ESSEN / MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein KI-gestütztes Prognoseprojekt soll Handelssignale an Strombörsen schneller und genauer machen, zunächst unter menschlicher Kontrolle. Im Zentrum stehen Datenquellen jenseits klassischer Wetter- und Marktreihen, darunter Medien- und Social-Media-Inhalte. Dahinter steht ein Zusammenspiel aus dem Essener Energieflexibilitäts-Startup Esforin und dem Münchner Robotik-KI-Lehrstuhl von Alois Knoll. Ziel ist, Preisfenster über mehrere Tage stabiler zu planen und damit die Energiewende effizienter zu machen.
Die Energiewende macht den Strommarkt nicht nur grüner, sondern auch unruhiger. Während Sonne und Wind wetterabhängig einspeisen, entstehen immer wieder Stunden mit Über- oder Unterangeboten. Für Unternehmen bedeutet das: Sie können ihre Kosten nicht allein über die reine Produktion steuern, sondern müssen zunehmend flexibel reagieren. Genau hier setzt Esforin an, ein Essener Startup, das bereits 2014 die Idee verfolgte, Strom- und Gasverbrauch stärker an Börsenkurse zu koppeln. Das Prinzip klingt simpel: Wenn Preise hoch sind, wird der Verbrauch gedrosselt und Überschussstrom verkauft; bei niedrigen Preisen wird die Produktion hochgefahren. So wandelt sich Flexibilität von einer Nebensache zu einem wirtschaftlichen Hebel, der zugleich Netzlast reduziert und verhindert, dass Solar- und Windstrom ungenutzt verfällt.
Technisch betrachtet basiert dieser Ansatz auf Algorithmen, die Markt- und Systemsignale erkennen und vorhersagen, um Stromflüsse besser zu timen. In der Praxis nutzen Unternehmen dafür unterschiedliche Flexibilitätsquellen wie Batteriespeicher oder eigene Erzeugungsanlagen. Damit wird auch klar, warum die „Flexibilitätsvermarktung“ an Bedeutung gewinnt: Je volatiler die Preisbildung, desto wertvoller wird eine Steuerung, die nicht nur reagiert, sondern rechtzeitig entscheidet. Laut Christian Hővelhaus, Gründer von Esforin und zuvor unter anderem in leitender Rolle bei RWE, haben sich die Rahmenbedingungen über die Jahre verändert. Die Energiewende hat die Produktionskosten für Strom gesenkt, gleichzeitig aber die Unsicherheit an den Börsen durch kurzfristige Wettereffekte erhöht. Sein Punkt: Optimierung ist heute entscheidend, weil sich aus Preisunterschieden bei großen Handelsmengen schnell relevante Ergebnishebel ableiten lassen.
Spannend wird es dort, wo KI direkt in diese Prognosekette eingreifen soll. Alois Knoll, Leiter des Lehrstuhls für Robotik, Künstliche Intelligenz und Echtzeitsysteme an der Technischen Universität München, hat im April 2025 zudem das Startup 1Alpha gegründet, das spezialisierte KI-Agenten für Bürokratieaufgaben im Mittelstand adressiert. Bei dem Energieprojekt geht es jedoch nicht um Automatisierung von Formularen, sondern um das Lesen von Handelssignalen: KI soll zusätzliche Datenquellen auswerten, die klassische Modelle häufig nicht berücksichtigen. Das Experiment startete laut den Angaben der Beteiligten im Oktober und soll Handelssignale zunächst unter menschlicher Kontrolle ausgeben. Knoll argumentiert dabei mit dem Nutzen von Mustererkennung in großen Datenmengen: Wo menschliche Analytik an Grenzen stößt, können KI-Modelle Zusammenhänge schneller identifizieren und dadurch Prognosen präziser machen.
Der Kern liegt in der zeitlichen Reichweite der Vorhersagen. Bisher konzentrieren sich die Algorithmen von Esforin vor allem auf das Preisgeschehen der kommenden 24 Stunden. Wenn sich Strompreise jedoch zuverlässiger für drei bis fünf Tage prognostizieren ließen, könnten Händler ihre Positionen früher anpassen. Das ist nicht nur eine Komfortverbesserung, sondern wirkt direkt auf Handelsstrategien: Ein kleiner Preisversatz über größere Mengen kann sich in spürbare Erträge übersetzen. Gleichzeitig adressiert das Projekt eine reale Schwachstelle vieler datengetriebener Prognosen: Externe Schocks und kontextuelle Verschiebungen kommen oft nicht nur in Wetter- oder Marktdaten vor. In den Überlegungen sollen daher neben klassischen Informationen auch Inhalte aus Social Media oder Medienberichten sowie Anomalien, die Menschen nicht ohne Weiteres erkennen, einfließen können. Damit versucht das Team, politische und wirtschaftliche Entwicklungen stärker in den Algorithmus zu überführen, etwa wenn sich internationale Ereignisse auf Energiemärkte auswirken.
Allerdings endet die Verantwortung nicht bei der KI. Knoll betont, dass der menschliche Händler zunächst weiterhin gebraucht wird, weil Fachwissen, Erfahrung und die Einordnung komplexer Situationen nicht vollständig ersetzbar seien. Das Projekt zielt damit eher auf eine stufenweise Verschiebung der Entscheidungshilfe als auf eine „vollautonome“ Handelsmaschine. Perspektivisch soll die nächste Stufe darin bestehen, dass sich menschliche Intuition stärker in KI-Agenten und damit in Rechnerlogik übertragen lässt. In der Aussageform wird deutlich, worauf es technologisch hinausläuft: Alles, was sich in Form von erlernbaren Regeln oder wiederholbaren Mustern abbilden lässt, kann prinzipiell auch automatisiert werden. Wie gut das bereits seit Projektstart funktioniert, bleibt vorerst bewusst vage; die Beteiligten sprechen lediglich von einer bisherigen Zufriedenheit, ohne konkrete Kennzahlen zu nennen.
Für den Markt und die Energiewirtschaft ist genau diese Zurückhaltung ein Hinweis auf das, was in solchen Systemen besonders schwierig ist: Prognosen müssen nicht nur statistisch, sondern operativ belastbar sein. Knoll und Hővelhaus verweisen auf Fälle, in denen selbst große Datenmodelle externe Überraschungen nicht im Voraus „sehen“ konnten, etwa im Kontext des Nahost-Konflikts und der darauf folgenden Ereignisse rund um eine Blockade im Bereich Hormus. Der Unterschied zur enttäuschenden Erwartung wird dabei pragmatisch erklärt: KI reagiert auf das, was in Daten und im Internet verfügbar ist; wenn Informationen nicht rechtzeitig oder nicht in ausreichender Qualität vorliegen, bleibt der Algorithmus blind. Daraus folgt für Unternehmen ein klarer Umsetzungsansatz: KI-gestützte Prognosen müssen als Ergänzung verstanden werden, die mit Datenqualität, Risikoüberwachung und klaren Entscheidungsrollen zusammen funktionieren. Wenn das gelingt, könnte das Projekt ein konkretes Beispiel dafür werden, wie deutsche Stärken in der KI-Entwicklung mit erprobten Energie-Algorithmen zusammenspielen – nicht als Schlagwort, sondern als Prozess, der den Handel über Tage planbarer macht.
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