Prognosen, Analytik & Optimierung
für Erneuerbare Energien und EnergiespeicherVon der Planung bis zum Betrieb – maximale Wertschöpfung über den gesamten Lebenszyklus Ihrer Anlagen.
CyberForum in Category “High Potential”
EUPD Research in Category “AI Solutions”
the BW Ministry of Economic Affairs, Labour and Tourism
Neue Herausforderungen für die Energienetze lassen bestehe Systeme an ihre Grenzen stoßen.
Die Dynamik im Strommarkt hat sich grundlegend verändert. Erzeugung folgt dem Wetter und der Verbrauch muss sich flexibel anpassen. Variable erneuerbare Energien bestimmen das Systemverhalten, Intraday-Volatilität ist zur Normalität geworden, und die Bilanzierung erfolgt in immer kürzeren Abrechnungszyklen.
Forecast error
Prognosefehler sind längst kein reines Modellierungsproblem mehr, sie stellen ein direktes Risiko für die Bilanz dar. In hochfrequenten Märkten führen bereits geringe Abweichungen zu hohen Ausgleichsenergiekosten und zum Verlust von Intraday-Optionalität.
Ungenutzte Flexibilitäten
Batteriespeicher (BESS) und andere flexible Anlagen werden häufig über statische Regeln oder isolierte Optimierer gesteuert. Dadurch bleibt eine ganzheitliche Co-Optimierung über Peak Shaving, Marktteilnahme und Revenue Stacking hinweg aus.
Black-Box-Risiken
Intransparente Prognose- und Dispatch-Modelle erschweren die Rückverfolgbarkeit von Entscheidungen und setzen Anlagenbetreiber, Betriebsführer und BKV finanziellen, operativen und regulatorischen Risiken aus.
Reasonance Energy Intelligence Platform
Die Plattform ist eine modulare Lösungssuite, die die Lücke zwischen langfristiger strategischer Planung und operativer Echtzeit-Umsetzung für erneuerbare Energien und Energiespeicher schließt.
Techno-ökonomische Investitionsbewertung
Systemkonfiguration I Wirtschaftlichkeitsanalyse I Revenue Stacking
Betrieb
Lastprognosen | Erzeugungsprognosen | BESS-Einsatzplanung
KI-gestützte Analytik
Anlagenmonitoring | Zustands- und Performance-Analysen
Built for stakeholders across the entire energy value chain
Ein durchgängiger Intelligence-Stack: Arc, Flux und Horizon
Von proprietären Prognose- und Dispatch-Modellen über Unternehmenskonnektivität bis hin zu intuitiver KPI-Visualisierung und überprüfbarer Berichterstellung. Reasonance vereint alle Fähigkeiten, die Sie benötigen, auf einer einzigen Plattform.
ARC Engine
Prognose- und Co-Optimierungs-Engine auf Basis physikalischer und prozessualer Modellierung, adaptivem Machine Learning und stochastischer Optimierung.
FLUX Konnektivität
Standardisierte REST-API zur nahtlosen Integration in bestehende EMS-, ETRM-, Trading- und Anlagensteuerungsumgebungen – ohne operative Unterbrechungen.
HORIZON Interface
Eine Visualisierungsschicht stellt Ihre KPIs transparent dar und gewährleistet vollständige Nachvollziehbarkeit jedes generierten operativen Signals.
Reduzierung der Ausgleichsenergiekosten
durch preisgekrönte Last- und ErzeugungsprognosenUmsatzsteigerung
durch optimierte BESS-Einsatzplanung und Revenue-StackingSchnellerer Return on Investment
durch Simulation, Wirtschaftlichkeitsanalyse und optimale AnlagendimensionierungMaßgeschneiderte Lösungen für Ihre operativen und wirtschaftlichen Ziele
Gleicher technologischer Kern, unterschiedliche Mehrwertpotenziale.
Wählen Sie Ihre Rolle und erfahren Sie, wie wir die Wirtschaftlichkeit und Effizienz Ihrer erneuerbaren Energie- und Speicheranlagen maximieren
Eine Erfolgsgeschichte
Techno-ökonomische Investitionsanalyse für ein industrielles Microgrid
Für einen Schweizer Hersteller mit Vor-Ort-PV-Anlage und kontinuierlicher industrieller Last haben wir eine hochaufgelöste Investitionsbewertung durchgeführt, um vor der Kapitalbindung die optimale Behind-the-Meter-BESS-Konfiguration und Betriebsstrategie zu bestimmen.
Strategische Handlungsempfehlungen
Integrierte Intelligenz über den gesamten Anlagenlebenszyklus
Unsere Lösungssuite deckt den gesamten Prozess von der strategischen Planung bis zur operativen Echtzeit-Umsetzung nahtlos ab. Dabei kombinieren wir preisgekrönte Prognosegenauigkeit mit deterministischen Einsatz- und Dispatch-Lösungen, um die Performance über den gesamten Anlagenlebenszyklus hinweg zu optimieren.
Lastprognosen
Netzsignaldifferenzierung · C&I-VerbrauchKontextbewusste Intelligenz
Prozessbasierte Modellierung statt statischer Muster und historischer Durchschnittswerte
Physikalisch und prozessual fundierte Modellierung (keine Black-Box-Logik)
Blind Source Separation zur Entflechtung von Lastsignalen und Trennung von Netzbezug und BTM PV
Multi-Source-Datenfusion unter Einbeziehung von Wetter- und Ereignissignalen
Erzeugungsprognosen
PV · WasserkraftAktive Intelligenz statt statischer Daten
Physikalisch fundierte KI mit kontinuierlicher Nachkalibrierung.
Physikalisch fundierte Modellierung (keine Black-Box-Logik)
Adaptive Modellkalibrierung zur Abbildung lokaler und anlagenspezifischer Effekte
Multi-Source-Datenfusion zur Reduktion von Verzerrungen aus numerischen Wettervorhersagen
Dispatch Optimierung
BESS · Wasserkraft · WasserstoffNachvollziehbare Steuerung statt Black-Box-Logik
Co-Optimierung von erneuerbaren Energien, Arbitrage, Peak Shaving und Systemdienstleistungen.
Mathematische Optimierung anstelle von Black-Box-KI
Multi-Objective-Co-Optimierungs-Engine
Rollierende Re-Optimierung unter physikalischen und marktseitigen Restriktionen
BESS Investitionsanalyse
BESS Dimensionierung · CapEx · Due DiligenceNicht schätzen. Simulieren.
Digital-Twin-Analyse statt vereinfachter Tabellenmodelle – für fundierte Investitionsentscheidungen.
Stochastische Simulationen in 15-Min-Auflösung zur Abbildung kurzfristiger Volatilität.
Physikalisch fundierte Restriktionen berücksichtigen Anlagenalterung und operativen Grenzen
Integration proprietärer oder marktüblicher langfristiger Preiskurven
Ein Gehirn. Voller Kontext. Keine Annahmen.
Eine technische Grundlage für sicherheitskritische Anwendungen, die preisgekrönte Prognoseverfahren mit deterministischer, marktübergreifender Co-Optimierung vereint – für maximale Präzision, Zuverlässigkeit und Interpretierbarkeit jedes operativen Signals und jedes Systemoutputs.
Physikalisch fundierte Modellierung
Unsere Modelle lernen, wie sich Ihre Anlagen tatsächlich verhalten. Degradation, Verschmutzung und Effizienzverluste werden aus Messdaten abgeleitet. Jede Prognose ist interpretierbar und enthält quantifizierte Unsicherheiten.
Glass-Box-Logik
Wir ersetzen Black-Box-Heuristiken durch MILP-basierte Optimierung unter Unsicherheit. Das Ergebnis sind mathematisch nachvollziehbare und erklärbare Einsatz- und Handelsentscheidungen mit vollständiger Rückverfolgbarkeit.
Ganzheitliche Co-Optimierung
Märkte, Anlagen und Zielgrößen werden in einem einzigen Modell optimiert. Sequenzielle Heuristiken entfallen und ermöglichen eine nachweislich optimale Wertschöpfung über Arbitrage, Flexibilitätsleistungen und Sektorkopplung hinweg.
Selbstkorrigierende Prognosen
Wir kombinieren mehrere Wetterdatenquellen und nutzen Ihre Anlagen als Messreferenzen, um systematische Verzerrungen zu erkennen und zu eliminieren.
So entstehen Prognosen, die sich kontinuierlich verbessern.
Flexible Integration
Nutzen Sie einzelne Lösungen oder eine vollständig integrierte Lösungssuite – passend zu Ihrem spezifischen Anwendungsfall.
Cloud-native Skalierbarkeit
Wir betreiben und steuern gleichzeitig tausende Anlagen gleichzeitig, gehostet in deutschen Rechenzentren.
Hohe Verfügbarkeit
Verlassen Sie sich auf eine SLA-Verfügbarkeit von über 99,5 %, ausgelegt für den kontinuierlichen Betrieb.
KRITIS-konforme Sicherheit
Auf Basis einer Zero-Trust-Architektur (ZTA) mit VPN, TLS-1.3-Verschlüsselung und OIDC-basierter Identitätsverwaltung.
Reasonance in Zahlen




