Prognosebasiertes Lastmanagement mithilfe von künstlicher Intelligenz

Prognosebasiertes Lastmanagement bezeichnet ein intelligentes Energiemanagement, das mithilfe von Verbrauchs-, Erzeugungs- und Preisprognosen elektrische Lasten vorausschauend steuert. Im Gegensatz zum rein reaktiven Lastmanagement (häufig auf akutes Abregeln von Lastspitzen beschränkt) betrachtet die prognosebasierte Methode zukünftige Entwicklungen und passt die Steuerung dynamisch an. Ziel ist es, Lastspitzen zu reduzieren, den Eigenverbrauch zu maximieren und flexible Stromtarife optimal auszunutzen – gleichzeitig und ohne Eingriff in kritische Prozesse. Dadurch können Unternehmen Energiekosten senken und ihre Energieflüsse effizienter gestalten, etwa indem Batteriespeicher, flexible Verbraucher und Ladesäulen für E-Fahrzeuge optimal eingebunden werden.

Was ist prognosebasiertes Lastmanagement?

Prognosebasiertes Lastmanagement ist ein Konzept der vorausschauenden Laststeuerung im Energiemanagement. Es nutzt fortgeschrittene Algorithmen (z. B. künstliche Intelligenz und Optimierungsverfahren) und Datenprognosen, um den Energieverbrauch im Voraus zu planen. Während traditionelles Lastmanagement meist sequentiell arbeitet und beispielsweise Batteriespeicher starr auf einzelne Ziele (wie Peak Shaving oder PV-Nutzung) aufteilt, geht das prognosebasierte Vorgehen einen Schritt weiter. Die gesamte verfügbare Flexibilität – etwa die volle Kapazität eines Batteriespeichers – wird dynamisch eingesetzt, um mehrere Optimierungsziele gleichzeitig zu erreichen.

Konkret bedeutet das: Das System bezieht Lastprognosen, Erzeugungsprognosen (z. B. für Photovoltaik) und Preisprognosen ein, um schon im Vorfeld die bestmögliche Steuerungsstrategie zu ermitteln. Moderne Energiemanagement-Software setzt hierzu oft auf Verfahren wie Model Predictive Control (MPC), die in Echtzeit eine optimale Steuerung errechnen. So kann zum Beispiel ein Batteriespeicher frühzeitig geladen oder entladen werden, bevor eine Lastspitze auftritt, anstatt erst im letzten Moment zu reagieren. Auch das Einschalten oder Drosseln flexibler Verbraucher erfolgt vorausschauend. Im Ergebnis werden Energieflüsse glatter und effizienter, was sowohl Kosten spart als auch die Netzstabilität unterstützt.

Vorteile des prognosebasierten Lastmanagements

Im Vergleich zum traditionellen Lastmanagement, das sich in der Regel auf die Lastspitzenkappung im aktuellen Viertelstundenintervall beschränkt, geht das prognosebasierte Lastmanagement einen entscheidenden Schritt weiter. Herkömmliche Systeme arbeiten sequenziell und teilen den Batteriespeicher statisch zwischen unterschiedlichen Optimierungszielen wie PV-Eigenverbrauch und Lastspitzenkappung auf. Diese statische Aufteilung führt dazu, dass nur ein festgelegter Anteil des Speichers für jedes Optimierungsziel zur Verfügung steht, was die Flexibilität und Effizienz deutlich einschränkt. Mehr Informationen zum klassischen Lastmanagement finden Sie hier.

Der größte Vorteil von prognosebasiertem Lastmanagement ist folglich: Verbraucher werden nicht nur effizienter gesteuert, sondern es können gleichzeitig mehrere Optimierungsziele erreicht werden. Dazu gehören:

Erweiterte Lastspitzenkappung: Die Vermeidung von teuren Lastspitzen wird durch vorausschauende Planung maximiert.
Einbeziehung dynamischer Strompreise: Das System nutzt Preisschwankungen, um Energiekosten weiter zu senken.
PV-Eigenstromoptimierung: Die Nutzung von selbst erzeugtem Strom wird auf Basis von Wetterprognosen und Anlagendaten optimiert.

Anwendungsfälle prognosebasiertes Lastmanagement mit KI/ML

Das prognosebasierte Lastmanagement nutzt die bewährte Technologie der Model Predictive Control (MPC), die in der Industrie vielfach erprobt ist. Diese erlaubt eine kontinuierliche, dynamische Optimierung, während klassische Funktionen wie die flexible Steuerung von Verbrauchern erhalten bleiben. Zudem lässt sich das System nahtlos mit Batteriespeichern, Blockheizkraftwerken (BHKWs) und Wärmespeichern (z. B. über Wärmepumpen) kombinieren. .

Daher gehören zu den typischen Anwendungsmöglichkeiten in der Praxis:

Batteriespeicher optimal einsetzen
Intelligentes Lademanagement für Elektrofahrzeuge
Flexible Verbraucher und Lastverschiebung nutzen

Anwendungsbeispiel Batteriespeicher und andere flexible Verbraucher

Batteriespeicher spielen eine zentrale Rolle im modernen Energiemanagement und bieten enorme Potenziale, wenn sie richtig gesteuert werden. Mit prognosebasiertem Lastmanagement können sie nicht nur zur PV-Eigenstromoptimierung genutzt werden, sondern auch flexibel auf verschiedene Energiemarktbedingungen reagieren, wie dynamische Strompreise oder drohende Lastspitzen. Das vollständige Potenzial eines Batteriespeichers entfaltet sich, wenn er nicht starr auf ein Ziel ausgerichtet ist, sondern dynamisch zwischen verschiedenen Optimierungszielen priorisiert.

Neben Batteriespeichern gibt es eine Vielzahl anderer flexibler Verbraucher, die in das prognosebasierte Lastmanagement eingebunden werden können. Hierzu zählen unter anderem:

Blockheizkraftwerke (BHKWs): Sie können die Wärme- und Stromerzeugung in Abhängigkeit von den aktuellen Energiebedarfen und -kosten steuern, was vor allem in Zeiten hoher Strompreise besonders vorteilhaft ist.

Wärmepumpen: Diese Geräte können Energie sowohl speichern als auch verbrauchen, indem sie Wärme in Pufferspeichern zwischenlagern. Dies ermöglicht eine zeitlich flexible Steuerung der Energienutzung, besonders in Kombination mit günstigen Stromtarifen.

Kälteanlagen und Klimatisierung: Diese Systeme bieten ebenfalls Flexibilität, da sie über thermische Speichermöglichkeiten verfügen, die es ermöglichen, Lastspitzen zu vermeiden und günstigere Zeitfenster für den Energiebezug zu nutzen.

Diese Verbraucher profitieren besonders vom prognosebasierten Lastmanagement, da sie flexibel auf Last- und Strompreisprognosen reagieren können. Dadurch lässt sich die Energienutzung optimal steuern und das volle Potenzial der Systeme ausschöpfen. Weitere flexible Verbraucher, wie Ladesäulen für Elektrofahrzeuge, Heizstäbe, Öfen und thermische Prozesse, lassen sich ebenfalls gut in das Lastmanagement integrieren.

Welche Arten von Prognosen können genutzt werden?

Prognosen spielen eine zentrale Rolle im prognosebasierten Lastmanagement, da sie es ermöglichen, zukünftige Entwicklungen in der Energienutzung, der Stromerzeugung und den Strompreisen vorherzusehen und entsprechende Maßnahmen frühzeitig zu planen. Auf diese Weise können mehrere Optimierungsziele gleichzeitig erreicht werden, wie die Reduktion von Lastspitzen, die Maximierung des Eigenverbrauchs von Solarstrom und die Minimierung der Energiekosten durch die Nutzung günstiger Stromtarife.

Lastprognose

Die Lastprognose basiert auf historischen Strombezugsdaten, die wir mit unserem System erfassen und analysieren. Mithilfe von maschinellem Lernen werden diese Daten genutzt, um präzise Vorhersagen über den zukünftigen Energieverbrauch zu treffen. Diese Prognosen sind besonders relevant, um Lastspitzen im Voraus zu erkennen und entsprechend zu reagieren, noch bevor sie auftreten. So kann die Energieverteilung optimal gesteuert und unnötige Spitzenlasten vermieden werden. Dies senkt nicht nur Energiekosten, sondern schont auch Batteriespeicher und andere Energiesysteme durch vorausschauendes Management.

PV-Prognose

Die PV-Prognose basiert auf der Einbindung von Wetterdaten und den technischen Parametern Ihrer Photovoltaikanlage. Diese Daten ermöglichen es, den zu erwartenden Stromertrag aus Sonnenenergie präzise vorherzusagen. In Kombination mit der Lastprognose kann das System den Eigenverbrauch von Solarstrom maximieren, indem es z. B. speicherbare Energie für Phasen mit geringerer Sonneneinstrahlung reserviert oder direkt verbraucht. Dies verbessert nicht nur die Energieeffizienz, sondern trägt auch dazu bei, die Abhängigkeit von externen Stromquellen zu reduzieren.

Dynamische Strompreise

Bei einem Tarif mit dynamischen Strompreisen ändern sich die Kosten für Strom im Tagesverlauf. Diese Preise werden in der Regel mindestens 24 Stunden im Voraus veröffentlicht und können über eine API-Schnittstelle in unser Modell integriert werden. So ist das prognosebasierte Lastmanagement in der Lage, den Strombezug so zu steuern, dass teure Lastspitzen vermieden und günstigere Zeitfenster für den Stromverbrauch genutzt werden. Dies senkt die Betriebskosten erheblich und bietet eine flexible Möglichkeit, auf Preisschwankungen zu reagieren.

Schritte zur Implementierung des prognosebasierten Lastmanagements

Die Implementierung eines prognosebasierten Lastmanagements erfordert klare Schritte, um sicherzustellen, dass die Lösung nahtlos in Ihre bestehende Infrastruktur integriert wird. Gemeinsam mit Ihnen planen wir eine maßgeschneiderte Lösung, die Ihre Energiekosten senkt und Ihre Effizienz maximiert.

Analyse und Transparenz schaffen
Zu Beginn steht die genaue Analyse Ihrer Lastspitzen und deren Höhe. Hierfür erfassen wir detaillierte Verbrauchsdaten mit unserem Enit agent, der eine präzise Aufzeichnung, Speicherung und Visualisierung Ihrer Energiedaten ermöglicht. So erhalten Sie volle Transparenz darüber, wann und wo Lastspitzen entstehen und welche Optimierungspotenziale existieren.
Organisatorische Maßnahmen prüfen
Basierend auf der Analyse erörtern wir gemeinsam mit Ihnen in einem Workshop, welche organisatorischen Maßnahmen kurzfristig helfen könnten, Lastspitzen zu reduzieren. Dies könnte etwa eine bessere Verteilung von Lasten oder die zeitliche Verschiebung bestimmter Prozesse umfassen.
Prognosebasiertes Lastmanagement integrieren
Im nächsten Schritt wird das automatisierte Lastmanagement implementiert. Wir arbeiten mit Ihnen an der optimalen Dimensionierung und Steuerung Ihrer Energiesysteme wie Batteriespeicher, BHKWs, E-Fahrzeuge oder Wärmepumpen. Mithilfe unserer Simulationstools berechnen wir, wie Sie Ihre Anlagen optimal für Ihre Anforderungen auslegen.
Installation und Inbetriebnahme
Nach der gemeinsamen Planung erfolgt die Installation und Inbetriebnahme des Lastmanagementsystems. Dank unserer erprobten Technologie und Expertise dauert dieser Prozess in der Regel nur wenige Wochen. Nach der Implementierung profitieren Sie sofort von einem optimierten Energieeinsatz und reduzierten Betriebskosten.

Fazit: Effiziente Energienutzung durch Vorausplanung

Prognosebasiertes Lastmanagement bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Energiekosten zu senken und gleichzeitig die Nutzung erneuerbarer Energien zu maximieren. Durch vorausschauende Steuerung werden Lastspitzen gekappt, der Eigenverbrauch erhöht und günstige, dynamische Stromtarife bestmöglich genutzt – und das alles in Kombination, nicht nacheinander. Diese moderne Form des Energiemanagements verbindet ökonomische und ökologische Vorteile: Unnötige Leistungsspitzen entfallen, was Kosten und Netzbelastung reduziert, und selbsterzeugter grüner Strom findet maximale Verwendung im eigenen Betrieb.

In der Praxis erfordert die Umsetzung eines prognosebasierten Lastmanagements geeignete Messtechnik (z. B. Stromzähler, Sensoren) und eine leistungsfähige Software-Plattform, welche die Daten analysiert und Steuerbefehle an Verbraucher und Speicher gibt. Dabei ist es sinnvoll, auf einen erfahrenen Energiemanagement-Anbieter zurückzugreifen, der solche Lösungen schlüsselfertig bereitstellt und in die bestehende Infrastruktur integriert.

Für Unternehmen zahlt sich dieser Schritt schnell aus: Energiekosten sinken, Investitionen in PV-Anlagen und Batteriespeicher rentieren sich schneller und Lastgrenzen des Netzanschlusses werden eingehalten. Angesichts steigender Energiepreise und der wachsenden Bedeutung von Elektromobilität und Eigenstromversorgung wird prognosebasiertes Lastmanagement zunehmend zum Schlüsselinstrument für eine effiziente, zukunftsfähige Energieversorgung im Betrieb.

Nutzen Sie diese Chance, um nicht nur Ihre Betriebskosten zu senken, sondern auch Ihre Energieressourcen voll auszuschöpfen. Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Beratung und erfahren Sie, wie unser prognosebasiertes Lastmanagement individuell auf Ihre Anforderungen angepasst werden kann.