Kiwigrid revolutioniert Bahnstrom mit KI-Gateway RailX+ für Echtzeit-Energiemanagement
Paulina Mangold
Kiwigrid revolutioniert Bahnstrom mit KI-Gateway RailX+ für Echtzeit-Energiemanagement
Kiwigrid bringt Energy Manager RailX+ auf den Markt – ein neues 5-in-1-Gateway für Echtzeit-Energiemanagement in der Schieneninfrastruktur. Das System vereint intelligentes Messen, Netzsteuerung und KI in einem einzigen Gerät. Erste Tests sollen mit großen Bahnbetreibern wie der Deutschen Bahn sowie regionalen Verkehrsunternehmen durchgeführt werden.
Der Energy Manager RailX+ hebt sich von herkömmlichen intelligenten Messsystemen (iMS) ab, die bisher vor allem in Haushalten und Gewerbeimmobilien für Abrechnung und Lastmanagement eingesetzt werden. Die neue Lösung ist stattdessen auf dynamische Hochlastumgebungen wie Bahnhöfe und Depots ausgelegt. Sie unterstützt die Netzanbindung steuerbarer Anlagen gemäß § 14a des Energiewirtschaftsgesetzes (EnWG) und § 9 des Erneuerbare-Energien-Gesetzes (EEG).
Erstmals integriert das Gerät ein Energiemanagementsystem direkt in das Smart-Meter-Gateway – zusätzliche Hardware entfällt, da die Steuerungsfunktion bereits enthalten ist. Zudem ist Matua, der KI-Assistent von Kiwigrid, eingebunden. Er optimiert Strombezug und -verbrauch durch präzise Prognosen.
Das Gateway bietet fünf Kernfunktionen: eine digitale Steuerbox, ein Energiemanagementsystem, einen App-Store für Erweiterungen, Rückwärtskompatibilität für Nachrüstungen sowie den KI-Assistenten. Die sichere Ausführung von Steuerbefehlen nach § 14a EnWG wurde bereits mit der IT-Plattform IoTHub4Utilities des Unternehmens Robotron erfolgreich getestet. Kiwigrid plant, die Fähigkeiten von Matua in Kürze auf alle Energy-Manager-Produkte auszuweiten.
Ab Anfang 2026 soll der Energy Manager RailX+ in die Betaphase mit Eisenbahnunternehmen gehen. Seine Fähigkeit, hohe Lasten zu managen, erneuerbare Energien einzubinden und den Energiebedarf vorherzusagen, könnte den Betrieb von Schienennetzen effizienter gestalten. Das einheitliche Design und die KI-gestützte Optimierung zielen darauf ab, die Komplexität in energieintensiven Verkehrsinfrastrukturen zu verringern und die Effizienz zu steigern.
