Lastprognose mit PV-Einfluss: Präzise Prognosen für das Zeitalter der Prosumer.

Der Ausbau erneuerbarer Energien verändert die Energiewirtschaft tiefgreifend. Besonders der rasante Zuwachs von Photovoltaik-Anlagen stellt Energieversorger und Stadtwerke vor neue Herausforderungen. Die klassische Lastprognose stößt dabei zunehmend an ihre Grenzen – denn Verbrauch und Erzeugung finden heute oft gleichzeitig hinter demselben Zähler statt.

Die Lösung heißt: Lastprognose mit PV-Einfluss, auch bekannt als Residuallastprognose.

Warum der PV-Zubau die klassische Lastprognose ungenau macht

Mit jedem neu installierten Solardach steigt die Komplexität der Netzlastprognose. Während PV-Anlagen tagsüber Strom einspeisen, sinkt der Netzbezug der Verbraucher – nachts geschieht das Gegenteil. Diese „Duck Curve“ sorgt dafür, dass klassische Prognosemodelle, die nur Verbrauchsdaten berücksichtigen, deutlich höhere Prognosefehler aufweisen.

Das Ergebnis:

Stärkere Bilanzkreisabweichungen
Steigende Ausgleichsenergiekosten
Unsicherheiten in Beschaffung und Portfoliomanagement

Studien und Praxiserfahrungen zeigen:
Bei Prosumer-Lasten liegt der durchschnittliche Prognosefehler ohne PV-Korrektur bei rund 35 % – ein erheblicher Kostentreiber für Energieversorger.

Die Lösung: KI-basierte Lastprognose mit PV-Einfluss

Mit der neuen Lastprognose mit PV-Einfluss von ifesca.ENERGY® wird dieses Problem gezielt adressiert.
Das System kombiniert historische Lastgänge, Wetterdaten und automatisch erkannte PV-Anlagen zu einer realistischen Prognose des tatsächlichen Netzbezugs – also der Residuallast.

Funktionsweise:

Automatische PV-Erkennung über Messwertanalyse
KI-basierte Schätzung von Anlagengröße und Erzeugungsverhalten
Integration aktueller Wetterdaten (Globalstrahlung, Temperatur, Bewölkung)
Kombination von Verbrauchs- und Erzeugungsdaten zu einem Residuallast-Profil
Nahtlose Einbindung in bestehende Prognoseprozesse

Ergebnis:

Bis zu 30 % geringere Prognoseabweichungen
Höhere Bilanzkreistreue
Planbarere Fahrpläne und niedrigere Ausgleichsenergiekosten

Technischer Hintergrund

Kurzfristprognosen (bis 7 Tage): Optimierung der operativen Bilanzkreisführung
Langfristprognosen (ab 7 Tage): Unterstützung von Beschaffung & Portfoliostrategie
Algorithmische Verbesserung: Durchschnittlich –25 % Prognoseabweichung bei Prosumer-Lasten
Datenbasis: Historische Zeitreihen, Wetterdaten, PV-Erkennung
Integration: Direkt in ifesca.ENERGY®, keine Zusatzsoftware erforderlich

Fazit: Präzision für das Energiemanagement der Zukunft

Die Lastprognose mit PV-Einfluss ist mehr als nur ein Prognose-Feature. Sie ist ein strategischer Hebel zur Senkung von Kosten, Risiken und Unsicherheiten im Energiemarkt.
Mit ihr werden Prognosen nicht nur genauer, sondern wertvoller für Bilanzkreis, Portfoliomanagement und Beschaffung gleichermaßen.

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