Um Margen in der Energiebeschaffung zu verbessern, braucht man für eine zuverlässige Energieversorgung Prognosen der zu erwartenden Energiebedarfe und -einspeisungen, die auch zutreffen. Ifesca aus Ilmenau hat sich dabei auf Prognosen auf Basis Künstlicher Intelligenz spezialisiert.

Die selbstlernende Lösung des Anbieters liefert die Prognose des künftigen Bedarfs etwa von Strom, Gas, Wärme und Wasser vollautomatisiert und annähernd in Echtzeit. Dadurch könne man im Rahmen der energiewirtschaftlichen Planungsprozesse schneller auf Veränderungen im Markt und in der Versorgungssituation reagieren. Die Stadtwerke Rosenheim etwa setzen die Lösung in einem Pilotprojekt bereits im Bereich Wärme ein.

SWRO setzen Prognosen von Ifesca ein

Um das Speichervolumen und die Flexibilität ihres Wärmespeichers optimal auszuschöpfen und die Erlöse zu maximieren, erstellt die Lösung im Beispiel Stadtwerke Rosenheim automatisch Lastprognosen, überwacht und verwaltet diese. Dabei analysiert das Tool Messwerte und ermittelt die beste Konfiguration.

Die Ergebnisse werden dabei permanent überwacht. Ändert sich das Verbrauchsverhalten, wird die Prognose automatisch angepasst. Auch manuell ausgeführte wiederkehrende Prozesse erkennt das Programm und kann sie bei Bedarf automatisieren. An einzelnen verstreuten Standorten lässt sich Ifesca zufolge die benötigte Wärme-Menge ohne großen Aufwand automatisiert vorhersagen. Das reduziere Bearbeitungszeiten und verbessere im besten Fall die Prognosegüte.

Powercloud-Plattform

Das Thüringer Technologieunternehmen  bietet sein KI-basiertes Prognosesystem "ifesca.AIVA" künftig auch als App auf der Powercloud Plattform an. Damit lassen sich auch Beschaffungsprozesse und Funktionen im Bereich des Bilanzkreismanagements abbilden. (sg)