fachleute vor einem Auftrag prüfen. Den größten Hebel bieten Flüge außerhalb der Sichtweite (Beyond Visual Line of Sight, BVLOS), weil sie ganze Leitungskorridore am Stück abdecken; sie fallen in Deutschland in die specific category der EU-Drohnenverordnung 2019/947 und brauchen eine Betriebsgenehmigung des Luftfahrt-Bundesamts, seit dem 1. Januar 2026 auf Basis der Methodik SORA 2.5, mit einer Bearbeitungszeit von rund zwei bis vier Monaten. Netze BW kontrolliert mit dem Programm NETZinspect seine 110-kV-Leitungen per Drohne und LiDAR, TenneT und die Jade Hochschule erforschen im InnovationLab am Umspannwerk Maade in Wilhelmshaven bis 2028 Drohnen, Sensorik und KI-Auswertung, und ED Netze flog bereits 2021 mit FlyNex rund 25 Kilometer Freileitung mit etwa 100 Masten in drei Stunden BVLOS ab. Internationale Vergleiche zeigen Kostenvorteile von etwa 50 bis 75 Prozent gegenüber Hubschraubern. Die Grenzen liegen bei Fehltreffern der Modelle, dem Aufwand für saubere Trainingsdaten, den Datenmengen samt Datenschutzfragen und der Genehmigungsdauer. Für Netzbetreiber heißt das: klein anfangen, die Genehmigung früh angehen, eine Datenstrategie festlegen und mit Partnern lernen.
Worum es geht: KI und Drohnen übernehmen die Netzinspektion
Deutsche Netzbetreiber prüfen ihre Freileitungen zunehmend mit Drohnen statt mit Hubschrauber, Fernglas und Mastbesteigung, und die Bilder werten sie nicht mehr von Hand aus, sondern mit trainierten Bilderkennungsmodellen. Der Anlass ist nüchtern und praktisch. Das Übertragungsnetz ist rund 35.000 Kilometer lang und nur zu 0,4 Prozent unterirdisch verlegt, also fast durchgehend als Freileitung gebaut. Das Verteilnetz misst rund 1,68 Millionen Kilometer und liegt zu etwa 80 Prozent unter der Erde, doch die verbleibenden Freileitungen im Mittel- und Niederspannungsbereich sind genau die Anlagen, die regelmäßig aus der Luft kontrolliert werden müssen.
Der Druck steigt von zwei Seiten zugleich. Der Netzausbau für die Energiewende erhöht die Zahl der Masten, Leitungen und Umspannwerke, die geprüft werden müssen, während erfahrene Monteure in den Ruhestand gehen und Fachkräfte knapp werden. Eine Drohne fliegt einen bis zu 70 Meter hohen Mast in Minuten ab und liefert hochauflösende Bilder aus jeder Richtung, ohne dass jemand klettern muss. Korrosion, lose Bauteile, beschädigte Isolatoren und Vegetationsbewuchs lassen sich so aus sicherer Distanz erfassen.
Damit verschiebt sich die eigentliche Arbeit. Nicht mehr die Begehung ist der Engpass, sondern die Auswertung der Bilder, und genau dort setzt die KI an. Eine einzelne große Befliegung erzeugt tausende Fotos, deren manuelle Sichtung früher zu aufwendig war. Bilderkennungsmodelle übernehmen heute die erste Sichtung, markieren Auffälligkeiten und sortieren das Material vor. Wie sich KI in die Netzsteuerung und den Betrieb einfügt, vertieft unser Beitrag zu agentischer KI in der Energiewirtschaft; die Inspektion ist einer der greifbarsten Bausteine davon.
Wichtig ist die Einordnung als Werkzeug, nicht als Selbstläufer. Drohne und Bilderkennung nehmen dem Personal die gefährliche und stumpfe Arbeit ab, sie ersetzen das fachliche Urteil über einen Befund aber nicht. Der Mehrwert entsteht erst, wenn Befliegung, Auswertung und Instandhaltung als durchgehender Prozess organisiert sind, statt als loses Sammeln von Bildern.
Wie die KI-gestützte Inspektion funktioniert
Der Ablauf ist in mehreren Stufen organisiert, von der Flugplanung bis zur Instandhaltung, und bildet einen wiederkehrenden Zyklus. Am Anfang stehen Route und Risikobewertung, am Ende ein priorisierter Befund, der in die Wartungsplanung einfließt. Dazwischen liegen Befliegung, Datenerfassung und die automatische Bildauswertung, die der Technik ihren Namen gibt.
Die Befliegung selbst läuft zunehmend automatisiert auf vorgeplanten Routen um Masten und entlang der Leiterseile. Eine Drohne trägt dabei meist mehrere Sensoren: eine hochauflösende RGB-Kamera für sichtbare Schäden, eine Infrarotkamera für überhitzte Stellen an Klemmen und Verbindern sowie häufig LiDAR, das zentimetergenaue 3D-Punktwolken der Trasse liefert. Aus diesen Punktwolken lassen sich Abstände zur Vegetation berechnen und sturmgefährdete Bäume früh erkennen.
Die KI-Bildauswertung ist der Kern. Objektdetektoren, oft aus der YOLO-Familie, erkennen zunächst die Bauteile eines Mastes und prüfen sie dann auf typische Schäden: Korrosion, fehlende oder verschobene Armaturen, beschädigte Isolatoren oder Vogelnester. Das Modell markiert Auffälligkeiten mit Rahmen und ordnet ihnen eine Schadensklasse zu, sodass aus tausenden Bildern eine überschaubare Liste prüfenswerter Stellen wird. Diese Vorsortierung ist der eigentliche Zeitgewinn gegenüber der reinen Sichtprüfung.
Vor einem Auftrag steht die Validierung. Erfahrene Netzfachleute schauen sich die markierten Stellen an, verwerfen Fehltreffer und stufen echte Schäden nach Dringlichkeit ein. Erst danach gehen die Befunde in das Asset-Management und lösen Wartung oder Reparatur aus. Mit jeder Runde wächst zudem die Datenbasis, die spätere Befliegungen und die Modelltrainings verbessert, weshalb der Prozess als Kreislauf und nicht als einmalige Aktion zu verstehen ist.
Was BVLOS möglich macht, und welche Regeln gelten
Der größte Hebel liegt in Flügen außerhalb der Sichtweite, englisch Beyond Visual Line of Sight oder kurz BVLOS. Erst damit fliegt eine Drohne einen ganzen Leitungskorridor am Stück ab, statt von Standort zu Standort umgesetzt zu werden. Genau hier liegt der Sprung von der punktuellen Mastkontrolle zur durchgehenden Korridorinspektion, und genau hier wird die Luftfahrtregulierung zum entscheidenden Faktor.
In Deutschland fallen solche Flüge in die specific category der EU-Drohnenverordnung 2019/947 und brauchen eine Betriebsgenehmigung des Luftfahrt-Bundesamts (LBA). Für die Genehmigung gibt es drei Wege: Standardszenarien (STS-01 für Flüge in Sichtweite, STS-02 für BVLOS über dünn besiedeltem Gebiet mit zertifizierten Drohnen der Klassen C5 oder C6), vordefinierte Risikobewertungen (PDRA) und die individuelle Risikoanalyse SORA. Welcher Weg passt, hängt von Drohne, Gebiet und Flugprofil ab.
Seit dem 1. Januar 2026 müssen neue Anträge mit der aktualisierten Methodik SORA 2.5 gestellt werden. Die Bearbeitung dauert je nach Reife des Antrags und Erfahrung des Betreibers rund zwei bis vier Monate, was Vorlauf erfordert. Parallel entsteht das europäische Verkehrsmanagement für Drohnen, der sogenannte U-space nach der Verordnung EU 2021/664, der Geo-Sensibilisierung, Fluggenehmigung und Tracking bündelt. Er wird schrittweise eingeführt, eine EU-weite Abdeckung wird bis etwa 2027 erwartet.
Für Netzbetreiber bedeutet das einen doppelten Blick. Technisch ist die Korridorinspektion längst machbar, rechtlich entscheidet die Genehmigung über Reichweite und Tempo. Wer BVLOS plant, sollte das Genehmigungsverfahren als eigenen Projektstrang behandeln und früh starten, oft mit einem spezialisierten Dienstleister, der den Antrag begleitet.
Deutsche Praxis: TenneT, Netze BW und andere Netzbetreiber
Die Technik ist in Deutschland keine Zukunftsmusik mehr, sondern läuft bei mehreren Betreibern im Regelbetrieb und in großen Forschungsprojekten. Netze BW, eine EnBW-Tochter, kontrolliert mit dem Programm NETZinspect ihre 110-kV-Leitungen per Drohne und wertet die Bilder zunehmend automatisch aus. Jedes Betriebszentrum hält dafür zwei ausgebildete Pilotinnen oder Piloten und eine Drohne vor, und LiDAR liefert zentimetergenaue 3D-Scans der Trassen, um Bewuchs und sturmgefährdete Bäume früh zu erkennen.
Im Januar 2026 haben TenneT und die Jade Hochschule am Umspannwerk Maade in Wilhelmshaven ein InnovationLab eröffnet. Auf einem rund 900 Quadratmeter großen Testfeld mit Spannungen bis 300.000 Volt erforschen sie bis 2028 Drohnen, Sensorik mit LiDAR sowie UV-, IR- und RGB-Komponenten und KI-gestützte Datenauswertung unter realen Bedingungen. TenneT-Geschäftsführer Tim Meyerjürgens nennt den Kernvorteil schlicht: Drohnen könnten ihre Arbeiten in der Nähe von Anlagen ausführen, die in Betrieb sind, ohne dass dafür Stromleitungen abgeschaltet werden müssen. Die Ergebnisse sollen auf weitere Standorte übertragen werden.
Auch kleinere Versorger sind aktiv. Der Schweriner Versorger WEMAG überwacht Freileitungen, Masten und Netztechnik per Drohne mit hochauflösenden Kameras, und MITNETZ STROM setzte früh ein Pilotprojekt mit dem Dienstleister FlyNex um. Bereits 2021 flog ED Netze gemeinsam mit FlyNex rund 25 Kilometer Freileitung mit etwa 100 Masten in nur drei Stunden BVLOS ab, ein frühes deutsches Praxisbeispiel, bei dem die anschließende KI-Auswertung Schäden und Vogelnester automatisch erkannte. Solche Projekte zeigen, dass die Bausteine vorhanden sind und sich zu einem belastbaren Prozess zusammensetzen lassen, ähnlich wie beim digitalen Zwilling für Stadtwerke, der Netzdaten für die Betriebsplanung nutzbar macht.
Was die Technik bringt: Sicherheit, Kosten und Tempo
Der Nutzen ist messbar und betrifft mehrere Felder zugleich. Am unmittelbarsten wirkt die Sicherheit: Wo eine Drohne fliegt, muss niemand mehr einen 70 Meter hohen Mast besteigen, und der Bedarf an riskanten Hubschraubereinsätzen sinkt. Hinzu kommt die Verfügbarkeit, denn die Inspektion läuft im laufenden Betrieb, ohne dass die Leitung abgeschaltet werden muss, was teure Versorgungsunterbrechungen vermeidet.
Wirtschaftlich fällt der Vergleich klar aus. Internationale Erfahrungswerte zeigen, dass Drohneninspektionen je Streckeneinheit deutlich günstiger sind als Hubschrauberflüge, mit Einsparungen von etwa 50 bis 75 Prozent. Der US-Versorger Georgia Power berichtete von rund 60 Prozent geringeren Jahreskosten bei zugleich besserer Datenqualität. Diese Zahlen stammen aus anderen Märkten und lassen sich nicht eins zu eins auf Deutschland übertragen, sie zeigen aber die Richtung.
Der vielleicht wichtigste Gewinn liegt in der Datenqualität. Drohnen liefern georeferenzierte, wiederholbare Aufnahmen statt einer subjektiven Sichtprüfung, und aus dieser Datenbasis lässt sich vorausschauende Instandhaltung aufbauen: Wer denselben Mast Jahr für Jahr aus demselben Winkel fotografiert, erkennt schleichende Veränderungen früh. Das verbindet die Inspektion mit der breiteren Digitalisierung der Verteilnetze, die unser Beitrag zu digitalen Verteilnetzen einordnet.
Herausforderungen und Risiken
Die Technik löst nicht alles von allein, und ein nüchterner Blick gehört dazu. Bilderkennungsmodelle erzeugen Fehltreffer in beide Richtungen, falsche Alarme ebenso wie übersehene Schäden, und Wetter, Lichtverhältnisse sowie Aufnahmewinkel beeinflussen die Trefferquote spürbar. Deshalb bleibt die Prüfung durch erfahrene Fachleute Pflicht, und der Effizienzgewinn entsteht erst nach dieser Validierung, nicht davor.
Darunter liegt ein Datenproblem. KI-Modelle brauchen sauber gelabelte Trainingsdaten, also Bilder, in denen Bauteile und Schäden korrekt markiert sind. Dieses Labeln ist aufwendig und fachlich anspruchsvoll, und ohne eine solide Datenbasis bleibt die Erkennung ungenau. Hinzu kommt die schiere Menge: Tausende Bilder je Befliegung müssen gespeichert, verwaltet und versioniert werden, und georeferenzierte Luftbilder über Privatgrund werfen Datenschutzfragen nach DSGVO auf, die geklärt sein wollen.
Auch die Regulierung bleibt eine Hürde. BVLOS-Genehmigungen kosten Zeit, und Betreiber brauchen ausgebildetes Personal sowie definierte Prozesse, sonst verpufft der mögliche Gewinn. Wo KI Befunde über kritische Infrastruktur trifft, rückt zudem die Frage der Governance in den Blick, etwa im Kontext des EU AI Act, den unser Beitrag zu den Hochrisiko-Fristen des EU AI Act einordnet. Wer Drohne, KI und Genehmigung als getrennte Baustellen behandelt, riskiert, dass am Ende kein durchgängiger Prozess steht.
Was Netzbetreiber jetzt tun sollten
Die wichtigste Empfehlung ist, schrittweise zu starten und die Datengrundlage von Anfang an ernst zu nehmen. Wer heute beginnt, sollte zuerst einen abgegrenzten Leitungsabschnitt im Sichtflug inspizieren, die automatische Bildauswertung erproben und die Prozesse dokumentieren, bevor der Sprung zu BVLOS und großflächigen Korridoren folgt. So lassen sich Erfahrung und belastbare Kennzahlen sammeln, ohne sich gleich in das aufwendigste Verfahren zu begeben.
Die Genehmigung gehört früh angegangen. SORA 2.5 und das LBA-Verfahren brauchen Vorlauf von mehreren Monaten, und spezialisierte Dienstleister können den Antrag begleiten. Parallel ist eine Datenstrategie festzulegen: eine zentrale Bilddatenbank, klare Validierungsschritte und definierte Schnittstellen zum Asset-Management, damit aus Bildern am Ende Wartungsaufträge werden und nicht nur Datenhalden.
Schließlich lohnt es sich, nicht allein zu lernen. Forschungskooperationen wie das InnovationLab von TenneT und Jade Hochschule und europaweite Verbünde von Netzbetreibern teilen Erfahrungen und Trainingsdaten, was die Modelle schneller besser macht, als es ein einzelner Betreiber je könnte. Die Drohneninspektion ist damit weniger ein einzelnes Werkzeug als ein Baustein einer durchgängigen Digitalisierung des Netzbetriebs, der seinen Wert erst im Zusammenspiel von Technik, Daten und Prozess entfaltet.
Weiterführende Informationen
Häufig gestellte Fragen
Drohnen liefern hochauflösende Bilder von Masten, Leitungen und Umspannwerken aus jeder Richtung, ohne dass Monteure bis zu 70 Meter hohe Bauwerke besteigen oder Leitungen abgeschaltet werden müssen. Sie senken das Risiko für das Personal, ersetzen teure Hubschrauberflüge und liefern georeferenzierte, wiederholbare Aufnahmen als Datenbasis für vorausschauende Instandhaltung. Internationale Vergleiche nennen Kostenvorteile von etwa 50 bis 75 Prozent gegenüber Hubschraubern. Die eigentliche Arbeit verschiebt sich von der Begehung zur Auswertung, die zunehmend automatische Bilderkennung übernimmt.
BVLOS steht für Beyond Visual Line of Sight, also Flüge außerhalb der Sichtweite des Piloten. So lässt sich ein ganzer Leitungskorridor am Stück abfliegen. In Deutschland fallen solche Flüge in die specific category der EU-Drohnenverordnung 2019/947 und brauchen eine Betriebsgenehmigung des Luftfahrt-Bundesamts. Es gibt drei Wege: Standardszenarien (STS-01, STS-02), vordefinierte Risikobewertungen (PDRA) und die individuelle Risikoanalyse SORA. Seit dem 1. Januar 2026 müssen neue Anträge mit der Methodik SORA 2.5 gestellt werden, die Bearbeitung dauert rund zwei bis vier Monate.
Bilderkennungsmodelle erkennen Bauteile und typische Schäden wie Korrosion, lose Armaturen oder fehlende Teile automatisch und markieren Auffälligkeiten. Sie erzeugen aber Fehltreffer in beide Richtungen, falsche Alarme ebenso wie übersehene Schäden, und Wetter, Lichtverhältnisse sowie Aufnahmewinkel beeinflussen die Trefferquote. Deshalb prüfen erfahrene Netzfachleute die Befunde, bevor ein Auftrag ausgelöst wird. Die Qualität hängt stark von sauber gelabelten Trainingsdaten ab. Die KI beschleunigt die Auswertung tausender Bilder, ersetzt das fachliche Urteil aber nicht.
Netze BW kontrolliert mit dem Programm NETZinspect seine 110-kV-Leitungen per Drohne, nutzt LiDAR für zentimetergenaue 3D-Scans der Trassen und wertet die Bilder zunehmend automatisch aus; jedes Betriebszentrum hat zwei ausgebildete Piloten und eine Drohne. TenneT und die Jade Hochschule erforschen im InnovationLab am Umspannwerk Maade in Wilhelmshaven bis 2028 Drohnen, Sensorik und KI-Auswertung. WEMAG überwacht Freileitungen per Drohne, MITNETZ STROM setzte früh ein Pilotprojekt um, und ED Netze flog bereits 2021 mit FlyNex rund 25 Kilometer Freileitung BVLOS ab.
Genaue deutsche Zahlen variieren je nach Netz und Anbieter. Internationale Vergleiche zeigen, dass Drohneninspektionen je Streckeneinheit deutlich günstiger sind als Hubschrauberflüge, mit Einsparungen von etwa 50 bis 75 Prozent. Der US-Versorger Georgia Power berichtete von rund 60 Prozent geringeren Jahreskosten bei zugleich besserer Datenqualität. Hinzu kommen indirekte Vorteile: weniger Abschaltungen, weniger gefährliche Arbeiten in großer Höhe und eine wiederverwendbare Bilddatenbank. Den Aufwand verschieben Drohnen von der Befliegung zur Datenauswertung, die KI übernimmt.