Projektzusammenfassung: Energie-Empfehlungssystem

LSTM-basierte Lastprognosen plus Empfehlungslogik für nachhaltige Netzbetriebe.

Das Projekt kombiniert kurzfristige Lastprognosen mit einer richtlinienbewussten Empfehlungslogik, um Abregelungen zu reduzieren und die Integration erneuerbarer Energien zu verbessern. Eine modulare Pipeline verarbeitet Last-, Wetter- und Kalenderdaten; ein Seq2Seq-LSTM liefert Mehrhorizont-Prognosen; die Bereitstellung erfolgt über einen containerisierten FastAPI-Service.

Highlights

• Multi-Horizont-LSTM verbessert RMSE gegenüber ARIMA/XGBoost-Baselines.
• Robust gegenüber synthetischen Wetter-Perturbationen; klare Feature-Attributionen.
• Produktionsreif: versionierte Artefakte, Drift-Monitoring und Canary-Updates.

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• Übersicht: Energie-Empfehlungssystem
• Technische Details: Modell & Pipeline
• Projektführung: Lieferung & Risiken
• Produktstrategie: Personas, KPIs, Roadmap

Weitere Details und Repos sind auf den Projektseiten verlinkt.