Prosumer-Einspeisung mit KI prognostizieren – wie geht das in Deutschland?

Als Prosumer erzeugst und verbrauchst du Strom zugleich und speist den Überschuss ins Netz ein. Eine KI-Einspeiseprognose sagt dir für die nächsten Stunden und Tage voraus, wie viel du einspeisen wirst – damit du Speicher, Verbrauch und Vermarktung rechtzeitig steuern kannst.

Eine Einspeiseprognose schätzt, wie viele Kilowattstunden deine Anlage in den kommenden Viertelstunden ins Netz gibt. „KI" heißt: Ein Modell lernt aus deinen historischen Einspeise-Werten und der Wetterlage den Zusammenhang zwischen Wetter und Erzeugung. Es rechnet nicht mit einer starren Formel, sondern passt sich an deine konkrete Anlage an (Ausrichtung, Verschattung, Verbrauchsprofil). Ergebnis ist eine Kurve für die nächsten Stunden bis Tage – kein garantierter Wert, sondern eine begründete Schätzung mit Unsicherheitsband.

1) Eingangsdaten: aktuelle Wetterprognose (u. a. Globalstrahlung, Temperatur, Bewölkung, z. B. aus DWD-MOSMIX), plus deine bisherigen Einspeise-Messwerte. 2) Das Modell verknüpft beides und schätzt die Erzeugung je Viertelstunde. 3) Davon wird dein Eigenverbrauch abgezogen – übrig bleibt die erwartete Einspeisung. 4) Abgleich mit dem Strompreis-Fahrplan (Day-Ahead wird börsentäglich für den Folgetag veröffentlicht; Intraday bis kurz vor Lieferung handelbar). 5) Steuerung: Bei erwarteten Tiefpreis-Fenstern lädst du den Speicher oder verschiebst Verbrauch, statt teuer einzuspeisen.

Ehrlich: Die Genauigkeit hängt vor allem an der Wetterprognose. An stabilen Sonnentagen liegt eine PV-Prognose meist gut, an wechselhaften Tagen mit ziehenden Wolken schwankt sie stärker. Deshalb arbeitet eine seriöse Prognose mit einem Unsicherheitsband statt einer einzelnen „exakten" Zahl und wird laufend aktualisiert, sobald neue Wetter- und Messdaten kommen. Verlass dich nie auf eine Punktzahl – nutze die Bandbreite für deine Entscheidung.

Seit dem Solarspitzengesetz (§ 51 EEG) gibt es bei negativem Börsenpreis 0 Euro EEG-Vergütung – und zwar bereits ab der ersten betroffenen Viertelstunde (kalenderjahr-gestaffelt). Einspeisen in genau diese Stunden bringt dir also keine Vergütung. Eine Prognose zeigt dir diese Nullstunden vorab: Du kannst den Überschuss dann in den Speicher lenken, den Wechselrichter gezielt abregeln oder Verbrauch (Wärmepumpe, E-Auto, Kühlung) in dieses Fenster ziehen, statt umsonst einzuspeisen.

Du brauchst drei Dinge: eine viertelstündliche Messung deiner Einspeisung (aus Wechselrichter oder Zähler), eine Wetterprognose-Quelle für deinen Standort und die Preisfahrpläne der Börse. Fang klein an: Zeichne ein paar Wochen deine Einspeise- und Verbrauchswerte auf – ohne diese Historie kann kein Modell deine Anlage lernen. Auf dieser Basis lässt sich die Prognose gegen die reale Einspeisung prüfen (Prognose vs. Ist), bevor du automatisiert Speicher oder Verbrauch danach steuerst.

Kurz: Ja, das geht – und es lohnt sich hierzulande besonders. Als Prosumer bist du gleichzeitig Erzeuger und Verbraucher: Deine PV-Anlage (oft mit Speicher) deckt erst deinen Eigenbedarf, der Überschuss geht als Einspeisung ins Netz. Eine KI-Prognose sagt genau diesen Überschuss für die kommenden Stunden oder Tage voraus, indem sie drei Größen zusammenführt – die erwartete Erzeugung (aus Wetter- bzw. Einstrahlungsdaten wie GHI/MOSMIX), deinen wahrscheinlichen Eigenverbrauch (aus deinem historischen Lastgang) und den Speicherfüllstand. Was am Ende real ins Netz fließt, ist die Differenz: Einspeisung = Erzeugung − Eigenverbrauch − Speicherladung. Genau diese Differenz ist ohne Modell schwer zu treffen, weil Wolken, Verbrauchsspitzen und Ladeverhalten sich gegenseitig verschieben – und hier spielt eine datengetriebene Prognose ihre Stärke aus.

So gehst du in Deutschland konkret vor: (1) Datenbasis anlegen – viertelstündliche Erzeugungs- und Bezugswerte aus deinem Zähler bzw. Smart-Meter-Gateway sowie den Speicher-SoC erfassen. (2) Wetter-/Einstrahlungsdaten (z. B. DWD-MOSMIX) als Prognose-Eingang anbinden. (3) Ein Modell auf deinem historischen Lastgang trainieren, das den erwarteten Netto-Überschuss je Viertelstunde ausgibt. (4) Die Prognose gegen die reale Einspeisung nachmessen und laufend nachjustieren. Warum das in Deutschland wichtiger ist als anderswo: Seit dem Solarspitzengesetz gibt es nach §51 EEG bei negativen Börsenpreisen 0 € EEG-Vergütung – und zwar ab der ersten betroffenen Viertelstunde. Eine gute KI-Prognose erkennt solche Fenster vorab, sodass du Überschuss lieber in den Speicher schiebst oder den Wechselrichter gezielt abregelst, statt zum Nulltarif einzuspeisen. Ohne Prognose speist du blind ein; mit Prognose triffst du pro Viertelstunde eine informierte Entscheidung.

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