Markt und Kosten
01- Höhere Beschaffungskosten
- Größeres Ausgleichsrisiko
- Höhere Leistungspreise
Energiebedarfsprognose
Die Last für morgenmit mehr Sicherheit planen
- Wann die Lastspitze eintritt
- Wie hoch der Bedarf morgen ist
- Wie unsicher die Prognose ist
Die Werte dienen der Veranschaulichung.
Warum es wichtig ist
Eine einzige Lastprognose kann Kosten, Kapazität und Betrieb beeinflussen
Die Spitzenlast folgt einem Tagesmuster. Die wichtigsten Einflussfaktoren:
- Wetter
- Standortaktivität
- Betriebsbedingungen
Eine schlechte Prognose kann das gesamte Unternehmen betreffen
Kapazität
02- Vertragsgrenzen können überschritten werden
- Der betriebliche Spielraum wird kleiner
- Kapazitätsausbauten können früher nötig werden
Betrieb
03- Weniger Reaktionszeit
- Arbeitslasten müssen möglicherweise verschoben werden
- Speicher müssen möglicherweise aktiviert werden
- Der Verbrauch muss möglicherweise reduziert werden
- Flexibilität muss möglicherweise kurzfristig beschafft werden
Wirtschaftlichkeit
Mögliche Einsparungen berechnen
Prüfen Sie anhand Ihres jährlichen Stromverbrauchs, welchen Wert eine bessere Day-Ahead-Prognose haben könnte.
GWh
1 GWh100 GWh
Bewegen Sie den Regler oder geben Sie einen Wert ein, um Ihre möglichen Einsparungen zu sehen.
Geschätzte jährliche Einsparung
€30,500/ Jahr
KonservativErwartetStark
€20,000€41,000
Verglichen mit einer einfachen Day-Ahead-Strategie unter Verwendung historischer Day-Ahead- und Intraday-Preise.
So wird gerechnet
Leistungspreise. Die Spitzenlast wird aus 5.000 Volllaststunden abgeleitet, einem repräsentativen deutschen Industrieprofil. Wir nehmen an, dass bessere Prognosen 4 % dieser Spitze vermeiden können, bewertet mit dem Mittelspannungs-Leistungspreis von 130 € / kW / Jahr für 2026.
Marktkosten. Eine Senkung des Day-Ahead-Prognosefehlers um 1,5 Prozentpunkte, bewertet mit 12 € / MWh: dem gemessenen mittleren absoluten Abstand zwischen Intraday-ID3-Preis und Day-Ahead-Auktionspreis. Da dies ein absoluter Abstand ist, bildet der Marktanteil eine Obergrenze und keine garantierte gerichtete Einsparung.
Die Bandbreite. Der konservative und der starke Fall variieren die beiden Eingaben mit gemessener Streuung: den Leistungspreis von 90 € bis 160 € und den Intraday-Abstand von 5,54 € bis 24,82 €, der beobachteten Streuung der Tagesmittelwerte.
Der Abstand wurde über 288 Stunden von September 2025 bis August 2026 anhand von Energy-Charts des Fraunhofer ISE gemessen. Die Day-Ahead-Werte wurden mit SMARD abgeglichen.
Die Schätzungen basieren auf historischen Preisabständen und repräsentativen Lastannahmen.
Prognose-Workflow
So hilft sktime
sktime unterstützt Teams bei der Arbeit mit mehreren Modellen, komplexen Kovariaten und probabilistischen Ausgaben, damit sich Prognosen leichter testen, verlässlich einschätzen und praktisch einsetzen lassen.
01
Eingaben
- Lastverlauf
- Wetter
- Metadaten
- Zeitauflösung
02
Ablauf
- Daten vorbereiten
- Modelle vergleichen
- Rücktests
- Intervalle prognostizieren
- Pipeline diagnostizieren
03
Ergebnisse
- Prognosekurve
- Zeitpunkt der Spitze
- Höhe der Spitze
- Risikobereich
- Regelauslöser
Warum sktime?
- Open Source und erweiterbar
- Keine Anbieterbindung
- Souveräner Daten-Stack
- Umfangreiche Auswahl an Modellen und Estimatoren
- Einfaches Benchmarking und Backtesting mit eigenen Daten
Einstieg
In 3 einfachen Schritten starten
- 01
Vorgespräch
Wir erfassen Ihre Zeitreihen, Einflussgrößen und die Stellen, an denen die Lastprognose heute die größten Probleme verursacht.
- 02
Pilot mit Ihren eigenen Daten
Wir prognostizieren einen echten Ausschnitt Ihres Bedarfs einschließlich Bandbreiten, damit Sie die Verbesserung direkt sehen.
- 03
Im Betrieb einsetzen
Übernehmen Sie die Prognose in Ihre Disposition und Planung. Die Maintainer bleiben direkt erreichbar.
Open Source für Unternehmen
Ehrliche Lastprognosen in Ihren Betrieb bringen.
sktime ist kostenlos und Open Source. Wenn Sie es mit Ihren eigenen Lastdaten einsetzen möchten, können die Menschen hinter dem Projekt Sie unterstützen.
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