Die richtige Prognose für jeden Energieprozess.
Vom Bilanzkreis über einzelne RLM-Abnahmestellen und Hybridkraftwerke bis hin zu PV- und Windportfolios sowie Industriestandorten: aimpera prognostiziert Last und Erzeugung genau dort, wo belastbare Forecasts für Planung, Beschaffung und Betrieb benötigt werden.
Automatisiert erstellt, kontinuierlich aktualisiert und nahtlos in bestehende Energieprozesse integriert.
Sechs Anwendungsfälle – ein Ausgangspunkt: Ihr Prozess
Bilanzkreisprognosen
Tausende Zeitreihen. Eine belastbare Bilanzkreisprognose.
RLM- und SLP-Verbräuche, iMSys-Daten, PV- und Windanlagen, Speicher, Wärmepumpen und Ladeinfrastruktur: In einem Bilanzkreis treffen zunehmend unterschiedliche Verbrauchs- und Erzeugungsmuster aufeinander. aimpera prognostiziert die einzelnen Bestandteile und führt sie zu einer konsistenten Viertelstundenprognose für Day-Ahead und Intraday zusammen.
Ein Bilanzkreis ist kein homogener Lastgang. Unterschiedliche Kundengruppen, dezentrale Erzeugung und neue flexible Verbraucher verändern das Portfolio kontinuierlich. Gleichzeitig beeinflussen Wetter, Kalender, Produktionspläne und kurzfristige Betriebsänderungen den tatsächlichen Verlauf.
Besonders aufwendig wird es bei individuellen Informationen großer RLM-Kunden. Betriebsferien, zusätzliche Schichten, Wartungsfenster oder der Stillstand einer Produktionsanlage werden in der Praxis häufig kurzfristig und unstrukturiert mitgeteilt.
- Tausende heterogene Last- und Erzeugungszeitreihen müssen viertelstundenscharf zusammengeführt werden.
- Datenqualität, fehlende Werte, Sondertage und verändertes Verbrauchsverhalten erzeugen laufend Ausnahmen.
- Kurzfristige Änderungen einzelner Großverbraucher oder Erzeugungsanlagen können die Position des gesamten Bilanzkreises verschieben.
- Kundenmeldungen wie „Maschine 3 steht ab Montag vier Tage still“ müssen fachlich interpretiert, einer Marktlokation zugeordnet und in eine konkrete Prognoseanpassung übersetzt werden.
- Je größer das Portfolio wird, desto schwieriger lässt sich dieser Prozess mit manuellen Korrekturen skalieren.
aimpera prognostiziert Lasten und Erzeuger auf der jeweils geeigneten Ebene und aggregiert die Ergebnisse anschließend zu einer konsistenten Bilanzkreisprognose.
Dafür kombiniert aimpera historische Zeitreihen mit Wetterdaten, Kalenderinformationen und bekannten Betriebszuständen. Die Modelle werden kontinuierlich mit neuen Ist-Daten aktualisiert und bilden unterschiedliche Verbrauchs- und Erzeugungsmuster individuell ab.
Auch kurzfristige Betriebsinformationen können in den Forecast einfließen. Meldet ein Industriekunde beispielsweise einen viertägigen Maschinenstillstand, kann aimpera die Information der entsprechenden Last zuordnen und mit historischen Verläufen vergleichbarer Betriebszustände verbinden. Statt eine neue Lastkurve manuell zu konstruieren, entsteht daraus eine datenbasierte Prognosekorrektur.
Die Prognosen werden rollierend aktualisiert und über Schnittstellen in bestehende EDM- und Portfoliomanagement-Systeme zurückgespielt.
- Weniger manuelle Prognosekorrekturen bei Großkundenmeldungen, Betriebsferien und Sonderereignissen
- Schnellere Reaktion auf kurzfristige Veränderungen von Last und Erzeugung
- Konsistente Forecasts vom einzelnen Portfoliobestandteil bis zum gesamten Bilanzkreis
- Belastbarere Entscheidungsgrundlage für Beschaffung, Day-Ahead- und Intraday-Prozesse
- Bessere Skalierbarkeit, auch bei sehr großen und heterogenen Zeitreihenportfolios
Schwierige RLM & Teilportfolios
Die wenigen Lastgänge, die den größten Prognoseaufwand verursachen.
Nicht jede RLM-Marktlokation folgt einem stabilen Muster. Manche Lasten reagieren stark auf Produktion, Öffnungszeiten, Wetter oder kurzfristige Betriebsänderungen. Andere verändern ihre Struktur oder verfügen als neue Marktlokation erst über wenig Historie.
Genau diese Ausnahmen verursachen häufig einen unverhältnismäßig großen Teil der manuellen Nacharbeit – und können in einzelnen Viertelstunden erhebliche Prognoseabweichungen erzeugen.
Im Gesamtportfolio fallen einzelne schwierige Lastgänge statistisch oft kaum auf. Operativ sind es jedoch genau diese Zeitreihen, die immer wieder Aufmerksamkeit benötigen.
- Eine Bäckerei startet ihre Produktion nachts plötzlich zwei Stunden früher.
- Ein Industriekunde fährt eine zusätzliche Schicht oder reduziert seine Produktion kurzfristig.
- Ein Kühlhaus reagiert stark auf Temperatur und Wetterlage.
- Betriebsferien, Feiertage oder Sonderöffnungszeiten verändern bekannte Lastmuster.
- Neue Marktlokationen verfügen noch nicht über genügend Historie für eine belastbare individuelle Prognose.
- Strukturbrüche und veränderte Betriebsweisen machen historische Muster teilweise unbrauchbar.
Einfache Fortschreibungen oder ein einheitliches Prognoseverfahren stoßen bei solchen Lasten schnell an Grenzen. Die Folge: manuelle Korrekturen, wiederkehrende Sonderbehandlung und vermeidbare Abweichungen in genau den Viertelstunden, in denen sie wirtschaftlich relevant werden.
aimpera betrachtet jede Last entsprechend ihrer individuellen Charakteristik.
Eingehende Zeitreihen werden automatisiert auf Datenlücken, Ausreißer und strukturelle Veränderungen geprüft. Für die Prognose werden historische Lastmuster mit relevanten Einflussgrößen wie Kalender, Feiertagen, Betriebsferien und – wo sinnvoll – Wetterdaten kombiniert.
Dabei kann aimpera je nach Charakteristik der Marktlokation unterschiedliche Prognoseansätze einsetzen und laufend bewerten, welches Modell die besten Ergebnisse liefert.
Auch neue Marktlokationen müssen nicht bei null starten. Liegt noch keine ausreichende eigene Historie vor, kann aimpera ähnliche Verbrauchsmuster und vergleichbare Lasten heranziehen, um bereits zu Beginn eine belastbare Ausgangsprognose zu erzeugen. Mit jedem neuen Messwert wird diese Prognose anschließend stärker auf das tatsächliche Verhalten der Marktlokation angepasst.
Verändert sich eine bestehende Last dauerhaft, fließen die neuen Muster kontinuierlich in die Prognose ein.
- Weniger manuelle Sonderbehandlung bei auffälligen und unregelmäßigen RLM-Lasten
- Bessere Prognosen dort, wo Standardverfahren an Grenzen stoßen
- Frühere Reaktion auf Strukturbrüche und verändertes Lastverhalten
- Sinnvolle Startprognosen für neue Marktlokationen auch bei geringer Historie
- Gezieltere Optimierung einzelner Teilportfolios statt ausschließlich auf Portfolioebene
- Belastbarere Forecasts in wirtschaftlich relevanten Viertelstunden
Hybridkraftwerke
Mehrere Assets. Ein Netzanschluss. Eine gemeinsame Prognose.
PV, Wind und Speicher werden an Hybridstandorten gemeinsam betrieben – ihre wirtschaftliche Wirkung entsteht deshalb nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel. aimpera prognostiziert die einzelnen Erzeugungsquellen und führt sie zu einem konsistenten Forecast am gemeinsamen Netzanschlusspunkt zusammen.
Bei Hybridkraftwerken reicht es nicht aus, PV und Wind getrennt zu prognostizieren. Entscheidend ist, was am gemeinsamen Netzanschlusspunkt tatsächlich verfügbar und einspeisbar sein wird.
Erzeugungsprofile überlagern sich, Wetterbedingungen verändern sich kurzfristig und die verfügbare Anschlussleistung setzt eine gemeinsame technische Grenze. Genau daraus entstehen Zeiträume, in denen Erzeugung vollständig eingespeist werden kann – und andere, in denen Überschüsse entstehen.
- PV und Wind folgen unterschiedlichen Wetter- und Erzeugungsmustern und müssen zunächst technologiespezifisch prognostiziert werden.
- Erst die Aggregation zeigt, welche Gesamtleistung am Standort zu erwarten ist.
- Die gemeinsame Netzanschlussleistung begrenzt, wie viel Leistung gleichzeitig eingespeist werden kann.
- Erwartete Überschüsse, Einspeisebegrenzungen und freie Anschlusskapazitäten müssen möglichst früh sichtbar sein.
- Speicherbetrieb, Fahrplan und Vermarktung benötigen dafür konsistente Forecasts über alle Assets hinweg.
- Prognoseabweichungen einzelner Anlagen wirken sich auf die Position des gesamten Hybridstandorts aus.
aimpera erstellt individuelle Erzeugungsprognosen für die einzelnen Assets eines Hybridkraftwerks und führt sie anschließend zu einer gemeinsamen Prognose am Netzanschlusspunkt zusammen.
Dabei werden die unterschiedlichen Charakteristika von PV, Wind und weiteren Erzeugungstechnologien separat berücksichtigt. Aus den Einzelprognosen entsteht ein konsistentes Bild der erwarteten Gesamtproduktion des Standorts.
Die prognostizierte Erzeugung wird anschließend der verfügbaren Anschlussleistung gegenübergestellt. Dadurch wird frühzeitig sichtbar, wann Erzeugungsüberschüsse entstehen können, wann der Netzanschluss zum begrenzenden Faktor wird und wann zusätzliche Anschlusskapazität verfügbar bleibt.
Diese Prognosen bilden die Datengrundlage für nachgelagerte Entscheidungen – etwa Speicherfahrpläne, Vermarktung, Fahrplanerstellung oder die Optimierung des Hybridkraftwerks.
PV- & Wind-Vermarktung
Präzise Erzeugungsprognosen – für einzelne Anlagen und ganze Portfolios.
Ob einzelner Solarpark, Windpark oder großflächig verteiltes Erzeugungsportfolio: Für eine belastbare Vermarktung muss jederzeit möglichst genau bekannt sein, welche Leistung tatsächlich zu erwarten ist. aimpera prognostiziert PV- und Winderzeugung auf Anlagen-, Park- oder Portfolioebene und aktualisiert die Forecasts laufend für Day-Ahead, Intraday und den kurzfristigen Betrieb.
Die erwartete Erzeugung von PV- und Windanlagen verändert sich kontinuierlich. Wetterprognosen werden aktualisiert, Anlagen stehen zeitweise nicht vollständig zur Verfügung, Curtailment begrenzt die Einspeisung und Messdaten können fehlen oder fehlerhaft sein.
Schon bei einer einzelnen Anlage können solche Veränderungen erhebliche Auswirkungen auf die Vermarktungsposition haben. Bei größeren Portfolios kommt zusätzlich die Herausforderung hinzu, viele räumlich verteilte Assets mit unterschiedlichen Wetterlagen und Betriebszuständen konsistent zusammenzuführen.
- Wetteränderungen können die erwartete PV- oder Winderzeugung innerhalb weniger Stunden deutlich verschieben.
- Anlagenstillstände, reduzierte Verfügbarkeit und Curtailment verändern die tatsächlich zu erwartende Einspeisung.
- Fehlende oder fehlerhafte Messwerte erschweren die kurzfristige Bewertung der aktuellen Erzeugungssituation.
- Bei Portfolios müssen viele einzelne Anlagen und Parks konsistent zu einer Gesamtprognose aggregiert werden.
- Neue Anlagen verfügen zunächst nur über eine begrenzte eigene Historie und müssen dennoch frühzeitig prognostiziert werden.
- Zwischen Day-Ahead, Intraday und laufendem Betrieb bleibt wenig Zeit für manuelle Prüfung und Anpassung.
aimpera erstellt Erzeugungsprognosen auf der Ebene, auf der sie benötigt werden: für eine einzelne Anlage, einen Wind- oder Solarpark, ein Teilportfolio oder das gesamte Erzeugungsportfolio.
Dafür werden historische Erzeugungsdaten mit aktuellen und prognostizierten Wetterinformationen sowie verfügbaren Betriebsdaten kombiniert. Die Modelle berücksichtigen die individuellen Charakteristika der jeweiligen Anlage und werden mit neuen Messwerten kontinuierlich aktualisiert.
Ändern sich Wetterprognosen oder Betriebszustände, wird auch der erwartete Erzeugungsverlauf neu bewertet. Anlagenverfügbarkeit, Curtailment und bekannte Einschränkungen können in die Prognose einfließen, damit nicht nur das theoretische Erzeugungspotenzial, sondern möglichst die tatsächlich zu erwartende Einspeisung abgebildet wird.
Für größere Portfolios aggregiert aimpera die einzelnen Anlagen- und Parkprognosen zu einer konsistenten Gesamtprognose. So bleibt nachvollziehbar, wie sich Veränderungen einzelner Assets auf die erwartete Position des gesamten Portfolios auswirken.
Auch neue Anlagen können bereits mit geringer eigener Historie in den Prognoseprozess aufgenommen werden. Vorhandene Anlageninformationen, Wetterdaten und vergleichbare Erzeugungsmuster ermöglichen eine sinnvolle Startprognose, die sich mit wachsender Datenbasis zunehmend an das individuelle Verhalten des Assets anpasst.
Die Forecasts werden rollierend aktualisiert und über Schnittstellen für bestehende Vermarktungs-, Handels- und Portfoliomanagementprozesse bereitgestellt.
Industrie & Multi-Site
Lasten vorausdenken – vom einzelnen Werk bis zum Standortportfolio.
Produktionspläne, Schichtmodelle, Wetter, Wartungen oder kurzfristige Betriebsänderungen beeinflussen den Strombedarf eines Standorts unmittelbar. aimpera prognostiziert die erwartete Last rollierend – für einzelne Werke ebenso wie über mehrere Standorte hinweg. So werden Lastspitzen früher sichtbar und Energieverantwortliche erhalten eine belastbare Grundlage für Betrieb, Netzkosten und Energiebeschaffung.
Industrielle Lastgänge entstehen aus dem realen Betrieb – und der folgt selten einem konstanten Muster. Produktionslinien fahren an oder ab, Schichten verändern sich, Anlagen werden gewartet, Ladeinfrastruktur kommt hinzu oder ein Standort produziert kurzfristig mehr als geplant.
Das hat unmittelbare wirtschaftliche Auswirkungen: Bei leistungsgemessenen Entnahmestellen kann bereits eine einzelne hohe Lastspitze die relevante Jahreshöchstleistung erhöhen. Gleichzeitig muss die zentrale Energiebeschaffung möglichst früh wissen, welche Last an den einzelnen Standorten und über das gesamte Unternehmen hinweg zu erwarten ist.
- Produktionsprogramme, Schichtmodelle und Anlagenzustände verändern den Lastgang teilweise kurzfristig.
- Lastspitzen werden ohne Forecast häufig erst sichtbar, wenn sie bereits entstanden sind.
- Einzelne Werke haben unterschiedliche Betriebszeiten, Lastmuster und Einflussfaktoren und müssen individuell betrachtet werden.
- Wetterabhängige Verbraucher, Ladeinfrastruktur, Eigenerzeugung oder Speicher verändern bestehende Lastprofile zusätzlich.
- Bei mehreren Standorten fehlt häufig eine konsistente Prognosesicht für das gesamte Unternehmen.
- Für Netzentgelt- und Leistungspreisthemen ist die standortspezifische Last entscheidend – für die zentrale Beschaffung zusätzlich die aggregierte Gesamtlast.
- Wo individuelle Netzentgeltregelungen relevant sind, können auch Hochlastzeitfenster und weitere netzseitige Rahmenbedingungen in operative Entscheidungen einfließen.
aimpera prognostiziert den erwarteten Strombedarf auf der Ebene, auf der er benötigt wird: für einen einzelnen Standort, mehrere Werke oder das gesamte Standortportfolio.
Die Prognose basiert auf historischen Lastgängen und berücksichtigt relevante Einflussgrößen wie Kalender, Wochentage, Feiertage, Wetter und bekannte Betriebsinformationen. Wo entsprechende Daten verfügbar sind, können auch Produktions- und Betriebsinformationen in den Forecast einfließen.
Dadurch entsteht nicht nur eine Fortschreibung vergangener Lastgänge, sondern eine rollierend aktualisierte Erwartung für den tatsächlichen zukünftigen Strombedarf.
Auf Standortebene macht aimpera frühzeitig sichtbar, wann sich kritische Lastsituationen oder neue Lastspitzen abzeichnen. Energieverantwortliche gewinnen damit Zeit, um operative Maßnahmen zu prüfen, bevor die Spitze tatsächlich entsteht.
Auf Multi-Site-Ebene werden die einzelnen Standortprognosen zu einer konsistenten Gesamtsicht zusammengeführt. So sieht die Zentrale sowohl, was in jedem einzelnen Werk zu erwarten ist, als auch, wie sich die Last des gesamten Unternehmens entwickelt.
Damit entsteht eine gemeinsame Prognosebasis für unterschiedliche Energieprozesse – vom Peak Management und Netzentgeltmanagement am einzelnen Standort bis zur standortübergreifenden Energiebeschaffung.
Die eigentliche Steuerung von Verbrauchern, Speichern oder Erzeugungsanlagen erfolgt im Energiemanagement. aimpera liefert dafür die vorausschauende Datengrundlage: Was wird voraussichtlich passieren – bevor gehandelt oder gesteuert werden muss?
- Drohende Lastspitzen früher erkennen, statt erst nach ihrem Auftreten darauf zu reagieren
- Belastbare Lastprognosen je Werk auf Basis des individuellen Betriebsverhaltens
- Konsistente Multi-Site-Sicht vom einzelnen Standort bis zur aggregierten Unternehmenslast
- Mehr Reaktionszeit für Energieverantwortliche und operative Teams
- Bessere Grundlage für Leistungspreis- und Netzentgeltthemen am jeweiligen Standort
- Vorausschauendere Energiebeschaffung durch eine belastbare Erwartung der zukünftigen Gesamtlast
- Gemeinsame Datenbasis für Forecasting und Energiemanagement, ohne Prognose und Steuerung miteinander zu vermischen
Forecast-Transparenz bei externem Dienstleister
Eine unabhängige zweite Prognose – auf Basis Ihrer eigenen Daten.
Wenn Prognose, Bilanzkreisführung oder Handel ausgelagert sind, liegt ein wesentlicher Teil der operativen Entscheidungsgrundlage bei einem externen Dienstleister. Das Ergebnis ist verfügbar – die Ursachen hinter Abweichungen, auffällige Teilportfolios oder einzelne problematische Lasten sind jedoch häufig nur eingeschränkt nachvollziehbar.
aimpera schafft eine zusätzliche Prognosebasis auf Ihren eigenen Daten und macht die Forecast-Qualität damit besser einordbar.
Externe Dienstleister übernehmen häufig einen erheblichen Teil der Prognose- und Bilanzkreisprozesse. Für das Stadtwerk oder den Energieversorger bleibt dadurch weniger eigener Einblick in die Entstehung der Prognose.
Solange die Ergebnisse stimmen, ist das meist unproblematisch. Schwieriger wird es, wenn Abweichungen auftreten, sich das Portfolio verändert oder eine Vertragsverlängerung beziehungsweise Neuausschreibung ansteht.
- Welche Kunden, Lasten oder Erzeuger die größten Prognoseabweichungen verursachen, ist häufig nicht unmittelbar sichtbar.
- Auffällige Teilportfolios können sich hinter einer insgesamt guten Portfolioqualität verbergen.
- Es bleibt unklar, ob Abweichungen aus Datenqualität, Modellierung, kurzfristigen Veränderungen oder manuellen Anpassungen entstehen.
- Unterschiedliche Prognosehorizonte und Aktualisierungszeitpunkte erschweren einen direkten Vergleich.
- Die Wirkung manueller Eingriffe des Dienstleisters ist für den Auftraggeber häufig nur begrenzt nachvollziehbar.
- Vor Vertragsverlängerungen, Ausschreibungen oder einem Dienstleisterwechsel fehlt eine eigene Vergleichsbasis.
aimpera kann parallel zum bestehenden Dienstleister eigene Prognosen für ausgewählte Lasten, Erzeuger, Teilportfolios oder den gesamten Bilanzkreis erstellen.
Die Prognosen basieren auf Ihren eigenen historischen Zeitreihen sowie relevanten Einflussgrößen wie Wetter, Kalender und verfügbaren Betriebsinformationen. Dadurch entsteht eine zweite, unabhängige Sicht auf die erwartete Last oder Erzeugung.
Diese parallele Prognose muss den bestehenden Dienstleister weder ersetzen noch dessen Prozesse verändern. Sie kann gezielt dort eingesetzt werden, wo zusätzliche Transparenz benötigt wird – beispielsweise bei auffälligen RLM-Kunden, einzelnen Teilportfolios oder besonders relevanten Prognosehorizonten.
Entstehen Unterschiede zwischen den Prognosen, lassen sich diese genauer untersuchen: Liegt die Abweichung nur bei einzelnen Marktlokationen? Betrifft sie bestimmte Zeiträume? Gibt es einen Zusammenhang mit Wetter, Sondertagen oder veränderten Lastmustern?
Für einen strukturierten historischen Vergleich kann zusätzlich der Forecast Benchmark eingesetzt werden. Damit lassen sich unterschiedliche Prognosen anhand derselben Datenbasis und definierter Qualitätskennzahlen gegenüberstellen.
- Eine unabhängige zweite Prognosebasis auf Ihren eigenen Daten
- Mehr Transparenz über auffällige Lasten und Teilportfolios
- Abweichungen gezielter analysieren, statt ausschließlich auf das Gesamtergebnis zu schauen
- Mehr eigene Prognosekompetenz, auch wenn operative Prozesse ausgelagert bleiben
- Belastbarere Grundlage für Gespräche mit dem Dienstleister
- Objektivere Entscheidungsbasis vor Vertragsverlängerungen, Ausschreibungen oder einem möglichen Anbieterwechsel
Alle Use Cases laufen auf der aimpera ML Core-Plattform
Dieselbe ML-Core-Plattform, dieselbe Zeitreihen-KI: von der Datenanbindung über die laufende Prognose bis zur Rücklieferung in Ihre Systeme. Nicht der Algorithmus steht im Mittelpunkt, sondern Ihr operativer Prozess – vom Bilanzkreis bis zum Industriestandort.
Wo kann Forecasting bei Ihnen mehr leisten?
Wir schauen gemeinsam auf Ihre Daten, Prozesse und Anforderungen und zeigen, wie sich aimpera Energy Forecasts nahtlos in Ihre bestehenden Abläufe integrieren lässt.