Fraunhofer stellt KI-Tool für Energieprognosen vor

Neues KI-Tool verbessert Prognosen für Strom-, Gas-, Wärme- und Kältenetze und unterstützt Planung sowie Energiehandel

22.01.2026

Quelle: E & M powernews

Das Fraunhofer IOSB-AST hat mit dem Wattpredictor ein neues Werkzeug zur KI-gestützten Energieprognose für Strom, Gas, Wärme und Kälte vorgestellt.

 

Das Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB-AST) hat ein neues Prognosewerkzeug für die Energiewirtschaft entwickelt. Der „WattPredictor“ nutzt Künstliche Intelligenz (KI) zur Erstellung von Zeitreihenprognosen in Strom-, Gas-, Wärme- und Kältenetzen, wie das Institut mitteilt. Ziel sei es, die Genauigkeit in der Einsatzplanung, Beschaffung, im Energiehandel sowie bei der Vermarktung zu erhöhen. 

Das System ist in das bestehende Software-Ökosystem „EMS-EDM PROPHET“ integriert und arbeitet ohne zusätzliche Drittsoftware. Es unterstützt sowohl kurzfristige als auch langfristige Prognosen. Neben klassischen Kalenderlogiken berücksichtigt der Wattpredictor auch externe Einflussfaktoren und ermöglicht Massendatenverarbeitung. Strategien zur Ersatzwertbildung und Assistenzfunktionen für den Betrieb ergänzen die Funktionen. 

Anwendungsfelder sind unter anderem Lastprognosen unter dynamischen Tarifen, Verbrauchsprognosen im Quartiers- und Industriekontext sowie Netzverlustanalysen. Auch Elektromobilität und Fernwärme lassen sich mit einbeziehen.

Bei Erfurter Stromversorger im Einsatz

„Unsere langjährige Prognose-Expertise aus Forschung und Industrieprojekten ist in den Wattpredictor eingeflossen. Mit seinen Analyse- und Prognosefunktionen liefert er auch bei komplexen Anwendungsfällen und kundenspezifischen Anforderungen verlässlich präzise Ergebnisse“, lässt sich Stefan Klaiber, Gruppenleiter Cross-sektorale Energiesysteme am Fraunhofer IOSB-AST, zitieren.

Im Einsatz ist das Tool bereits beim Erfurter Stromversorger SWE Netz GmbH. Geschäftsführer Frank Heidemann zieht eine erste positive Bilanz: „Die mit der Einführung des Wattpredictors gewonnenen Ergebnisse stimmen uns sehr zuversichtlich. Wir können künftig genauere Netzlastprognosen über einen größeren Betrachtungshorizont erstellen.“ 

Autorin: Katia Meyer-Tien

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