Copilot für die Netzlastprognose.

Netzdisposition auf Basis statischer Tabellenprognosen, ohne Konfidenzbereiche und ohne Prüfpfad.

Kunde: Ein Energieversorger
Branche: Energie, Netzbetrieb

P10 / P50 / P90probabilistische Prognosen

Wachstumsziel

Netzbetreibern Prognosen geben, auf deren Basis sie disponieren können, mit sichtbarer Unsicherheit.

Betriebliche Einschränkung

Die Einsatzplanung stützte sich auf eine Ein-Punkt-Prognose in Tabellenform: keine Bandbreiten, kein Monitoring von Abweichungen, keine Dokumentation der Entscheidungsgrundlagen.

Geprüftes Ergebnis

P10-, P50- und P90-Prognosebereiche, Abweichungskontrollen, eine Entscheidungsdokumentation und eine Freigabeschranke, demonstriert im geprüften Ablauf.

Die ausführliche Beschreibung

Ausgangslage: Starre Tabellenprognosen, eine Zahl, kein Prüfpfad.
System: Probabilistische Prognosen mit P10-, P50- und P90-Bändern, Abweichungskontrollen, Entscheidungsprotokollierung und ein Copilot mit vorgelagerter Freigabe.
Kontrollen: Es wird nichts disponiert ohne Freigabe. Abweichungen werden überwacht und jede Entscheidung mit der zugrunde liegenden Prognose protokolliert.
Ergebnis: Bandbreiten, Überwachung, Entscheidungsdokumentation und Freigabeschranke im geprüften Ablauf funktionsfähig gezeigt.

Im Detail

Der Betreiber musste mit dünnen Prognosen disponieren

Das Netz des Betreibers trug mehr variable Last, mehr dezentrale Erzeugung und mehr gewerblichen Verbrauch. Dispatch-Teams mussten entscheiden, was zugeschaltet, was in Reserve gehalten und wo Puffer vorgehalten wurde. Sie waren verantwortlich dafür, das Netz stabil und wirtschaftlich sinnvoll zu fahren. Auf dem Papier konnte das System das Wachstum tragen. Im Leitstand blickten Operatoren jedoch auf eine einzige Zahl pro Intervall in einem Tabellenblatt und trafen Entscheidungen, ohne zu sehen, wie unsicher diese Zahl war. Wachstum erhöhte den Druck, aber nicht die Transparenz.

Dispatch-Entscheidungen basierten auf einer statischen Punktprognose, die im Voraus erstellt worden war. Es gab keine Bandbreite um diesen Wert, keinen Indikator, wie aktuelles Verhalten zur Prognose passte, aus der er stammte. Nachdem ein Dispatch-Plan gewählt war, gab es keine strukturierte Möglichkeit festzuhalten, was gesehen wurde und warum gehandelt wurde. Der Prozess basierte auf individueller Erfahrung und Erinnerung. Der Betreiber wollte mit mehr volatiler Erzeugung und komplexerer Nachfrage wachsen, aber Prognose und Entscheidungsdokumentation hatten diesen Schritt noch nicht nachvollzogen.

Punktprognosen ohne Prüfkette stießen an ihre Grenze

Der Status quo war eindeutig. Ein Tabellenblatt hielt die aktuelle Prognose als einen Wert pro Intervall. Operatoren lasen diese Zahl, legten mental Sicherheitszuschläge darauf und wählten, welche Assets zu fahren waren. Wenn sich Bedingungen änderten, reagierten sie ad hoc. Es gab keine formale Sicht auf Aufwärts- oder Abwärtsrisiken, keine Warnung bei Drift des Prognosemodells und kein zentrales Protokoll, wie Entscheidungen zur jeweils vorliegenden Prognose passten. Die Organisation konnte vergangene Tage nicht systematisch auswerten, um zu verstehen, ob sie ein höheres Risiko fuhr als beabsichtigt.

Damit war eine harte Grenze gesetzt, wie viel neue Volatilität das Netz mit vertretbarem Vertrauen aufnehmen konnte. Mit zunehmender variabler Erzeugung und flexibler Nachfrage wollten Planer nicht nur den wahrscheinlichsten Fall sehen, sondern plausible Unter- und Obergrenzen. Compliance- und Betriebsverantwortliche wollten eine nachvollziehbare Prüfkette, die zeigte, welche Prognose ein Operator gesehen hatte, welche Maßnahme ergriffen wurde und welche Freigabe dahinterstand. Ohne das blieben Regelanpassungen, Begründung von Entscheidungen und Anpassung des Vorgehens an neue Marktbedingungen erschwert. Das Betriebsmodell trug zu viel stillschweigendes Risiko.

SIEL integrierte probabilistische Prognosen in einen geführten Workflow

SIEL konzentrierte sich mit dem Betreiber auf den Kernablauf, der Prognosen in Dispatch-Entscheidungen übersetzt. Ziel war nicht, den Dispatch-Prozess abzulösen, sondern ihm bessere Eingaben und bessere Aufzeichnungen zu geben. SIEL entwickelte ein probabilistisches Prognosesystem, das P10-, P50- und P90-Werte für die relevanten Intervalle erzeugte. Diese Spannen gaben Operatoren Sicht auf Basisszenario und plausible niedrigere und höhere Lastverläufe, die für das Risikobild entscheidend waren. Die Prognosen wurden in eine Copilot-Oberfläche eingebunden, die neben bestehenden Werkzeugen lief, nicht an ihrer Stelle.

In diesem Copilot sah jede Prognose ihre P10-, P50- und P90-Werte sowie Prüfungen, die auf Drift im Modellverhalten achteten. Wenn ein Operator einen Dispatch-Plan vorbereitete, zeigte der Copilot die Prognosebänder und forderte dazu auf, zu prüfen, wie der Plan zu diesen Szenarien stand. Der Operator konnte seinen Plan mit diesem Kontext anpassen. Sobald er zufrieden war, überführte der Copilot den Plan in einen Schritt mit Freigabe. Das System selbst schaltete nichts. Es erstellte einen vollständigen, nachvollziehbaren Vorschlag und hielt ihn für die Genehmigung durch die zuständige Person bereit. Jeder Schritt schrieb in ein Entscheidungsprotokoll, das mit der zugrunde liegenden Prognose verknüpft war.

Freigaben, Driftchecks und Protokolle hielten Menschen an der Spitze

Kontrolle war zentrales Designprinzip. Im Proof of Concept wurde nichts ohne explizite menschliche Freigabe disponiert. Der Copilot sammelte die vorgeschlagene Maßnahme, die zugrundeliegenden P10-, P50- und P90-Werte und optionale Notizen des Operators. Anschließend präsentierte er dieses Paket zur Genehmigung. Die Freigabe war ein eigener, protokollierter Schritt. So entstand ein klarer Punkt, an dem Verantwortung übernommen wurde und an dem sich Aufsicht fokussiert mit den Vorgängen befassen konnte.

Zur Steuerung des Modellrisikos ergänzte SIEL Driftchecks rund um das Prognosesystem. Diese Prüfungen beobachteten im Rahmen des getesteten Workflows, wie Prognosen und reale Verläufe im Zeitablauf zueinanderstanden. Wenn sie sich über vereinbarte Grenzen hinaus entfernten, war das sichtbar. Der Betreiber konnte das Modell damit als überwachten Baustein behandeln, nicht als Blackbox. Durch das Entscheidungsprotokoll ließ sich später für jede Maßnahme nachvollziehen, welche Prognose vorlag, welche Aktion gewählt und von wem freigegeben wurde, und wie dies zur Unsicherheitsbandbreite passte. Der Betrieb blieb klar menschengeführt, das System lieferte strukturierte Unterstützung und eine belastbare Dokumentation.

Prognosen wurden zu einer Basis, auf die Operatoren bauen konnten

Der Proof of Concept zeigte, dass probabilistische Prognosen und ein Copilot-Workflow in die Welt des Betreibers passten. Im getesteten Ablauf sahen Operatoren P10-, P50- und P90-Bänder statt einer Einzahlprognose. Driftchecks überwachten das Modellverhalten. Jede Dispatch-Entscheidung in diesem Flow schrieb eine strukturierte Aufzeichnung, verknüpft mit der verwendeten Prognose. Nichts ging ohne Freigabeschritt in die Umsetzung. Der Betreiber erhielt eine klarere, prüfbare Verbindung zwischen Prognose und Dispatch, ohne das Urteil der Menschen auszuhebeln.

Für ein ähnlich aufgestelltes Unternehmen lässt sich dieses Muster übertragen. Sie lassen Ihre Operatoren die Entscheidungen treffen. Sie ergänzen ein Prognosesystem, das Unsicherheit in konkreten Zahlen statt als Gefühl darstellt. Sie kapseln dieses System in einem Workflow, der dokumentiert, was Menschen sehen und wie sie handeln, mit Freigaben an den wichtigen Stellen. Die Aufgabe von SIEL ist es, diese Bausteine so zu verbinden, dass sie mit Ihren bestehenden Systemen und Einschränkungen zusammenspielen. Sechs Monate später lautet das Ziel: Ihr Team trifft weiterhin die Entscheidungen, nur auf Basis klarerer Prognosen, sichtbarem Modellverhalten und einer Prüfkette, der Sie vertrauen können.

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