Branche
Energie
Arbeitsfeld
Lastprognose & Energieoptimierung
Optional
MVP in 3 Monaten (bei Verbrauchs- und Erzeugungsdaten)
Projektdauer
6–9 Monate
Ausgangslage
Energieversorger und Netzbetreiber stehen vor der Herausforderung, Erzeugung, Verbrauch und Netzauslastung zunehmend in Echtzeit steuern zu müssen.
Volatile Einspeisung aus erneuerbaren Energien, wetterabhängige Verbrauchsmuster und wachsende regulatorische Anforderungen erschweren die präzise Planung.
Klassische Prognoseverfahren, die auf Durchschnittswerten basieren, reagieren zu träge auf kurzfristige Änderungen und führen häufig zu teuren Regelenergieeinsätzen oder Ineffizienzen bei der Beschaffung.
Zielsetzung
Ziel ist die Implementierung einer KI-gestützten Lastprognoseplattform, die durch prädiktive Analysen Schwankungen im Energiebedarf frühzeitig erkennt, Handlungsempfehlungen ableitet und so Netzstabilität, Versorgungssicherheit und Wirtschaftlichkeit verbessert.
Beschreibung des Use Cases
Die Lösung nutzt moderne KI- und Machine-Learning-Modelle, um Energieverbräuche und Erzeugungsmuster präzise vorherzusagen. Sie berücksichtigt interne und externe Einflussfaktoren wie Wetter, Feiertage, Industrieproduktion und Preisentwicklungen.
Die Plattform unterstützt Energieversorger dabei, ihre Produktions-, Speicher- und Beschaffungsstrategien dynamisch an aktuelle Bedarfe anzupassen und Lastspitzen aktiv zu steuern.
Kernbestandteile des Projekts:
- Datenerfassung & Integration: Aufbau einer zentralen Datenplattform zur Zusammenführung historischer Verbrauchsdaten, Echtzeitmessungen und externer Faktoren (z. B. Wetterdaten).
- KI-/ML-Modellierung: Entwicklung und Training von Prognosemodellen zur Erkennung saisonaler und kurzfristiger Lastschwankungen.
- Optimierungslogik: Automatische Ableitung von Handlungsstrategien für Beschaffung, Speicherbetrieb und Netzeinspeisung.
- Systemintegration: Anbindung an SCADA-Systeme, IoT-Geräte, Smart Meter und Energiehandelsplattformen.
- Cloud-Architektur: Skalierbare Plattform mit hoher Verfügbarkeit und Datensicherheit.
Wertversprechen
- Erhöhte Planungssicherheit: Exakte Prognosen ermöglichen eine bedarfsgerechte Produktionsplanung.
- Kostenreduktion: Minimierung von teuren Nachbeschaffungen und Opportunitätskosten durch optimierte Einsatzpläne.
- Nachhaltigkeit: Bessere Integration erneuerbarer Energien senkt CO₂-Emissionen.
- Netzstabilität: Frühzeitige Erkennung von Spitzenlasten verhindert Überlastungen.
- Wettbewerbsvorteil: Schnellere Reaktionsfähigkeit auf Markt- und Wetteränderungen.
Benötigte Leistungen
- Projektleitung & Beratung: Steuerung, Anforderungsanalyse, Stakeholder-Management.
- Datenplattform & Cloud-Infrastruktur: Aufbau eines skalierbaren Data Hubs, Anbindung von Echtzeit- und historischen Quellen.
- KI-/ML-Modellierung: Entwicklung, Training und Validierung von Vorhersagemodellen.
- Schnittstellen & Integration: Technische Anbindung an IoT-Sensorik, Smart Meter und Netzleitsysteme.
- Change Management & Training: Einbindung in operative Prozesse und Schulung der Fachabteilungen.
Vorteile
Kurz gesagt:
C4 Energy ermöglicht Energieversorgern und Netzbetreibern durch KI-basierte Prognosen eine präzisere und nachhaltigere Steuerung von Netzen und Beschaffungsprozessen.
Das Ergebnis: niedrigere Kosten, stabile Netze und eine effizientere Integration erneuerbarer Energien.
Unternehmen zukunftssicher machen
