Hinweis: Dieser Artikel wurde am 25.03.2026 veröffentlicht und gibt den Sachstand zum Zeitpunkt der Veröffentlichung wieder. Inhalte können aufgrund nachträglicher Entwicklungen, insbesonderer tatsächlicher oder rechtlicher Art, überholt oder unzutreffend sein.

Die aktuellen, erneuten Verwerfungen an den internationalen Energiemärkten machen deutlich, dass sich viele Entwicklungen nicht mehr aus historischen Daten ableiten oder einfach fortschreiben lassen. Neben politischen, geopolitischen und volkswirtschaftlichen Parametern verbunden mit ungewisser Versorgungs- und Liefersicherheit gibt es weitere neue Einflussfaktoren, die die Erstellung von Prognosen beeinflussen, wie z. B.

• zunehmende dezentrale und wetterabhängige Stromerzeugung
• zusätzliche Effekte durch Dach-PV und Balkonkraftwerke
• neue Lastprofile von Prosumern und Flexumern
• Zubau von intelligenten Messsystemen.

Dadurch wird es immer schwieriger, zukünftige Absatz- und Erzeugungsmengen zuverlässig abzuschätzen. Die Folgen sind größere Unsicherheiten im Energieeinkauf, steigende Portfoliorisiken und zusätzliche Ausgleichsenergiekosten.

Hinzu kommen zahlreiche Fehlerquellen wie unvollständige Datenbestände, fehlerhafte Prognosen von Lieferstellen oder ein mangelndes Matching zwischen Bilanzkreisstruktur und Portfolio- oder Buchstruktur, die Prognosefehler und damit Spotmarktrisiken erhöhen.

Verlässliche Prognosen sind jedoch ein zentraler Baustein für die Portfoliobewirtschaftung und die Einhaltung der Bilanzkreistreue. Sie bilden damit die Basis für wirtschaftliche Beschaffungsentscheidungen von Strom und Gas.

Daher unterstützt Trianel Unternehmen mit datengetriebenen Prognoseverfahren für Strom und Gas, die für mehr Planungssicherheit, Liefersicherheit und Wirtschaftlichkeit sorgen. Für einen Zeitraum von bis zu 36 Monaten erstellt Trianel modellbasierte Prognosen, die quartalsweise validiert, optimiert und aktualisiert werden. Grundlage sind Machine Learning, ein umfangreiches Datencenter sowie ein selbst entwickelter Prognoseansatz, der strukturelle Entwicklungen im Portfolio und externe Einflussgrößen systematisch zusammenführt (Abb. 1). 

Auf der Basis der kundenindividuellen Daten und Annahmen werden in einem kooperativen Prognoseprozess strategische Planungsdaten für den Energieeinkauf ermittelt – in einem eindeutig überprüfbaren und direkt nutzbaren Datenformat. Im Reporting sind die Optimierungen übersichtlich dargestellt.  

Ein Beispiel aus unserer Kundenpraxis zeigt, dass geringe Prognoseabweichungen große wirtschaftliche Folgen haben können (Abb. 2). Durch die Optimierung der Prognose bei einem Portfolio von ca. 500 GWh konnte die Spotmenge um 50 %, das sind 30 GWh, und das Risiko um rd. 150.000 € in einem Jahr reduziert werden.

Datengetriebene Langfristprognosen helfen Unternehmen, Beschaffung und Vertrieb besser aufeinander abzustimmen. Zu den wichtigsten Vorteilen zählen:

• fundiertere Einkaufs- und Investitionsentscheidungen
• höhere Margen im Vertrieb und bessere Kalkulation von Tarifen und Produkten
• geringere Mengenrisiken und volatile Spotpositionen.

Verlässlichkeit und Bilanzkreistreue mit kurz-, mittel- und langfristigen Prognosen für Absatz und Erzeugung von Trianel