Die Zukunft der Energieplanung ist keine Glaskugel, sondern Code. Und sie ist grün. Mit Python, TimescaleDB und Machine Learning lässt sich der Energieverbrauch einer Produktion präzise vorhersagen – auf 15-Minuten-Intervalle genau, bis zu 3 Stunden im Voraus.
Das ermöglicht aktives Lastmanagement: Maschinen werden in Schwachlastzeiten eingeplant, teure Lastspitzen werden vermieden, und der Eigenverbrauch von PV-Anlagen wird optimiert. Das Ergebnis sind messbar niedrigere Energiekosten und ein aktiver Beitrag zur Energiewende.
Ich habe dieses System für einen mittelständischen Produktionsbetrieb entwickelt und dabei auf vollständig Open-Source-Technologien gesetzt: Python für die Analyse, TimescaleDB für die Zeitreihendaten und n8n für die Automatisierung der Vorhersage-Pipelines.