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Die E-world 2026 war für uns in mehrfacher Hinsicht besonders: Zum ersten Mal waren wir als aimpera mit eigenem Stand vor Ort. Für unser Team war das eine starke Premiere – und vor allem eine wertvolle Gelegenheit, mit Stadtwerken, Energieversorgern, Industrieunternehmen, Aggregatoren und Projektentwicklern ins Gespräch zu kommen.

Was wir von der Messe mitnehmen: Der Markt ist bereit für den nächsten Schritt. Viele Gespräche drehten sich nicht mehr um die Frage, ob Flexibilität, Prognosen und Optimierung relevant sind, sondern darum, wie sie intelligent, robust und wirtschaftlich in den Betrieb gebracht werden können. Genau an dieser Schnittstelle arbeiten wir bei aimpera.

Im Mittelpunkt unseres Messeauftritts standen unsere Lösungen für Prognose, Optimierung, Analyse und den robusten Betrieb von KI in der Energiewelt.

aimpera EMS: Prognose, Optimierung und Steuerung in einem System

Mit dem aimpera EMS haben wir gezeigt, wie sich Energieflüsse auf Standortebene vorausschauend und wirtschaftlich steuern lassen. Das System verbindet Last- und Erzeugungsprognosen mit einem Optimierungskern, der technische Restriktionen, Marktpreise, Netzrestriktionen und individuelle Randbedingungen gleichzeitig berücksichtigt. Ziel ist nicht nur eine theoretisch gute Planung, sondern eine im Alltag umsetzbare Betriebsführung. aimpera_EMS aimpera_EMS

Konkret bedeutet das: Erzeuger wie PV oder Wind, Speicher, Ladeinfrastruktur sowie weitere steuerbare und nicht steuerbare Verbraucher werden in einem integrierten System zusammengeführt. Auf Basis der Prognosen berechnet das EMS rollierend optimale Fahrweisen und erstellt automatisch Fahrpläne, die Kosten senken, Lastspitzen reduzieren und Netzengpässe vermeiden helfen. Gerade für Industrie- und Gewerbestandorte, Ladeinfrastruktur, Wärmenetze oder öffentliche Infrastruktur ist das ein entscheidender Hebel, um vorhandene Flexibilitäten wirtschaftlich nutzbar zu machen.

aimpera VPP: dezentrale Assets intelligent zum virtuellen Kraftwerk verbinden

Ein weiterer Schwerpunkt unseres Messeauftritts war aimpera VPP. Die Plattform adressiert eine der zentralen Herausforderungen der Energiewende: Erzeuger, Speicher und flexible Verbraucher sind zunehmend dezentral verteilt, gleichzeitig steigen die Anforderungen an Prognosegüte, Wirtschaftlichkeit und Stabilität. Virtuelle Kraftwerke werden damit zum Schlüssel, um diese verteilten Assets koordiniert und marktorientiert zu steuern. aimpera_VPP

Die aimpera VPP-Plattform verbindet lokal optimierte Standorte zu einem virtuellen Kraftwerk. Auf jeder Liegenschaft übernimmt das aimpera EMS die lokale, prognosebasierte Optimierung; im VPP werden diese Ergebnisse aggregiert und standortübergreifend koordiniert. Dadurch entstehen konsistente Fahrpläne und Dispatch-Signale, die sowohl lokale Ziele als auch Portfolio- und Bilanzkreisziele berücksichtigen. Die Plattform integriert unterschiedliche Assets wie PV, Wind, Speicher, flexible Verbraucher, Ladeinfrastruktur oder Wärme und bezieht Spotmärkte, Intraday, PPA-Profile und portfoliointerne Ausgleichsmechanismen in die Optimierung ein. Hochgenaue Last- und Erzeugungsprognosen auf Standort- und Portfolioebene bilden dabei die Grundlage für eine mehrstufige hierarchische Optimierung, die Unsicherheiten explizit berücksichtigt und Risiken aktiv reduziert.

Lastprognosen: belastbare Transparenz für Betrieb, Beschaffung und Handel

Gerade in einem Umfeld volatiler Energiepreise und zunehmend dynamischer Verbrauchsstrukturen werden präzise Lastvorhersagen zu einer zentralen Grundlage für Betrieb, Beschaffung, Handel und Flexibilitätsmanagement. Unsere Lösung liefert standort- und verbraucherspezifische Prognosen für einzelne Verbraucher, Standorte oder ganze Portfolios und aktualisiert diese im 15-Minuten-Takt. Standardmäßig sind Prognosehorizonte von bis zu sieben Tagen möglich, optional auch darüber hinaus.

Technisch verarbeitet die Lastprognose historische Verbräuche, aktuelle Messwerte sowie Wetter- und Kalenderdaten. Ein vorgeschaltetes Preprocessing bereinigt Daten, erkennt Ausreißer und Lücken und harmonisiert unterschiedliche Quellen. Darauf aufbauend lernen neuronale Netze typische Tages-, Wochen- und Saisoneffekte sowie standort- und lastspezifische Muster; optional kann der Ansatz durch physikalische Modelle beziehungsweise einen digitalen Zwilling ergänzt werden. Ergänzt wird die Prognose durch Unsicherheitsbänder, Konfidenzschätzungen und ein permanentes Qualitätsmonitoring mit Kennzahlen wie MAPE oder wMAPE. Durch automatisches Retraining bleiben die Modelle auch bei veränderten Rahmenbedingungen belastbar.

PV-Leistungsprognose: präzisere Fahrpläne für Speicher, Vermarktung und Eigenverbrauch

Mit unserer PV-Leistungsprognose haben wir eine weitere Schlüsselkomponente für die operative Energiewirtschaft vorgestellt. Sie liefert standortspezifische Vorhersagen auf Einzelanlagenniveau und kann bei Bedarf flexibel auf Portfolioebene aggregiert werden. Die Prognosen werden viertelstündlich aktualisiert, mit einem Standardhorizont von 48 Stunden und optional auch darüber hinaus. Das schafft eine belastbare Grundlage für Speicherfahrpläne, Eigenverbrauchssteuerung, Vermarktung und Bilanzkreismanagement.

Die Lösung kombiniert laufende Wetterdaten, Standortparameter und Echtzeit-Leistungswerte der Anlage. Ein hybrider KI-Ansatz verbindet dabei einen physikalischen digitalen Zwilling der PV-Anlage mit Deep-Learning-Modellen, die standortspezifische Muster aus historischen Leistungsdaten und Wetterprognosen lernen. Auch hier sorgen Preprocessing, Monitoring, automatische Nachtrainierung sowie Unsicherheitsbänder und Konfidenzschätzungen dafür, dass die Prognosen nicht nur präzise, sondern auch im Betrieb transparent und verlässlich bleiben. Für Anwendungen wie Speicherintegration, Hybridkraftwerke oder die wirtschaftliche Vermarktung volatiler PV-Erzeugung ist genau diese Robustheit entscheidend.

Load Analytics & Monitoring: Lastdaten verstehen und Flexibilitätspotenziale sichtbar machen

Mit Load Analytics & Monitoring haben wir gezeigt, dass gute Entscheidungen im Energiesystem immer mit Transparenz beginnen. In vielen Organisationen sind Lastdaten zwar vorhanden, aber nicht so aufbereitet, dass Lasttreiber, Engpässe und Flexibilitätspotenziale wirklich verständlich werden. Genau hier setzt unsere Lösung an: Sie strukturiert Messdaten in einem konsistenten Messstellenkonzept, analysiert Lastgänge hierarchisch vom Portfolio über den Standort bis hinunter zum Zähler oder zur Anlage und macht komplexe Verbrauchsstrukturen greifbar. Load_Analytics

Die Analyse umfasst unter anderem Profilanalysen und Clustering, Lastspitzen- und Ereignisanalysen, Anschluss- und Engpasssicht sowie Kosten- und Tariflogiken. Dadurch wird sichtbar, wann und warum Peaks auftreten, wie stark Netzanschlüsse ausgelastet sind, wo Grenzwertüberschreitungen entstehen und welche Potenziale für Peak Shaving oder Lastverschiebung bestehen. Ergänzt wird das Ganze durch Dashboards, KPI-Kataloge, Deep-Dive-Analysen, automatisierte Reports und Schnittstellen zu Energiemanagement-, Abrechnungs- und Monitoring-Systemen. So wird aus reiner Messdatensammlung eine belastbare Entscheidungsgrundlage für Maßnahmen mit wirtschaftlicher Wirkung.

Energy Decision Analytics: belastbare Investitions- und Betriebsentscheidungen statt Excel-Annahmen

Abgerundet wurde unser Portfolio durch Energy Decision Analytics. Die Lösung richtet sich an alle, die strategische Entscheidungen rund um Speicher, Erzeuger, Hybridsysteme oder Co-Location-Projekte nicht auf vereinfachte Annahmen, sondern auf belastbare Analysen stützen wollen. Gerade bei Fragen wie Batteriedimensionierung, Speicherdauer, Überbauung oder geeigneter Vermarktungsstrategie reichen statische Excel-Modelle in der Regel nicht aus, um Erlöse, Risiken und Betriebsstrategien realistisch abzubilden. Energy Decision Analytics

Unser Ansatz kombiniert Backtesting mit techno-ökonomischer Optimierung. Auf Basis historischer Mess-, Betriebs- und Marktdaten wird das Anlagenverhalten über die letzten Jahre simuliert, bei Bedarf ergänzt um hypothetische Marktentwicklungen wie Counterfactual Pricing oder unterschiedliche Regime-Szenarien. Dabei werden reale technische Restriktionen wie Netzanschluss- und Einspeisegrenzen, Curtailment, Rampen, SoC-Limits, Zyklen, Wirkungsgrade und Degradation explizit berücksichtigt. So lassen sich unterschiedliche Ausbaustufen, Fahrweisen und Revenue-Stacking-Szenarien robust vergleichen. Die Ergebnisse werden in Form von KPIs, Sensitivitäten, Vergleichstabellen und Dashboards aufbereitet und dienen als fundierte Grundlage für Investitions- und Vermarktungsentscheidungen.

Unser Fazit zur Messe

Die intelligente Nutzung von Flexibilität war eines der klaren Top-Themen auf der E-world 2026. Ob Speicher, steuerbare Lasten, PV, Ladeinfrastruktur oder virtuelle Kraftwerke: In sehr vielen Gesprächen ging es darum, wie sich vorhandene Flexibilitäten nicht nur technisch anbinden, sondern auch wirtschaftlich bewerten und operativ nutzbar machen lassen.

Ebenso präsent war das Thema KI – allerdings in einer Form, die sehr gut zur Energiewirtschaft passt. Während in anderen Branchen derzeit oft vor allem über große Sprachmodelle gesprochen wird, war auf der Messe deutlich zu spüren, dass im Energieumfeld andere Anforderungen im Vordergrund stehen: sichere, robuste und nachvollziehbare KI-Ansätze, die auf Zeitreihen, Prognosen, Optimierung und resilientem Betrieb basieren. Gerade im Kontext kritischer Infrastruktur zählt nicht der Hype, sondern Verlässlichkeit.

Genau darin sehen wir eine große Chance für die kommenden Monate. Die Energiewirtschaft braucht KI, die nicht nur beeindruckt, sondern im Alltag funktioniert – stabil, wirtschaftlich und rund um die Uhr.

Für uns war die E-world 2026 deshalb weit mehr als ein gelungener erster Messeauftritt als Aussteller. Sie war ein starkes Signal, dass der Bedarf nach robusten KI-Lösungen für die Energiewirtschaft weiter wächst.