{"id":7447,"date":"2020-03-20T09:13:00","date_gmt":"2020-03-20T08:13:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/?p=7447"},"modified":"2026-02-11T14:52:34","modified_gmt":"2026-02-11T13:52:34","slug":"kluge-vorhersagen-predictiv-analytics-strom-smartgrid","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/kluge-vorhersagen-predictiv-analytics-strom-smartgrid\/","title":{"rendered":"Kluge Vorhersagen helfen, das Stromnetz besser zu nutzen"},"content":{"rendered":"\n<p><span style=\"font-size: inherit\">By <\/span><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/ueber-uns\/personensuche\/profile\/?pid=3766\" target=\"_blank\">Ram\u00f3n Christen<\/a><span style=\"font-size: inherit\">, <\/span><a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/gwen-wilke-a358a56\/?originalSubdomain=ch\" target=\"_blank\">Gwendolin Wilke<\/a><span style=\"font-size: inherit\"> und Gabriela Bonin &nbsp;<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong> Diese k\u00f6nnen mithelfen, Stromnetze besser auszulasten statt teuer auszubauen.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Forscherinnen und Forscher der Hochschule Luzern \u2013 Informatik leisten einen n\u00fctzlichen Beitrag in der Energieversorgung. Als Teil des transnationalen Projekts <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/forschung\/projekte\/detail\/?pid=3645\" target=\"_blank\">Power Alliance (PA)<\/a> haben sie intelligente Algorithmen und einen marktbasierten L\u00f6sungsansatz entwickelt, um das Stromnetz gezielt besser zu nutzen und Kosten zu sparen.<\/p>\n\n\n\n<p>Das ist zunehmend n\u00f6tig, weil Industrie und Privathaushalte immer mehr Strom brauchen. Schon in zehn bis zwanzig Jahren werden die Verbraucherinnen und Verbraucher das Stromnetz an seine Kapazit\u00e4tsgrenzen bringen. Zugleich fordern sie verst\u00e4rkt eine umweltschonendere Energieversorgung ein: Die Bedeutung von Wind- und Solarenergie nimmt zu. Das Stromnetz muss aus- und umgebaut werden. Intelligente Stromnetze, sogenannte \u00ab<a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Intelligentes_Stromnetz\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Smart Grids<\/a>\u00bb, sind dabei wegweisend.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Strom aus erneuerbaren Energiequellen hat seine T\u00fccken<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Zu Spitzenzeiten, wenn die ressourcenschonenden Quellen viel Energie liefern, kommt es mit steigender Nachfrage zunehmend zu Netz\u00fcberlastungen. Dem k\u00f6nnte man entgegenwirken, indem man die Stromnetze ausbaut. Das w\u00e4re indes teuer und nicht klug, weil der Ausbau nur f\u00fcr die kurzzeitigen Spitzen genutzt w\u00fcrde.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"568\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/4-2-1024x568.jpg\" alt=\"Damit die Lichter nicht ausgehen: Mittels Lastgangvorhersage kann das Strom-Verteilnetz gezielt besser genutzt werden. \" class=\"wp-image-7709\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/4-2-1024x568.jpg 1024w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/4-2-300x166.jpg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/4-2-768x426.jpg 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/4-2-928x515.jpg 928w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/4-2.jpg 1280w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Damit die Lichter nicht ausgehen: Mittels Lastgangvorhersage kann das Strom-Verteilnetz gezielt besser genutzt werden.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Dank marktorientierter L\u00f6sung hohe Kosten vermeiden<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Wie aber lassen sich teure Ausbauten vermeiden? Mit einem Ausgleich der Belastungen: Darauf hat sich ein Teil des Projektteams konzentriert, dem unter anderem <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/ueber-uns\/personensuche\/profile\/?pid=3766\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Ram\u00f3n Christen<\/a>, der Autor dieses Beitrags, angeh\u00f6rten, sowie die Leiterin des Teilprojekts <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/gwen-wilke-a358a56\/?originalSubdomain=ch\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Gwendolin Wilke<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<p>Um die von diesem Team vorgeschlagene L\u00f6sung zu verstehen, muss man wissen, wie intelligente Stromnetze funktionieren: In Smart Grids fliesst der Strom nicht mehr nur von zentralen Stellen zu den Verbrauchenden. Vielmehr wird er mit dem Aufkommen von Wind- und Solarkraftwerken intensiv zwischen vielen lokalen Produzenten ausgetauscht.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"682\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/3-2-1024x682.jpg\" alt=\"Produktionsspitzen an sonnigen, klaren Sommertagen stehen tiefe Werte an tr\u00fcben, windstillen Herbsttagen gegen\u00fcber.\" class=\"wp-image-7715\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/3-2-1024x682.jpg 1024w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/3-2-300x200.jpg 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/3-2-768x512.jpg 768w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/3-2-928x618.jpg 928w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/3-2.jpg 1280w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption>Produktionsspitzen an sonnigen, klaren Sommertagen stehen tiefe Werte an tr\u00fcben, windstillen Herbsttagen gegen\u00fcber.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Die Stromquellen sind folglich viel kleiner und liegen n\u00e4her bei den Verbrauchenden. Der daraus gewonnene Strom muss intelligent verteilt werden. Da die Energieproduktion ausserdem sehr von der Witterung abh\u00e4ngt, ergeben sich starke Schwankungen, welche durch Zwischenspeicherung ausgeglichen werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n<p>Doch gerade diese intelligente Zwischenspeicherung und Umverteilung bietet auch neue Chancen zur Kontrolle und Steuerung des Energieverbrauchs, welche die Problematik der Netz\u00fcberlastung erheblich mindern k\u00f6nnen. Dazu hat das PA-Team ein innovatives und marktorientiertes Businessmodell entwickelt. Dieses Modell wurde auf der Basis von Pilotinstallationen und konkreten Netztopografien bei der Schenker Storen AG in Sch\u00f6nenwerd, bei der Nussbaum AG in Olten sowie bei der Pflege- und Betreuungsinstitution \u00abHaus im Park\u00bb in Sch\u00f6nenwerd \u00fcberpr\u00fcft.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Energie f\u00fcr \u00abunkritische\u00bb Verbraucher ist markant g\u00fcnstiger<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>So funktioniert es: Mittels intelligenter Algorithmen wird der Stromverbrauch zu Spitzenzeiten so verteilt, dass das Netz stets m\u00f6glichst gleichm\u00e4ssig ausgelastet ist. Dazu haben die Forscherinnen und Forscher die Stromverbraucher in \u00abkritische\u00bb und \u00abunkritische\u00bb Verbraucher eingeteilt. Elektro-Autos, Batterien oder <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Power-to-Gas\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Power-to-Gas-Anlagen<\/a> gelten als \u00abunkritisch\u00bb, weil deren Strombezug zur Not auch um einige Stunden aufgeschoben werden kann. Der Verbrauch ist auch nur wenig prozessrelevant. F\u00fcr unkritische Produktionsprozesse in der Industrie heisst das: Es ist zeitlich nicht wichtig, wann der Strom genutzt wird.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Neuartige L\u00f6sung: Bestehendes Verteilnetz ohne Ausbau erweitern<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Darum sieht der vom Projektteam vorgeschlagene Ansatz f\u00fcr diese \u00abunkritischen\u00bb Verbraucher eine komplett neue L\u00f6sung vor: Sie sollen ihren Strombedarf k\u00fcnftig \u00fcber das sogenannte \u00abN-1-Band\u00bb des Verteilnetzes beziehen. Dieses N-1-Band ist ein bis heute nicht genutzter Teil des Netzes, welcher der Versorgungssicherheit dient. Es ist also redundant.<\/p>\n\n\n\n<p>Man kann das bestehende Verteilnetz daher um die redundante Kapazit\u00e4t des N-1-Bands erweitern, ohne das Netz auszubauen. Das redundante Band kann jedoch nur von \u00abunkritischen\u00bb Verbrauchern genutzt werden, da diese bei einem Netzausfall nicht versorgt werden k\u00f6nnen. Der Strombezug muss in diesem Fall um einige Stunden aufgeschoben werden, n\u00e4mlich solange, bis die St\u00f6rung behoben ist.<\/p>\n\n\n\n<p>Stromkunden, welche \u00abunkritische\u00bb Verbraucher betreiben und diese beim Verteilnetzbetreiber anmelden, profitieren von deutlich verg\u00fcnstigten Netztarifen, Steuern und Abgaben. So m\u00fcssen sie zwar im St\u00f6rfall einen Versorgungsunterbruch dieser Verbraucher (so genannten \u00abLasten\u00bb) erdulden, sparen aber im Normalfall markant Kosten ein. Zugleich bleibt die Versorgungssicherheit ihrer \u00abkritischen\u00bb Lasten weiterhin unver\u00e4ndert gew\u00e4hrleistet.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Durch diesen marktbasierten Anreiz profitieren alle Beteiligten:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Die Nutzenden<\/strong>: Wer auf h\u00f6chste Versorgungssicherheit verzichtet, kann stark verbilligten Strom beziehen.<\/li><li><strong>Die Netzbetreibenden<\/strong>: Sie profitieren von einem geringeren Ausbaudruck und sparen so Kosten.<\/li><li><strong>Markt und Gesellschaft:<\/strong> Durch die Anreize wird das Netz ohne unn\u00f6tige staatliche Regulationen besser genutzt. Das hilft mit, einem volkswirtschaftlich teuren Ausbau entgegenzuwirken. Damit unterscheidet sich das vorgeschlagene Modell von den herk\u00f6mmlichen L\u00f6sungen: Diese setzen haupts\u00e4chlich auf gesetzliche Vorschriften.<\/li><li><strong>Industrie und Private:<\/strong> Im Weiteren sorgt das L\u00f6sungsmodell des PA-Projekts mit intelligenten Algorithmen daf\u00fcr, dass Strom stets dann zu Verf\u00fcgung steht, wenn er ben\u00f6tigt wird \u2013 bei Nutzung erneuerbarer Energien muss also auf eine warme Dusche am Feierabend selbstverst\u00e4ndlich nicht verzichtet werden.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p><strong>Das weiss man mittels Lastenvorhersagen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Es ist wichtig, dass Netzwerkbetreibende den Verbrauch und die Bed\u00fcrfnisse der Endkundinnen und -kunden im Voraus kennen. Antworten darauf haben die Mathematikerinnen und Informatiker an der Hochschule Luzern \u2013 Informatik im Rahmen des PA-Projekts entwickelt: Sie haben an Modellen f\u00fcr eine m\u00f6glichst akkurate Lastenvorhersage geforscht \u2013 mittels intelligenter <a rel=\"noreferrer noopener\" href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Predictive_analytics\" target=\"_blank\">Predictive-Analytics<\/a>-L\u00f6sungen. So l\u00e4sst sich aus historischen Lastgangaufzeichnungen bestm\u00f6glich der Energieverbrauch von Morgen ableiten. Das erm\u00f6glicht ein automatisiertes dynamisches Lastmanagement im Smart Grid.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Vielfalt der m\u00f6glichen Ans\u00e4tze dazu ist gross und reicht von einfachen statistischen Mittelwertbildungen bis hin zum Einsatz von komplexen Algorithmen. Doch genauso gross wie die Vielfalt der Ans\u00e4tze ist auch die Variation der Lastg\u00e4nge selbst. Dies macht es nahezu unm\u00f6glich, eine charaktertypische Lastgangkurve zu definieren, auf die ein spezifischer Algorithmus f\u00fcr eine bestm\u00f6gliche Vorhersage angewendet werden kann.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"456\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/msa_predictionInterval_exceed_pct_III.png\" alt=\"Genauigkeit des Bandes einer Lastgangvorhersage bezogen auf historische Werte.\" class=\"wp-image-7718\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/msa_predictionInterval_exceed_pct_III.png 800w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/msa_predictionInterval_exceed_pct_III-300x171.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/msa_predictionInterval_exceed_pct_III-768x438.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/><figcaption>Genauigkeit des Bandes einer Lastgangvorhersage bezogen auf historische Werte.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p>Deshalb hat das Forschungsteam einen sogenannten <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Model_selection\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Modell-Selektions-Ansatz<\/a> verfolgt. Dieser ermittelt individuell f\u00fcr jeden Kunden die Charakteristika seiner Lastg\u00e4nge. Basierend darauf wird das beste Vorhersage-Verfahren f\u00fcr diesen Kunden ausgew\u00e4hlt. Genauer erkl\u00e4rt wird dies in einer <a href=\"https:\/\/www.scitepress.org\/PublicationsDetail.aspx?ID=ZIlj92pJc2g=&amp;t=1\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">neuen Publikation auf der digital library&nbsp;SciTePress<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"770\" height=\"400\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/pa_obs_var_I_I_en_II.png\" alt=\"Beispiel, wie \u00abunkritische\u00bb Lasten (gr\u00fcn) getrennt von den \u00abkritischen\u00bb Lasten \u00fcber das redundante Band im Verteilnetz gespeist werden k\u00f6nnen.\" class=\"wp-image-7721\" srcset=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/pa_obs_var_I_I_en_II.png 770w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/pa_obs_var_I_I_en_II-300x156.png 300w, https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/pa_obs_var_I_I_en_II-768x399.png 768w\" sizes=\"auto, (max-width: 770px) 100vw, 770px\" \/><figcaption>Beispiel, wie \u00abunkritische\u00bb Lasten (gr\u00fcn) getrennt von den \u00abkritischen\u00bb Lasten \u00fcber das redundante Band im Verteilnetz gespeist werden k\u00f6nnen.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Einfache Berechnungen um bis das Zehnfache \u00fcbertreffen<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Die Vorhersageverfahren des Modell-Selektions-Ansatzes reichen von sehr einfachen \u00abdummen\u00bb Verfahren bis zu hochkomplexen \u00abintelligenten\u00bb Algorithmen. \u00abDumme\u00bb Verfahren haben den entscheidenden Vorteil, dass wenig Rechenleistung ben\u00f6tigt wird, um diese zu betreiben. Da sie f\u00fcr viele Verbraucher gute bis sehr gute Ergebnisse erzielen, werden sie schon heute von vielen Energie-Dienstleistern standardm\u00e4ssig eingesetzt. Dennoch gibt es einen nicht vernachl\u00e4ssigbaren Anteil an Verbrauchern, f\u00fcr welche diese einfachen Verfahren nicht greifen, sodass eine Vorhersage damit unm\u00f6glich ist. Hier kommen die intelligenten Vorhersage-Algorithmen zum Zug: F\u00fcr einzelne Lastg\u00e4nge k\u00f6nnen sie die einfachen Berechnungen in Punkto Genauigkeit um bis das Zehnfache \u00fcbertreffen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Auch Private profitieren<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Mit dem Modell-Selektions-Ansatz k\u00f6nnen alle Vorteile verschiedenster Vorhersagemodelle genutzt werden, um auf die spezifischen Eigenschaften unterschiedlicher Lastgangkurven einzugehen und m\u00f6glichst pr\u00e4zise Vorhersagen zu treffen. Gerade das ist f\u00fcr eine bessere Ausnutzung der Netzkapazit\u00e4t von entscheidender Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n<p>Je pr\u00e4ziser die Vorhersagen sind, desto mehr Flexibilit\u00e4t gewinnen die Kundinnen und Kunden. Und desto besser k\u00f6nnen Verteilnetzbetreibende die Kapazit\u00e4t des bestehenden Netzes aussch\u00f6pfen, um unn\u00f6tig hohe Kosten f\u00fcr einen teuren Netzausbau abzuwenden. Das Power-Alliance-Projekt zielt auf grosse Industriekunden ab, wird aber letztlich auch positive Auswirkungen auf die Endnutzerinnen und -nutzer haben.<\/p>\n\n\n\n<p>Ver\u00f6ffentlicht am 20. M\u00e4rz 2020<\/p>\n\n\n<div class=\"blue-box\">\n\t<div class=\"row\">\n\t\t<div class=\"col-md-12\">\n\t\t\t<figure id=\"attachment_7619\" aria-describedby=\"caption-attachment-7619\" style=\"width: 150px\" class=\"wp-caption alignright\"><a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Ram\u00f3n_Christen.jpg\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-thumbnail wp-image-7619\" src=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/wp-content\/blogs.dir\/632\/files\/sites\/3\/Ram\u00f3n_Christen-150x150.jpg\" alt=\"Ram\u00f3n Christen\" width=\"150\" height=\"150\"><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-7619\" class=\"wp-caption-text\">Ram\u00f3n Christen<\/figcaption><\/figure>\n<p><strong>\u00dcber den Hauptautor<\/strong>: <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/ueber-uns\/personensuche\/profile\/?pid=3766\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ram\u00f3n Christen<\/a> ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand an der Hochschule Luzern \u2013 Informatik. Er hat unter der Leitung von <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/gwen-wilke-a358a56\/?originalSubdomain=ch\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gwendolin Wilke<\/a> f\u00fcr das PA-Projekt mathematische Forschung betrieben.<\/p>\n<p><strong>Mehr \u00fcber das Power-Alliance-Projekt<\/strong>: Die Hochschule Luzern \u2013 Informatik ist Teil des transnationalen <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/hochschule-luzern\/forschung\/projekte\/detail\/?pid=3645\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Demonstrationsprojekts Power Alliance (PA)<\/a>. Dieses erforscht unter anderem intelligente <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Predictive_analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Predictive-Analytics<\/a>-L\u00f6sungen f\u00fcr automatisiertes dynamisches Lastmanagement im Smart Grid. Das unter dem EU-Forschungsprogramm ERA-Net Smart Energy Systems laufende Projekt forschte unter der Leitung des Stromkonzerns <a href=\"https:\/\/www.alpiq.com\/ch-de\/alpiq-group\/about-alpiq\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Alpiq<\/a> und wurde in der Schweiz durch das Bundesamt f\u00fcr Energie (BFE) gef\u00f6rdert. Beteiligt waren insgesamt 13 Fachkr\u00e4fte, darunter Wirtschaftspartner sowie Forscherinnen und Forscher der Hochschule Luzern sowie der <a href=\"https:\/\/www.fhnw.ch\/de\/startseite\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Fachhochschule Nordwestschweiz<\/a> FHNW und der <a href=\"https:\/\/www.zhaw.ch\/de\/hochschule\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Z\u00fcrcher Hochschule f\u00fcr Angewandte Wissenschaften<\/a> Siehe dazu auch diesen <a href=\"http:\/\/doi.org\/10.5281\/zenodo.3355399\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Symposiumsbeitrag<\/a> und die <a href=\"https:\/\/www.scitepress.org\/PublicationsDetail.aspx?ID=ZIlj92pJc2g=&amp;t=1\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">neue Publikation auf der digital library&nbsp;SciTePress<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Vorhersagemodelle<\/strong>: Der Fachbereich <a href=\"https:\/\/de.wikipedia.org\/wiki\/Predictive_analytics\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Predictive Analytics<\/a> gewinnt verst\u00e4rkt an Bedeutung und befasst sich mit der Vorhersage von Zeitreihen basierend auf mathematischen Modellen aus historischen Daten. Mit zunehmender Datenakquise wird Predictive Analytics als ein Teilgebiet von Data Science immer wichtiger. Dabei arbeitet man vermehrt mit K\u00fcnstlicher Intelligenz, die Abh\u00e4ngigkeiten erkennt und gute Ergebnisse f\u00fcr die Vorhersage verspricht.<\/p>\n<p><strong>Mehr dar\u00fcber lernen<\/strong>: An der Hochschule Luzern \u2013 Informatik lernen Sie, <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/wirtschaft\/studium\/master\/applied-information-and-data-science\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">das Potenzial von Daten zu verstehen<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/weiterbildung\/data-intelligence-and-big-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Daten f\u00fcrs Gesch\u00e4ft zu nutzen<\/a>.<\/p>\n<p><strong>Intelligente Softwaresysteme<\/strong>: Die Forschungsgruppe <a href=\"https:\/\/www.hslu.ch\/de-ch\/informatik\/forschung\/themen\/mobile-smart-systems\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Mobile &amp; Smart Systems<\/a> der Hochschule Luzern erforscht spezialisierte Prognosealgorithmen zur Verbrauchsvorhersage im Smart Grid.<\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Strom klug nutzen dank intelligenter Stromnetze: Ein Forschungsteam der Hochschule Luzern \u2013 Informatik hat dazu neuartige L\u00f6sungsans\u00e4tze entwickelt. <\/p>\n","protected":false},"author":21,"featured_media":7700,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[71255],"tags":[653299,653300,653281,653301,653280],"class_list":["post-7447","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-forschung-entwicklung","tag-grid-capacity","tag-intelligente-algorithmen","tag-load-prediction","tag-machine-learning","tag-smart-grid"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.3 - 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