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title: "SLP-Kunden im Wandel: Zeit für moderne Prognosen | alitiq"
description: "Der Smart-Meter-Rollout verändert die Energiewirtschaft spürbar. Für viele Energieversorger ist das ein echter Paradigmenwechsel – und zugleich eine Chance."
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# SLP-Kunden im Wandel – Warum jetzt der richtige Zeitpunkt für moderne Prognoselösungen ist

3\. Dezember 2025

Daniel Gröger

![SLP-Kunden im Wandel – Warum jetzt der richtige Zeitpunkt für moderne Prognoselösungen ist](https://alitiq.com/images/blog/imsys-entwicklung-deutschland.webp)

Der Smart-Meter-Rollout verändert die Energiewirtschaft spürbar. Was bislang nur bei RLM-Kunden galt, trifft nun auch auf SLP-Portfolios zu: Verbrauch muss künftig deutlich genauer bilanziert und beschafft werden. Für viele Energieversorger bedeutet das einen echten Paradigmenwechsel – und zugleich eine Chance, die eigene Prognoselandschaft zukunftssicher aufzustellen.

![Entwicklung der iMSys-Systeme in Deutschland](https://alitiq.com/images/blog/imsys-entwicklung-deutschland.webp)

Entwicklung der iMSys-Systeme in Deutschland

## Warum Prognosefähigkeit wichtiger wird

Mit dem steigenden Anteil wetterabhängiger Erzeugung – etwa Photovoltaik und Wind – hängt die Qualität der Beschaffung zunehmend von meteorologischem Know-how ab. Gleichzeitig wächst die Datenmenge durch intelligente Messsysteme massiv an.

Viele EVUs stehen dabei vor ähnlichen Herausforderungen:

- schwer vorhersehbare Kunden
- ungenaue Prognosen
- steigende Ausgleichsenergiekosten
- zusätzlicher Aufwand durch komplexe Wetterdaten
- hoher Personalbedarf trotz Automatisierungspotenzial

Die zentrale Frage lautet also: **Wie lässt sich dieser wachsenden Komplexität effizient begegnen?**

## Moderne Prognosen: schnell, dynamisch und skalierbar

Neue technologische Ansätze ermöglichen heute Prognosen, die weit über klassische Verfahren hinausgehen. Ein All-in-One-Forecasting-Ansatz kann z. B.:

- Beschaffungsportfolios dynamisch steuern,
- Prognosen laufend aktualisieren,
- Risiken deutlich reduzieren und
- spürbar Arbeitszeit einsparen – bis zu 20 Stunden pro Woche.

![All-in-One-Prognosen für die Beschaffung](https://alitiq.com/images/blog/all-in-one-prognosen-beschaffung.webp)

All-in-One-Prognosen für die Beschaffung

Zudem zeigt sich, dass bereits **10.000 € Einsparung pro 1 GWh und Jahr** möglich sind, wenn Prognosen konsequent optimiert werden.

## Wie KI die Prognosequalität verbessert

Die alitiq-Engine – ein ML-Framework speziell für die Energiebranche – setzt genau an diesen Punkten an. Sie kombiniert:

- skalierbare Datenverarbeitung für Millionen Messpunkte,
- hochwertige Wetterdaten,
- KI-basierte räumliche und logische Clusterbildung sowie
- Prognosen über alle Zeithorizonte: Intraday, Day-Ahead, Week-Ahead bis Year-Ahead.

![Zeithorizonte der Prognosen](https://alitiq.com/images/blog/prognose-zeithorizonte.webp)

Zeithorizonte der Prognosen

Die KI sucht automatisiert jene Cluster, die die geringsten Prognoseabweichungen ermöglichen – ein entscheidender Vorteil im sich wandelnden SLP-Umfeld.

## Co-Creation: Die Prognoseplattform der Zukunft mitgestalten

Ein besonders spannender Ansatz ist das Co-Creation-Programm von alitiq. Energieversorger können hier aktiv Einfluss auf die Weiterentwicklung der Plattform nehmen – von den Anforderungen an Smart-Meter-Daten über die Aggregation bis hin zur Integration in bestehende Systeme.

## Ein Blick nach vorne

Ob Strom, Gas, Wärme oder erneuerbare Erzeugung: Die Vorhersagbarkeit im Energiesystem wird zum entscheidenden Faktor. Moderne KI-gestützte Prognosen verschieben hier die Grenzen des Machbaren – und bieten Energieversorgern einen Weg, Komplexität in Planbarkeit zu verwandeln.

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