Energieprognose
Eine Energieprognose (auch Energievorhersage, englisch energy forecasting) ist die wissenschaftliche und datengestützte Vorhersage des zukünftigen Energiebedarfs, der Energieerzeugung sowie der daraus resultierenden Marktpreise[1]. Sie kombiniert mathematisch-statistische Modelle, meteorologische Daten und Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI)[2]. Energieprognosen bilden das Fundament für die Netzstabilität, das Risikomanagement von Energieversorgungsunternehmen und den Stromhandel[3].
Kernbereiche
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Die Energieprognose unterteilt sich im Wesentlichen in drei Kernbereiche:
- Lastprognose (Demand Forecasting): Schätzt den zukünftigen Strom-, Wärme- oder Gasverbrauch von Industrie, Gewerbe und Privathaushalten. Sie ist entscheidend für die Vermeidung von Netzüberlastungen oder Stromausfällen.
- Erzeugungsprognose (Generation Forecasting): Berechnet die Einspeisung von Kraftwerken. Durch den Ausbau erneuerbarer Energien liegt der Fokus hierbei auf der Windleistungsvorhersage der Solarstromprognose, also der Prognose der volatilen Windenergie und Photovoltaik.
- Preisprognose (Price Forecasting): Schätzt die Preisentwicklung an den Strombörsen (wie der EPEX SPOT). Sie dient dem Energiehandel und Betrieb von Batteriespeichern zur Gewinnmaximierung und Risikoabsicherung (Hedging).
Zeithorizonte
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Je nach Einsatzzweck werden Prognosen in unterschiedliche zeitliche Dimensionen unterteilt:
| Horizont | Zeitraum | Hauptfunktion |
|---|---|---|
| Kurzfristig (Short-Term) | Minuten bis Tage | Echtzeit-Netzbetrieb, Intraday- und Day-Ahead-Handel, Kraftwerkeinsatzoptimierung. |
| Mittelfristig (Medium-Term) | Wochen bis Monate | Wartungsplanung von Netzen und Kraftwerken, Brennstoffeinkauf, saisonales Risikomanagement. |
| Langfristig (Long-Term) | Jahre bis Jahrzehnte | Strategischer Netzausbau, Investitionen in neue Kraftwerke, energiepolitische Entscheidungen. |
Methoden und technologische Infrastruktur
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Moderne Prognosesysteme haben sich von rein historischen, linearen Trendanalysen zu dynamischen Cloud-Systemen entwickelt.[4][5]
Künstliche Intelligenz und Machine Learning
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Aufgrund der Komplexität moderner Energienetze kommen zunehmend künstliche neuronale Netze und Deep Learning zum Einsatz. Diese Modelle verarbeiten nicht-lineare Zusammenhänge, indem sie z. B. historische Verbrauchsdaten mit Echtzeit-Messwerten aus Smart-Meter-Infrastrukturen verknüpfen. Dies ermöglicht hochpräzise Vorhersagen im Sub-Stunden-Bereich.
Integration von Wetterdaten
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Für die Einspeisung von Wind- und Solarenergie sind meteorologische Daten der wichtigste Faktor (Numerische Wettervorhersage). Prognosesysteme koppeln numerische Wettermodelle mit lokalen Geodaten, um die exakte solare Einstrahlung (unter Berücksichtigung von Bewölkung und Aerosolen) sowie Windgeschwindigkeiten in Nabenhöhe von Windkraftanlagen zu berechnen.
Cloud-Automatisierung und Regulierung
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Große Cloud-Plattformen automatisieren die Ingestion von massiven Datenströmen (Big Data). Die Systeme müssen dabei strengen regulatorischen Vorgaben entsprechen, um revisionssichere Daten für Übertragungsnetzbetreiber (ÜNB) und Marktregulierungsbehörden bereitzustellen.
Siehe auch
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]Literatur
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]- Hong, T., & Fan, S.: Probabilistic electric load forecasting: A tutorial review. In: International Journal of Forecasting. Band 32, Nr. 3, 2016, S. 914–938 (englisch).
- Weron, R.: Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future. In: International Journal of Forecasting. Band 30, Nr. 4, 2014, S. 1030–1081 (englisch).
Einzelnachweise
[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]- ↑ Nature Index Energy Forecasting Techniques for Renewable Power Systems. Abgerufen am 17. Mai 2026 (englisch).
- ↑ Energy Forecasting - an overview | ScienceDirect Topics. Abgerufen am 17. Mai 2026 (englisch).
- ↑ Marta Lafuente-Cacho, Oscar Izquierdo-Monge, Paula Peña-Carro, Ángel Hernández-Jiménez, Luis Hernández Callejo, Ana María Palomares Losada, Ángel Luis Zorita Lamadrid: State of the Art for Solar and Wind Energy-Forecasting Methods for Sustainable Grid Integration. In: Current Sustainable/Renewable Energy Reports. Band 12, Nr. 1, 8. Mai 2025, ISSN 2196-3010, S. 13, doi:10.1007/s40518-025-00262-z (englisch).
- ↑ Fei Ye, Peng Li, Weixiang Cao, Yu Zong: Time Series Forecasting Methods: From Statistical Forecasting to Integrated Large Language Models. In: Proceedings of the 2025 2nd International Conference on Cloud Computing and Big Data (= ICCBD '25). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA 2026, ISBN 979-84-0072110-6, S. 109–116, doi:10.1145/3779475.3779493 (englisch).
- ↑ Raphael Riege, Lukas Koppenhagen, Tim Noebel: Scalable AI for the continuous improvement of energy forecasts. In: ETG Kongress 2025; Voller Energie – heute und morgen. Mai 2025, S. 754–761 (englisch, Online [abgerufen am 17. Mai 2026]).
