AI-POWERED FORECASTING

Natural Language Energy Price Forecasts with AI

Simply ask "When should I charge my EV tomorrow?" and get instant, actionable forecasts powered by Claude 4.5 Sonnet and live EPEX spot prices.

Was macht unsere KI-Prognose einzigartig:

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Natürlichsprachige Schnittstelle: Stellen Sie Fragen auf Deutsch oder Englisch, keine technischen Kenntnisse erforderlich
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Claude 4.5 Sonnet Integration: Modernste Sprachmodelle für kontextbewusste Prognosen
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Echtzeitdatenanalyse: Live-EPEX-Spotpreise, Wetterprognosen und Netzstatus
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Umsetzbare Empfehlungen: Erhalten Sie spezifische Zeitfenster für optimale Energienutzung
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Mehrtagesprognosen: Planen Sie voraus mit Prognosen bis zu 7 Tage im Voraus

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CAPABILITIES

Comprehensive AI Forecasting Features

From simple price queries to complex optimization scenarios – our AI understands your energy questions.

💬

Conversational Queries

Ask questions naturally: "When's the cheapest time to run my heat pump tomorrow?" or "Should I delay charging my EV today?" The AI understands context and responds with actionable advice.

Try Now →

📊

Price Trend Analysis

Visualize price forecasts with AI-generated explanations. Understand why prices spike at certain times and how weather patterns affect renewable energy production.

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⚡

Load Shifting Recommendations

AI analyzes your consumption patterns and suggests optimal times to shift high-power loads. Save up to 40% on energy costs by following AI recommendations.

Get Started →

🔮

Multi-Variable Predictions

Combines spot prices, weather forecasts, grid congestion, and renewable production to provide holistic energy forecasts. Factors in solar irradiance, wind speeds, and temperature.

Learn More →

🎯

Personalized Insights

AI learns your consumption habits and provides personalized recommendations. "Your heat pump uses 4 kW – best time to run it tomorrow is 2-4 AM when prices drop to 8 cents/kWh."

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📱

Telegram Bot Integration

Get AI forecasts directly in Telegram. Ask questions on the go and receive instant push notifications when prices drop below your threshold.

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USE CASES

Real-World AI Forecasting Applications

See how businesses and homeowners use AI forecasts to optimize energy consumption.

Smart EV Charging Strategy

Question: "I need 40 kWh for my Tesla by 7 AM tomorrow. When should I charge?" AI Response: "Start charging at 1:30 AM. Prices will be 12 cents/kWh (vs 28 cents now). You'll save €6.40."

Heat Pump Load Shifting

Industrial facility saves 30% on heating costs by running heat pumps during off-peak hours identified by AI. System pre-heats thermal storage when prices are optimal.

Battery Storage Arbitrage

AI predicts optimal charge/discharge cycles for home battery systems. "Charge battery tonight at 8 cents/kWh, discharge tomorrow evening at 32 cents/kWh for 24 cents profit per kWh."

ERFOLGSGESCHICHTEN

Praxisnahe Prognose-Auswirkungen

Fertigungswerk €250k Jährliche Einsparungen

7-Tage-Preisprognose senkt Energiekosten um 23%

Ein Chemiehersteller mit 24/7-Betrieb kämpfte mit volatilen Strompreisen. Wir implementierten unsere Claude-gestützte 7-Tage-Spotpreis-Prognose mit natürlichsprachlichen Erklärungen. Das Produktionsplanungsteam verlegte 40% der energieintensiven Prozesse in prognostizierte Niedrigpreis-Fenster. Ergebnis: €250k jährliche Einsparungen, 23% Kostenreduktion, ROI in 4 Monaten.

7-day

Prognosehorizont

23%

Kostenreduktion

€250k

Jährliche Einsparungen

Rechenzentrum 92% Genauigkeit

Wetterabhängige Prognose optimiert Kühlung

Ein Hyperscale-Rechenzentrum benötigte präzise 24-Stunden-Energieprognosen zur Optimierung von Kühlung und Workload-Verteilung. Unsere KI integriert Wetterdaten, historische Muster und Server-Last-Prognosen. Prognosegenauigkeit: 92% (vs. 78% Baseline). Ermöglichte Vorkühlung in Niedrigpreis-Phasen, reduzierte Spitzenlast-Gebühren um €180k jährlich.

92%

Prognosegenauigkeit

€180k

Spitzenlast-Einsparungen

24h

Update-Zyklus

Einkaufszentrum 15% Energiereduktion

Belegungsprognose reduziert HVAC-Verschwendung

Ein Einzelhandelskomplex verschwendete Energie durch Heizen/Kühlen leerer Bereiche. Wir erstellten ML-Modelle zur stündlichen Belegungsprognose pro Zone mit historischen Verkehrsdaten, Wetter, Veranstaltungskalender. HVAC-System konditioniert nur prognostizierte belegte Bereiche vor. Ergebnisse: 15% Gesamtenergiereduktion, verbesserte Kundenzufriedenheit von 7.2 auf 8.9/10.

15%

Energie gespart

8.9/10

Komfort-Score

Hourly

Prognose-Granularität