Herausforderung dezentrale Einspeisung: Neue Prognosemodelle für präzisere Energieplanung
Immer mehr Unternehmen setzen auf Photovoltaik, um Energiekosten zu senken und den Netzbezug zu minimieren. Für Energielieferanten stellt dies jedoch eine zunehmend anspruchsvolle Herausforderung dar: Dezentrale Einspeisung erschwert es, präzise Prognosen zur Bedarfsplanung zu erstellen. Jede Abweichung zwischen prognostizierter und tatsächlicher Einspeisung führt zu Ausgleichsenergiekosten, die eine erhebliche finanzielle Belastung darstellen können.
Gerade in Zeiten wachsender dezentraler Erzeugung ist eine verlässliche Bedarfsprognose entscheidend. Doch wie kann ein Energielieferant auf die neuen Rahmenbedingungen reagieren, ohne das Risiko von Fehleinschätzungen einzugehen?
Besonders anspruchsvoll wird das Thema bei großflächigen Anlagen. Ein eindrucksvolles Beispiel ist eine der größten Messen Deutschlands, die derzeit eine leistungsstarke PV-Anlage von 8.500 kWp auf ihren Dachflächen installiert – eine Größenordnung, die weit über den typischen privaten PV-Anlagen mit rund 10 kWp liegt. Die Prognose für solch großflächige Anlagen stellt eine besondere Herausforderung dar, da diese sukzessiv in Betrieb genommen werden und so die Bedarfsplanung stark beeinflussen.
Unser optimiertes Prognosemodell: Maßgeschneiderte Lösungen für den dynamischen Energiemarkt
Um diesen neuen Anforderungen gerecht zu werden, haben wir unser Standardmodell für die Plusprognose überarbeitet. Damit bieten wir ein Werkzeug, das auch in Szenarien mit hoher dezentraler Einspeisung verlässliche Prognosen ermöglicht.
Ein konkretes Beispiel zeigt den Unterschied: In enger Abstimmung mit unserem Kunden, den Berliner Stadtwerken, haben wir unser Modell so angepasst, dass selbst sukzessive Inbetriebnahmen von PV-Anlagen präzise berücksichtigt werden können. Die Größe der Anlage war dabei nicht entscheidend; vielmehr haben wir die sukzessive Inbetriebnahme als zusätzliche Einflussgröße zur Globalstrahlung hinzugefügt. Dadurch können separate, präzise Prognosen für Verbrauch und Erzeugung erstellt werden, die zu einer signifikante Reduktion der Ausgleichsenergiekosten führen können.
Ergebnis: Präzisere Prognosen und reduzierte Ausgleichsenergiekosten
Mit unserem optimierten Modell zeigen wir, dass innovative und maßgeschneiderte Lösungen für die Herausforderungen der Energiewende unverzichtbar sind. Energielieferanten haben damit die nötigen Werkzeuge, um sich erfolgreich auf die Veränderungen der dezentralen Energieversorgung einzustellen und auch bei komplexen Anlagen Szenarien zuverlässig vorherzusagen.
