Worauf Sie bei der Auswahl eines Prognoseanbieters achten sollten

Ob Direktvermarkter, Stadtwerk oder Netzbetreiber: Wer PV-, Wind- oder Lastprognosen einkauft, entscheidet über eine Größe, die sich direkt in Ausgleichsenergie und Handelsergebnis niederschlägt. Die folgenden sieben Kriterien helfen, Anbieter sachlich zu vergleichen, und am Ende rechnen wir durch, wann sich Eigenentwicklung lohnt.

1. Nachprüfbare Prognosegüte

Jeder Anbieter nennt gute Zahlen. Entscheidend ist, ob Sie sie selbst prüfen können: Lassen sich frühere Prognosen je Berechnungszeitpunkt abrufen? Gibt es einen Test an Ihren eigenen Anlagen über mehrere Wochen? Achten Sie auf die Kennzahl: Der MAPE ist bei PV und Wind ungeeignet, weil er bei Werten nahe null explodiert. Aussagekräftiger sind auf die installierte Leistung normierte Maße wie nRMSE und MAE, ergänzt um den Bias. Warum, erklärt unser Artikel zu den Grenzen des MAPE.

2. Ein Modell pro Anlage, nicht pro Region

Regionale Hochrechnungen sind günstig, bilden aber Ihre Anlage nicht ab. Fragen Sie, ob der Anbieter Anlagentyp, Ausrichtung, Nabenhöhe oder Kundenstruktur berücksichtigt und das Modell mit Ihren Messwerten nachtrainiert. Ebenso wichtig: Werden Abregelungen und Nichtverfügbarkeiten herausgerechnet, damit das Modell nicht aus verfälschten Daten lernt?

3. Mehrere Wettermodelle und laufende Updates

Kein Wettermodell ist in jeder Lage das beste. Robuste Prognosen kombinieren mehrere Modelle, etwa ICON des DWD und das IFS des ECMWF, und gleichen sich intraday mit aktuellen Messwerten ab. Fragen Sie nach Aktualisierungstakt und Horizont: von Viertelstunden für den Intraday-Handel bis zu mehreren Tagen für die Beschaffung.

4. API, Portfolio und Integration

Eine Prognose nützt nur, wenn sie ohne Handarbeit in Ihre Systeme fließt. Prüfen Sie:

• eine dokumentierte REST-API mit Ihren eigenen Anlagen-IDs,
• Abfragen für einzelne Standorte und das ganze Portfolio, idealerweise mit Summenspalte,
• frei wählbare Zeitzone, Einheit und Zeitauflösung,
• alternative Lieferwege wie Datei per sFTP, E-Mail oder S3,
• Zugriff auf historische Prognosen und Wetterdaten, etwa für eigene Analysen Ihres Data-Science-Teams.

5. Eine Plattform für PV, Wind, Last und Wärme

Wer Erzeugung und Verbrauch bei verschiedenen Anbietern bezieht, pflegt mehrere Schnittstellen und vergleicht Prognosen mit unterschiedlicher Logik. Eine gemeinsame Plattform vereinfacht Integration, Abrechnung und Bilanzkreismanagement.

6. Transparente Preise und ein echter Test

Seriöse Anbieter nennen ihren Preis und lassen Sie vor Vertragsabschluss testen. Achten Sie darauf, wonach abgerechnet wird, zum Beispiel nach installierter Leistung, und ob Wettermodelle, Portfolioabfragen oder Updates extra kosten.

7. Ansprechpartner, die Ihr Geschäft verstehen

Prognosen sind kein Produkt, das man einmal einrichtet. Portfolios ändern sich, Märkte auch. Klären Sie, wer Ihnen hilft, wenn eine Prognose auffällig ist, und ob der Anbieter Ihre Anforderungen in die Weiterentwicklung aufnimmt.

Build or buy: selbst entwickeln oder einkaufen?

Viele Energieunternehmen haben eigene Data-Science-Teams und fragen sich, ob sie Prognosen selbst bauen sollten. Eine einfache Gesamtkostenrechnung (TCO) über drei Jahre für ein Portfolio mit 100 MW PV und Wind zeigt die Größenordnung. Die Werte sind Annahmen, die Sie durch Ihre eigenen ersetzen sollten. Für das Einkaufen sind sie bewusst konservativ: Wir rechnen mit dem Listenpreis, obwohl der Preis pro MW mit wachsender Portfoliogröße sinkt.

Dazu kommt ein Faktor, der in keiner Tabelle steht: Eine Eigenentwicklung braucht meist sechs bis zwölf Monate, bis sie produktiv ist und mit erprobten Systemen mithält. In dieser Zeit fallen weiter Abweichungskosten an, die oft größer sind als die Lizenz. Wie viel eine bessere Prognose bei Ihnen spart, zeigt unser Rechner zur Ausgleichsenergie.

Selbst entwickeln kann sich lohnen, wenn Prognosen zum Kern Ihres Geschäftsmodells gehören, Sie ein eingespieltes Team haben und das Portfolio groß ist: Mit den Annahmen oben sind die laufenden Kosten erst ab rund 260 MW gleich, und das noch zum Listenpreis. Weil der Preis pro MW bei größeren Portfolios sinkt, liegt die Schwelle in der Praxis deutlich höher. Ein Mittelweg ist, die Prognose einzukaufen und Ihr Team auf das zu konzentrieren, was nur Sie können: Handelsstrategie, Portfoliosteuerung, eigene Auswertungen.

Checkliste für Ihre Anbieteranfrage

• Kann ich frühere Prognosen abrufen und an meinen Messwerten prüfen?
• Welche Kennzahlen nennen Sie, und bezogen worauf?
• Gibt es ein Modell pro Anlage, und wie werden Abregelungen behandelt?
• Welche Wettermodelle nutzen Sie, und wie oft wird aktualisiert?
• Wie sehen API, Portfolioabfrage und Dateilieferung aus?
• Was kostet es, und was ist enthalten?
• Kann ich vorab an meinen eigenen Anlagen testen?

Bei alitiq beantworten wir diese Fragen offen: Prognosen für PV, Wind sowie Last und Wärme aus einer Plattform, veröffentlichte Benchmarks, 18 € pro MW und Monat für PV und Wind und 30 Tage kostenlos zum Testen. Sprechen Sie uns an, wir vergleichen gern mit Ihrem bisherigen System.