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Die Energiewende und der beschleunigte Ausbau von Wärmepumpen, Photovoltaikanlagen und Ladeinfrastruktur verändern die Lastverläufe in den Niederspannungsnetzen grundlegend. Klassische Planungsansätze mit statischen Gleichzeitigkeitsfaktoren und konservativen Worst-Case-Annahmen stoßen zunehmend an Grenzen und können zu überdimensionierten oder verspäteten Netzausbaumaßnahmen führen. Auf Basis von Mess-, Netzstamm- und Wetterdaten aus dem Projekt „JenErgieReal“ wird in dieser Arbeit eine datengetriebene Methodik zur strukturellen Typisierung und Verhaltensanalyse von Niederspannungsnetzsträngen in Jena entwickelt. Hochaufgelöste Messwerte an Transformatorstationen werden mit Netzstammdaten verknüpft, um Stränge hinsichtlich Topologie, Kundenspektrum und technologischer Ausstattung zu beschreiben und in Strang-typen zu klassifizieren. Für diese Strangtypen werden standardisierte Last- und Einspeiseprofile zu synthetischen Energieverläufen skaliert und mit gemessenen Verläufen verglichen. Aus den Abweichungen werden Toleranzbänder und Bewertungskennzahlen abgeleitet, die Aussagen zur Datenqualität, zur Plausibilität der Netzdaten und zum typischen Strangverhalten ermöglichen. Szenarioanalysen zeigen, wie unterschiedliche Ausbaupfade von Wärmepumpen, Photovoltaik und Elektromobilität die Netzbelastung beeinflussen.