Präzise Energie- und Lastprognosen

Eine Standardlösung für Prognosen gibt es nicht. Unser flexibler Ansatz kombiniert die besten Verfahren aus Statistik und KI, um das optimale Modell für Ihre spezifischen Anforderungen zu entwickeln.

• Deterministische Prognosen: Der klare Erwartungswert
  Sie liefern einen präzisen Prognosewert für jeden Zeitschritt (z.B. "10,2 MWh um 14:15 Uhr"). Diese Punktprognosen sind einfach zu interpretieren und bilden die Basis vieler operativer Entscheidungen. Wir setzen hierfür modernste Algorithmen wie Gradient Boosting (XGBoost) und neuronale Netze (TCN, Transformer, Few Shot Learner) ein, die komplexe Zusammenhänge aus historischen Daten und externen Einflussfaktoren (z.B. Produktion, Wetter) ableiten.
• Probabilistische Prognosen: Unsicherheit intelligent managen
  Wir gehen einen Schritt weiter und liefern anstelle eines einzelnen Wertes ein realistisches Prognoseintervall ("Mit 90 % Wahrscheinlichkeit liegt der Verbrauch zwischen 9,8 und 10,6 MWh"). Ähnlich einer Wettervorhersage, die eine Regenwahrscheinlichkeit angibt, quantifizieren wir für Sie das Risiko. Dies ermöglicht eine überlegene, risikobasierte Entscheidungsfindung, z.B. bei der Absicherung von Energiemengen am Markt. Hierfür nutzen wir fortgeschrittene Techniken wie Quantilregression und Ensemble-Modelle.
• Hierarchische Prognosen: Konsistenz im gesamten Unternehmen
  Ihr Unternehmen hat eine Struktur: Maschinen bilden Linien, Linien bilden Werke. Wir stellen durch hierarchische Verfahren sicher, dass die Prognosen auf allen Ebenen mathematisch stimmig sind. Die Summe der Anlagenprognosen entspricht exakt der Prognose für den Gesamtstandort. Das verhindert widersprüchliche Planungen und sorgt dafür, dass alle Abteilungen mit einer konsistenten Datenbasis arbeiten.

Am Anfang steht immer Ihr geschäftliches Ziel. Gemeinsam mit Ihnen definieren wir präzise, was die Prognose leisten soll und legen den Grundstein für das gesamte Projekt.

• Definition des Prognoseziels: Was wollen Sie optimieren? Geht es um die Minimierung von Energiekosten, die Vermeidung von Lastspitzen, die Optimierung des Speicherbetriebs oder die strategische Beschaffungsplanung?
• Festlegung des Zeithorizonts: Wir klären den benötigten Vorhersagezeitraum, denn dieser bestimmt die Modellauswahl maßgeblich:
  • Kurzfristprognosen (Intraday bis 48h): Für die operative Fahrplanerstellung, den Handel am Spotmarkt und das Echtzeit-Lastmanagement.
  • Mittelfristprognosen (Tage bis Wochen): Zur Optimierung des Energieeinkaufs, der Wartungsplanung und des Einsatzes von Speichersystemen.
  • Langfristprognosen (Monate bis Jahre): Als fundierte Grundlage für Budgetierung, Kapazitätsplanung und strategische Investitionsentscheidungen.
• Erfolgsmetriken definieren: Wir legen fest, wie der Erfolg der Prognose gemessen wird – nicht nur technisch (z.B. Prognosefehler), sondern auch ökonomisch (z.B. eingesparte Kosten).

In dieser Phase legen wir das Fundament für die Prognosegüte. Wir identifizieren, sammeln und bereinigen alle relevanten Daten, um dem Modell die bestmögliche Informationsgrundlage zu geben.

• Identifikation relevanter Datenquellen: Wir nutzen Ihre Lastgangdaten als Basis und reichern diese um wertvolle interne und externe Prädiktoren an (z.B. Produktionspläne, Wetterprognosen, Kalenderdaten).
• Datenintegration und -bereinigung: Alle Datenströme werden auf einer gemeinsamen Zeitachse synchronisiert. Wir implementieren robuste Prozesse zur Validierung, zur Korrektur von Ausreißern und zur intelligenten Imputation fehlender Werte.
• Feature Engineering: Wir leiten aus den Rohdaten aussagekräftige Merkmale ab, die als wichtige Signale für die Prognosemodelle dienen (z.B. Wochentyp, Schichtindikatoren, Temperatur-Abhängigkeiten).

Dies ist das technische Herzstück. Hier entwickeln, trainieren und validieren wir das Prognosemodell, das exakt auf Ihre Daten und Ziele zugeschnitten ist.

• Systematische Modellauswahl: Basierend auf Ziel und Datenkomplexität evaluieren wir ein breites Spektrum an Modellen, um die optimale Performance zu gewährleisten.
• Training und rigorose Validierung: Das Modell wird auf historischen Daten trainiert und seine Leistung objektiv anhand eines separaten Validierungsdatensatzes (Backtesting) gemessen, bevor es produktiv geht.
• Anwendung unserer Kernmethodik: Wir implementieren die in unserem Ansatz beschriebenen probabilistischen und hierarchischen Verfahren, um Unsicherheiten zu quantifizieren und die Konsistenz der Prognosen sicherzustellen.
• Objektive Evaluierung: Wir bewerten die Modellgüte mit branchenüblichen Metriken (z.B. MAE, RMSE für Punktprognosen; Pinball Loss für probabilistische Prognosen).

Eine Prognose entfaltet ihren Wert erst, wenn sie nahtlos in Ihre Prozesse integriert ist und kontinuierlich zuverlässige Ergebnisse liefert.

• Bereitstellung als Service: Wir stellen die Prognosemodelle über eine standardisierte Schnittstelle (z.B. REST-API) bereit, die eine einfache Integration in Ihre bestehenden Energiemanagementsysteme, Dashboards oder Handelstools ermöglicht.
• Automatisierung des Betriebs: Der gesamte Prozess von der Datenaktualisierung über die Prognoseerstellung bis zur Bereitstellung der Ergebnisse wird vollständig automatisiert.
• Kontinuierliches Monitoring & adaptives Retraining: Wir überwachen kontinuierlich die Performance der Prognosemodelle im Live-Betrieb. Bei veränderten Rahmenbedingungen (z.B. neue Anlagen, veränderte Prozesse) wird automatisch ein Retraining angestoßen, um eine konstant hohe Prognosegüte sicherzustellen.

Anwendungsfälle & Ihr konkreter Nutzen: Prognosen in die Praxis umsetzen

Unsere Lastprognosen schaffen direkten wirtschaftlichen Mehrwert in zentralen Unternehmensbereichen:

• Optimierter Energieeinkauf und -handel: Kaufen Sie die richtige Menge Energie zur richtigen Zeit am Spotmarkt oder sichern Sie sich langfristige Tranchen auf Basis einer fundierten Bedarfsprognose. Vermeiden Sie teuren Ausgleichsenergiebezug.
• Effiziente Fahrplangestaltung und Produktionsplanung: Synchronisieren Sie Ihre Produktionspläne mit den prognostizierten Energiepreisen. Planen Sie energieintensive Prozesse gezielt in Niedrigpreisphasen.
• Netzentgeltoptimierung durch Lastspitzen-Prognose: Wir prognostizieren Ihre 15-Minuten-Lastspitzen präzise. So können Sie rechtzeitig Gegenmaßnahmen einleiten (z.B. Verbraucher abschalten, Batteriespeicher einsetzen) und Ihre Netzentgelte signifikant reduzieren.
• Management von Eigenstromerzeugung und Speichern: Optimieren Sie den Betrieb Ihrer PV-Anlagen, BHKWs und Batteriespeicher. Unsere Prognosen helfen Ihnen, den Eigenverbrauch zu maximieren und den Speicher optimal zu be- und entladen.