Der gesamte Energiemarkt ist abhängig von Prognosen: Wetterprognosen, Preisprognosen, Absatzprognosen, Erzeugungs- und Verbrauchsprognosen bestimmen maßgeblich den Tagesrhythmus von Energiedatenmanagern. Sie liefern wettbewerbsfähigen Stadtwerken & Co.
die nötigen Entscheidungsgrundlagen für Käufe, Verkäufe und Investitionen. Doch die wachsende Komplexität durch IoT, Big Data und Dezentralisierung verlangt nach einer neuen Art der Prognoseerstellung.
Der Druck auf deutsche Energieversorger ist groß. Die eigentlich positive Entwicklung hin zu mehr Effizienz durch Digitalisierung sowie der Ausbau erneuerbarer Energien rufen bei vielen Energieversorgungsunternehmen (EVU) vor allem eins hervor: Unsicherheit. Wann ist der optimale Zeitpunkt, Gas oder Strom zu beschaffen? Welche Menge wird zu welchem Zeitpunkt benötigt? Wann ist es am effizientesten, Energie zu speichern? Ist es langfristig sinnvoll, in neue Anlagen zu investieren?
Je mehr Messwerte und Daten durch die Digitalisierung und Dezentralisierung erhoben werden, umso komplexer und undurchsichtiger werden deren Analyse und Auswertung. Um rentabel wirtschaften zu können, brauchen EVU jedoch exakte datenbasierte Entscheidungsgrundlagen. Wer in seiner Unternehmensstrategie schon drei Schritte vorausdenkt, wird die bestmöglichen Entscheidungen treffen und sich gegen die wachsende Konkurrenz am Markt durchsetzen…
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