aimpera PV-Leistungsprognose
Speicher, Eigenstromversorgung und Vermarktung effizienter steuern.
Schwankende PV-Erzeugung stellt Erzeuger, Versorger und Energieverbraucher vor eine zentrale Herausforderung: Ohne präzise Prognose bleibt unklar, wie viel Solarstrom in den nächsten Minuten oder Stunden verfügbar ist – beispielsweise für optimierte Speicherfahrpläne, Eigenverbrauchssteuerung oder die Vermarktung. Genau hier setzt unsere feingranulare PV-Leistungsprognose an: Sie liefert viertelstündlich aktualisierte, standortspezifische Vorhersagen der Anlagenleistung, ergänzt um Unsicherheitsbänder und Konfidenzschätzungen. So können Speicher intelligent betrieben, Fahrpläne optimiert und Bilanzkreise stabil bewirtschaftet werden.
Einzel- & Portfolio-Prognose
Detaillierte Vorhersagen auf Einzelanlagenniveau mit der Option zur flexiblen Aggregation ganzer Portfolios.
Qualitäts-Monitoring
Permanente, transparente Überprüfung der Vorhersagegenauigkeit durch standardisierte Metriken.
Flexible Anbindung
Problemlose Integration in bestehende Virtual Power Plants (VPP), EMS-Systeme und Speichersteuerungen.
Rollierende Prognosen
Kontinuierliche Aktualisierung im 15-Minuten-Takt (oder kürzer) mit einem Standard-Horizont von 48 Stunden (optional länger).
Kalt-Start-Fähigkeit
Volle Funktionsfähigkeit ab dem ersten Tag – unsere Algorithmen benötigen keine langjährige Datenhistorie.
Europaweite Anwendbarkeit
Flächendeckender Einsatz in Europa durch die Einbindung modularer, hochauflösender Wetterdatenmodelle.
Konfidenz- & Unsicherheitsband
Integrierte Konfidenzschätzungen und Unsicherheitsbänder als präzise Entscheidungsgrundlage.
Nahtlose Integration
Schneller Zugriff via REST-API, Web-UI oder Export (CSV/SFTP). Produktivstart in wenigen Tagen möglich.
Maximale Datensicherheit
Hosting in Deutschland, volle DSGVO-Konformität und auf Wunsch On-Premises-Installation.
Entwickelt und optimiert für
IPPs & PV-Betreiber
Stadtwerke & Versorger
VPP-Betreiber
Industriekunden mit Eigenverbrauch
Direktvermarkter & Trader
Batterievermarkter
PV-Leistungsprognose
Die PV-Leistungsprognose liefert detaillierte, kontinuierliche Vorhersagen der PV-Leistung für den gewünschten Zeitraum – inklusive Unsicherheitsquantifizierung und Konfidenzbändern für eine belastbare Nutzung der Daten. Im Asset-Dashboard können Anlagen auf tiefster Granularität modelliert und prognostiziert werden, ergänzt durch individuelle Wettermodelle je Standort. Dank API-first sind alle Funktionen auch über die API verfügbar und nahtlos in Drittsysteme integrierbar.
- Kontinuierliche Vorhersagen der PV-Leistung im gewünschten Zeitraum
- Konfidenzbänder & Unsicherheitsmaße für transparente Risiko- und Qualitätsbewertung
- Asset-Dashboard zur Modellierung und Prognose auf tiefster Granularität
- Individuelle Wettermodelle je Standort (Location-spezifische Parametrierung)
- API-first – alle Funktionen auch per API in Drittsysteme integrierbar
PV-Prognose-Dashboard – Übersicht über alle Anlagen inkl. aktueller Prognosen, Zeitreihen und Konfidenzbändern für eine transparente Einschätzung der Unsicherheit.
PV-Prognose-Dashboard – Übersicht über alle Anlagen inkl. aktueller Prognosen, Zeitreihen und Konfidenzbändern für eine transparente Einschätzung der Unsicherheit.
Flexible Aggregation & dynamische Visualisierung – Prognosen und Kennzahlen lassen sich frei nach Portfolio, Standort oder Asset aggregieren und in der gewünschten Granularität interaktiv darstellen.
Funktionsweise
Unsere Prognose verarbeitet laufend Wetterdaten, Standortparameter und Echtzeit-Leistungswerte der Anlage und erzeugt alle 15 Minuten eine aktualisierte Vorhersage. Ein vorgeschaltetes Preprocessing bereinigt fehlerhafte oder verrauschte Eingangsdaten, erkennt Lücken und harmonisiert alle Quellen für die Modellverarbeitung.
Der Prognosekern basiert auf einem hybriden Ansatz: Ein physikalischer Digitaler Zwilling bildet die Struktur der PV-Anlage ab, während ein Deep-Learning-Modell standortspezifische Muster aus historischen Leistungsdaten und Wetterprognosen erlernt.
Alle Modelle werden kontinuierlich überwacht und bei Bedarf automatisch neu trainiert– etwa bei veränderten Anlagenbedingungen oder sinkender Prognosegüte. Dadurch passt sich die KI automatisch an veränderte Bedingungen an und liefert dauerhaft bestmögliche Prognoseergebnisse. Die Ausgabe erfolgt über eine standardisierte REST-API oder alternativ über eine Weboberfläche, jeweils ergänzt durch Unsicherheitsbänder und Konfidenzschätzungen.
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aimpera
aimpera ist ein Spin-off des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) und entwickelt praxistaugliche KI-Systeme für die Energiewelt von morgen. Ob Prognose, Steuerung oder Betriebsführung – unsere Plattformlösungen ermöglichen die intelligente Planung und Optimierung von Energiesystemen, von einzelnen Standorten bis hin zu virtuellen Kraftwerken.
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