Use Case

Predictive Grid Balancing für vorausschauende Netzstabilität

Wie Energieversorger volatile Einspeisung mit ML-gestützter Prognose beherrschen. Predictive Grid Balancing verbindet netzrelevante Datenströme, erkennt Lastspitzen und Einspeiseüberschüsse frühzeitig und schafft eine belastbare Grundlage für stabile Netzführung.

Vorausschauende Netzführung statt reaktiver Leitwarte 

Der Anteil erneuerbarer Energien wächst schneller als die Fähigkeit vieler Netzbetreiber, volatile Einspeisung zuverlässig zu steuern. Lastprognosen basieren häufig noch auf historischen Profilen, die der Realität schwankender Erzeugung nicht mehr standhalten. SCADA-Daten, Wetterprognosedaten, Marktpreise und Einspeiseprofile liegen in getrennten Systemen. Leitstände reagieren dadurch oft erst, wenn Engpässe bereits entstehen. Gleichzeitig unterliegt die Infrastruktur KRITIS-Regulierung, sodass Cloud-only-Ansätze in vielen Fällen nicht zulässig sind.

Vorsprung durch intelligente Netzsteuerung: Die Vorteile von Predictive Grid Balancing
ML-gestützte Prognosen machen Netzführung planbarer, stabiler und wirtschaftlicher. Durch eine einheitliche Datenarchitektur werden volatile Einspeisung, Lastentwicklung und externe Einflussfaktoren frühzeitig bewertbar. So entsteht eine Leitstelle, die nicht nur reagiert, sondern Engpässe antizipiert und priorisierte Handlungsempfehlungen erhält.
Mehr Netzstabilität durch präzise Prognosen
Klassische ML-Verfahren wie Gradient Boosting, LSTM-Netze und Ensemble-Methoden prognostizieren Lastspitzen und Einspeiseüberschüsse bis zu 72 Stunden im Voraus. So werden kritische Entwicklungen sichtbar, bevor sie operative Eingriffe erforderlich machen.
Reduktion der Kosten für Regelenergie
Durch frühzeitige Prognosen können Netzbetreiber Ausgleichsmaßnahmen gezielter planen und teure kurzfristige Eingriffe reduzieren. Das senkt die Kosten für Regelenergie und verbessert die wirtschaftliche Steuerung volatiler Netzzustände.
Weniger ungeplante Eingriffe in die Netzführung
Eine integrierte Datenplattform führt SCADA-Daten, Wetterprognosen, Marktpreise und Einspeiseprofile in einem einheitlichen Modell zusammen. Dadurch entstehen klare Entscheidungsgrundlagen für den Leitstand und ungeplante operative Eingriffe lassen sich deutlich reduzieren.
KRITIS-konforme Architektur als Designprinzip
Für regulierte Netzbetreiber, bei denen Daten das eigene Netz nicht verlassen dürfen, wird die Lösung vollständig on-premise, air-gapped und ohne externe Abhängigkeiten umgesetzt. KRITIS-Anforderungen werden nicht als Einschränkung behandelt, sondern konsequent in die Architektur integriert.
Flexible Umsetzung on-premise oder in der Cloud
Je nach regulatorischem Rahmen kann die Plattform vollständig on-premise mit SQL Server, SSIS und Power BI Report Server oder alternativ mit Microsoft Fabric umgesetzt werden. So entsteht eine Datenarchitektur, die zur realen Betriebsumgebung des Netzbetreibers passt.
„Unsere Reporting-Landschaft ist für die Abteilung unverzichtbar. Umso wichtiger war es, jemanden an unserer Seite zu haben, der sich schnell einarbeitet, Zusammenhänge versteht und sofort für Stabilität sorgt. Durch die strukturierte und vorausschauende Arbeitsweise konnten Probleme frühzeitig gelöst werden. Heute arbeiten wir mit aktuellen, verlässlichen Zahlen und haben eine solide Grundlage für unsere Entscheidungen.“
J. Langhage
IT Process Manager, Westnetz

Mit ML-gestützter Prognose volatile Einspeisung beherrschen 

Diese Lösung unterstützt Energieversorger und Netzbetreiber, die kritische Netzinfrastruktur stabil, wirtschaftlich und regulatorisch sicher betreiben müssen. Besonders relevant ist der Einsatz für Organisationen mit hohem Anteil erneuerbarer Energien, volatilen Einspeiseprofilen und strengen KRITIS-Anforderungen. Durch die Zusammenführung von SCADA-Daten, Wetterprognosedaten, Marktpreisen und Einspeiseprofilen entsteht eine zentrale Datenbasis für vorausschauende Netzführung. Leitstellen erhalten keine isolierten Rohdaten, sondern priorisierte Handlungsempfehlungen, um Engpässe frühzeitig zu erkennen, Regelenergie gezielter einzusetzen und Netzstabilität aktiv zu sichern.

Eingesetzte Technologien
SQL Server
Wir modernisieren SQL-Server-Landschaften, sodass geschäftskritische Datenbanken performant, stabil und zukunftsfähig in Cloud- und On-Prem-Architekturen betrieben werden können.
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Microsoft Fabric
Wir bauen Microsoft Fabric als integrierte Data-&-AI-Plattform auf, sodass Datenintegration, Analytics und KI auf einer einheitlichen, skalierbaren und governance-fähigen Architektur zusammengeführt werden können.
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Image Christian Straube