Datenhinweise & Methodik

Der Tageswert der Prognose ergibt sich aus Basistrend + wetterbedingter Zusatzkorrektur. Die wetterbedingte Zusatzkorrektur besteht aus einem Temperaturbeitrag und einem Stromsektor-Beitrag. Erst danach wird über den Speicheranteil (ShareIn / ShareOut) bestimmt, wie viel davon plausibel direkt im Speicher sichtbar wird.

Modellkonstanten – Kalender & Temperatur

Modellkonstanten – Strom-Proxy aus Wind und Sonne

Modellkonstanten – Speicherwirksamkeit & Stabilisierung

Symbolik und Herkunft der Variablen

Vereinfachte Rechenlogik (kommentiert)

HDD_7d_Basis = max(0, 18 - T̄_7d)
// Heizgradtage der 7-Tage-Wetterbasis.
// Je kälter die letzten 7 Tage im Mittel waren, desto höher dieser Wert.

HDD_Tag = max(0, 18 - T_Tag)
// Heizgradtage des Prognosetags.
// Je kälter der Prognosetag, desto höher der angenäherte Heizbedarf.

HDD_Abw = HDD_Tag - HDD_7d_Basis
// Abweichung des Heizbedarfs gegenüber der 7-Tage-Basis.
// Positiv = Prognosetag ist kälter als das jüngste Wettermittel.
// Negativ = Prognosetag ist milder als das jüngste Wettermittel.

Δ_temp_roh = -0,0625 * HDD_Abw
// Rohbeitrag der Temperatur zur Prognose in %-Punkten.
// Kälter als die 7-Tage-Basis wirkt negativ auf den Speicherstand,
// milder als die 7-Tage-Basis wirkt entlastend bzw. positiv.

Kältefaktor = 1 + 0,35 * clamp((2 - T_Tag) / 10, 0, 1)
// Verstärkt den Temperaturbeitrag an sehr kalten Tagen zusätzlich.
// Ab +2 °C kein Zusatz-Boost, Richtung −8 °C schrittweise bis zum Maximalwert.

Δ_temp_roh = Δ_temp_roh * Kältefaktor
// Wendet den Kälte-Boost auf den rohen Temperaturbeitrag an.
// Sehr kalte Tage beeinflussen die Prognose dadurch stärker als nur linear über HDD.

solarScore_Tag = clamp(Shortwave_Tag / 16, 0, 1)
// Normiert die tägliche kurzwellige Strahlung (0..16 MJ/m²) auf einen Bereich von 0 bis 1.
// Dient hier als einfacher Tages-Proxy für solare Entlastung.

solarRelief_Tag = 0,05 * solarScore_Tag
// Maximal 5 % Entlastung des Temperaturbeitrags, skaliert nach Solar-Score.

wenn (HDD_Tag > 0 und Δ_temp_roh < 0):
  Δ_temp_roh = Δ_temp_roh * (1 - solarRelief_Tag)
// Solare Entlastung wird nur angewendet,
// wenn überhaupt Heizbedarf vorliegt (HDD_Tag > 0)
// und der Temperaturbeitrag tatsächlich in Richtung zusätzlicher Ausspeicherung wirkt.

windScore_Tag = clamp((Wind_Tag - 2,6) / 3,4, 0, 1)
// Normiert die mittlere Windgeschwindigkeit (2,6..6,0 m/s) auf einen Bereich von 0 bis 1.
// Niedriger Wind ergibt einen kleinen Score, höherer Wind einen größeren Score.

solarSeasonFactor_Tag = SolarSaisonFaktor(Datum_Tag)
// Liefert einen glatten saisonalen Faktor nur für den Solar-Anteil.
// 21.12. = 0,80 | 20.06. = 1,20 | Jahresmittel = 1,00.

renIdx_Tag_raw = clamp(0,55 * windScore_Tag + 0,45 * solarScore_Tag * solarSeasonFactor_Tag, 0, 1)
// Bildet aus Wind und saisonal moduliertem Solar-Anteil den täglichen Erneuerbaren-Index.
// Der Faktor wirkt nur auf den Solar-Anteil; der Wind-Anteil bleibt unverändert.
// Hoher Wert = mehr erwartbare Erneuerbaren-Verfügbarkeit.

renIdx̄_7d_raw = Mittelwert der letzten 7 Tageswerte von renIdx_Tag_raw
// 7-Tage-Basis des Erneuerbaren-Index (gleiche Koordinate).
// Jeder Tageswert enthält dabei seine eigene kalendarische Solar-Modulation.
// Verglichen wird also der Prognosetag mit der jüngsten Wetterlage,
// nicht mit einem langfristigen Klimamittel.

Kompression(x, a = 0,40):
  // Komprimiert den Erneuerbaren-Index vor der Umrechnung in den Gas-Proxy.
  // Ziel: Sehr niedrige und sehr hohe Rohwerte etwas zur Mitte hin verschieben,
  // damit Extremzonen robuster und realitätsnäher abgebildet werden.
  wenn (x < 0,5):
    0,5 * (x / 0,5)^(1 - a)
    // Untere Hälfte: Kleine Werte werden etwas angehoben.
  sonst:
    1 - 0,5 * ((1 - x) / 0,5)^(1 - a)
    // Obere Hälfte: Große Werte werden etwas abgesenkt.

renIdx_Tag = Kompression(renIdx_Tag_raw, 0,40)
// Wendet die Kompression auf den Erneuerbaren-Index des Prognosetags an.

renIdx_7d_Basis = Kompression(renIdx̄_7d_raw, 0,40)
// Wendet dieselbe Kompression auch auf die 7-Tage-Basis an,
// damit Tageswert und Vergleichsbasis methodisch konsistent behandelt werden.

GasProxy(renIdx):
  // Übersetzt den komprimierten Erneuerbaren-Index in einen Proxy
  // für den wahrscheinlichen Erdgasenergieeinsatz im Stromsektor.
  // Wenig Erneuerbare -> höherer Gas-Proxy.
  // Viel Erneuerbare -> niedrigerer Gas-Proxy.

  wenn (renIdx <= 0,02):
    GasProxy = 900
    // Bei extrem geringer Erneuerbaren-Verfügbarkeit
    // wird direkt die obere Plausibilitätsgrenze gesetzt.

  sonst:
    scarcity = 1 - renIdx
    // Knappheitsmaß der Erneuerbaren.
    // Je kleiner der Erneuerbaren-Index, desto größer die Knappheit.

    shaped = scarcity^3,2
    // Nichtlineare Verstärkung der Knappheit.
    // Niedrige Erneuerbaren-Verfügbarkeit wirkt dadurch überproportional
    // auf den späteren Gas-Proxy.

    GasRaw = 60 + (900 - 60) * shaped
    // Rohwert des Gas-Proxys innerhalb des festen Bands von 60 bis 900 GWh/Tag.

GasProxy = clamp(60 + (GasRaw - 60) * GasProxy_Gain, 60, 900)
	// Wendet den technischen Anpassungsfaktor (GasProxy_Gain) auf den Rohwert an.
	// GasProxy_Gain = 1,15 verstärkt Abweichungen oberhalb der Untergrenze (60) um 15 %.
	// Unabhängig davon begrenzt clamp den Wert auf das Band von 60 bis 900 GWh/Tag.

GasProxy_Tag = GasProxy(renIdx_Tag)
// Gas-Proxy des Prognosetags.
// Entspricht dem modellierten "Gasbedarf Strom" für den einzelnen Prognosetag.

GasProxy_7d_Basis = GasProxy(renIdx_7d_Basis)
// Gas-Proxy der 7-Tage-Basis.
// Dient als Vergleichswert, um nur die wetterbedingte Abweichung zu erfassen.

Δ_ren_roh = -((GasProxy_Tag - GasProxy_7d_Basis) / 100) * 0,03984
// Rohbeitrag des Stromsektors in %-Punkten.
// Liegt der Gas-Proxy des Prognosetags über der 7-Tage-Basis,
// wirkt das negativ auf den Speicher.
// Die Umrechnung erfolgt von GWh in Füllstands-Prozentpunkte.

Δ_wetter_roh = Δ_temp_roh + Δ_ren_roh
// Fasst Temperaturbeitrag und Stromsektor-Beitrag
// zur gesamten wetterbedingten Zusatzkorrektur zusammen.

BasisTrend_GWh = (Δ_basis_roh / 100) * 251000
// Rechnet den rohen Basistrend in GWh/Tag um.
// Dieser Wert wird genutzt, um das aktuelle Speicherregime
// als eher ausspeichernd oder eher einspeichernd einzuordnen.

wenn (Δ_wetter_roh < 0):
  coldness = clamp((11 - T_Tag) / (11 - (-8)), 0, 1)
  // Misst, wie kalt der Prognosetag im ShareOut-Sinn ist.
  // Je kälter der Tag, desto höher der Wert.

  withdrawRegime = clamp((-BasisTrend_GWh) / 250, 0, 1)
  // Misst, wie stark bereits ein ausspeicherndes Grundregime vorliegt.
  // Je negativer der Basistrend, desto stärker die laufende Entnahmephase.

  shareRaw = clamp(0,30 + (0,70 - 0,30) * coldness + 0,05 * withdrawRegime, 0,30, 0,70)
  // Bestimmt den plausiblen Anteil negativer Wetterimpulse,
  // der tatsächlich als zusätzliche Ausspeicherung im Speicher sichtbar wird.

sonst:
  warmth = clamp((T_Tag - 11) / (18 - 11), 0, 1)
  // Misst, wie mild der Prognosetag im ShareIn-Sinn ist.
  // Je milder der Tag, desto höher der Wert.

  injectRegime = clamp(BasisTrend_GWh / 250, 0, 1)
  // Misst, wie stark bereits ein einspeicherndes Grundregime vorliegt.
  // Je positiver der Basistrend, desto stärker die laufende Einspeicherungsphase.

  shareRaw = clamp(0,30 + (0,70 - 0,30) * warmth + 0,05 * injectRegime, 0,30, 0,70)
  // Bestimmt den plausiblen Anteil positiver Wetterimpulse,
  // der tatsächlich als Einspeicherung oder geringere Ausspeicherung im Speicher sichtbar wird.

effectiveShare = (1 - 0,30) + 0,30 * shareRaw
// Mischt 30 % Share-Logik mit 70 % neutraler 1:1-Übertragung.
// Dadurch wird der Wetterimpuls weder vollständig nach Share-Logik
// noch vollständig ungedämpft übernommen.

Δ_wetter_effektiv = clamp(Δ_wetter_roh * effectiveShare, -1, +1)
// Berechnet die tatsächlich wirksame wetterbedingte Zusatzkorrektur.
// Gleichzeitig wird der Tageseffekt auf einen plausiblen Bereich begrenzt,
// damit Ausreißer die Prognose nicht ungebremst verzerren.

Δ_tag_roh = Δ_basis_roh + Δ_wetter_effektiv
// Roh-Tagesdelta vor Wochentagslogik.
// Es setzt sich aus Basistrend und effektivem Wetterbeitrag zusammen.

wenn (Δ_tag_roh > 0):
  Zielgewicht = 2 - Wochentagsgewicht
// Spiegelt die Wochentagslogik für Einspeicherung um 1,00.

wenn (Δ_tag_roh < 0):
  Zielgewicht = Wochentagsgewicht
// Verwendet die normale Wochentagslogik für Ausspeicherung.

wenn (Δ_tag_roh == 0):
  Zielgewicht = 1,00
// Bei neutralem Roh-Tagesdelta bleibt der Kalendereffekt neutral.

DOW_Stärke = smoothstep01(clamp(|Δ_tag_roh| / 0,10, 0, 1))
// Dämpft die Wochentagswirkung bei kleinen Tagesbewegungen Richtung 1,00.
// Ab 0,10 %-Punkten Roh-Tagesdelta greift die Zielgewichtung voll.

DOW_Faktor = 1 + DOW_Stärke * (Zielgewicht - 1)
// Bildet den tatsächlich wirksamen Wochentagsfaktor.

Δ_tag = Δ_tag_roh * DOW_Faktor
// Endgültige tägliche Veränderung des Speicherfüllstands.
// Erst hier wirkt der richtungsabhängige Kalendereffekt.

Füllstand_neu = clamp(Füllstand_alt + Δ_tag, 0, 100)
// Schreibt den Füllstand einen Tag weiter fort.
// Das Ergebnis wird technisch auf den Bereich 0 % bis 100 % begrenzt.
			  

Beispielrechnung (vereinfacht, aber vollständig)

Das Beispiel zeigt die Modelllogik Schritt für Schritt: Variablen festlegen → Formel zeigen → Werte einsetzen → Ergebnis berechnen.

1) Basistrend

Formel:
Δ_basis_roh = Ø 7-Tage-Nettoänderung

Einsetzen:
Δ_basis_roh = −0,08 %-Punkte

2) Temperaturbeitrag

Formeln:
HDD_7d_Basis = max(0, 18 − T̄_7d)
HDD_Tag = max(0, 18 − T_Tag)
HDD_Abw = HDD_Tag − HDD_7d_Basis
Δ_temp_roh = −0,0625 × HDD_Abw

Einsetzen:
HDD_7d_Basis = 18 − 5,0 = 13,0
HDD_Tag = 18 − 0,0 = 18,0
HDD_Abw = 18,0 − 13,0 = 5,0
Δ_temp_roh = −0,0625 × 5,0 = −0,3125 %-Punkte

3) Kälte-Boost und solarer Entlastungseffekt

Formeln:
Kältefaktor = 1 + 0,35 × clamp((2 − T_Tag) / 10, 0, 1)
solarScore_Tag = clamp(Shortwave_Tag / 16, 0, 1)
solarRelief_Tag = 0,05 × solarScore_Tag
Δ_temp_roh_neu = Δ_temp_roh × Kältefaktor × (1 − solarRelief_Tag)

Einsetzen:
Kältefaktor = 1 + 0,35 × ((2 − 0,0) / 10) = 1,07
solarScore_Tag = 8,0 / 16 = 0,50
solarRelief_Tag = 0,05 × 0,50 = 0,025 (= 2,5 %)
Δ_temp_roh_neu = −0,3125 × 1,07 × (1 − 0,025) = −0,3260 %-Punkte

4) Tageswert des Erneuerbaren-Index aus Wind, Sonne und Kalendertag

Formeln:
windScore_Tag = clamp((Wind_Tag − 2,6) / 3,4, 0, 1)
solarScore_Tag = clamp(Shortwave_Tag / 16, 0, 1)
solarSeasonFactor_Tag = SolarSaisonFaktor(Datum_Tag)
renIdx_Tag_raw = clamp(0,55 × windScore_Tag + 0,45 × solarScore_Tag × solarSeasonFactor_Tag, 0, 1)

Einsetzen:
windScore_Tag = (4,0 − 2,6) / 3,4 = 0,4118
solarScore_Tag = 8,0 / 16 = 0,5000
solarSeasonFactor_Tag = SolarSaisonFaktor(11.02.2026) = 0,8761
renIdx_Tag_raw = 0,55 × 0,4118 + 0,45 × 0,5000 × 0,8761 = 0,4236

5) Kompression und Gasbedarf Strom

Formeln:
Für x < 0,5 gilt: x_kompr = 0,5 × (x / 0,5)^0,60
Für x ≥ 0,5 gilt: x_kompr = 1 − 0,5 × ((1 − x) / 0,5)^0,60
scarcity = 1 − renIdx
shaped = scarcity^3,2
GasRaw = 60 + (900 − 60) × shaped
GasProxy = clamp(60 + (GasRaw − 60) × 1,15, 60, 900)

Einsetzen für den Prognosetag:
renIdx_Tag = 0,5 × (0,4236 / 0,5)^0,60 = 0,4526
scarcity_Tag = 1 − 0,4526 = 0,5474
shaped_Tag = 0,5474^3,2 = 0,1454
GasRaw_Tag = 60 + 840 × 0,1454 = 182,1 GWh/Tag
GasProxy_Tag = 60 + (182,1 − 60) × 1,15 = 200,4 GWh/Tag

Einsetzen für die 7-Tage-Basis:
renIdx_7d_Basis = 1 − 0,5 × ((1 − 0,55) / 0,5)^0,60 = 0,5306
scarcity_7d = 1 − 0,5306 = 0,4694
shaped_7d = 0,4694^3,2 = 0,0889
GasRaw_7d = 60 + 840 × 0,0889 = 134,7 GWh/Tag
GasProxy_7d_Basis = 60 + (134,7 − 60) × 1,15 = 145,9 GWh/Tag

6) Stromsektor-Beitrag

Formel:
Δ_ren_roh = −((GasProxy_Tag − GasProxy_7d_Basis) / 100) × 0,03984

Einsetzen:
GasDelta = 200,4 − 145,9 = 54,5 GWh/Tag
Δ_ren_roh = −((54,5 / 100) × 0,03984) = −0,0217 %-Punkte

7) Gemeinsame wetterbedingte Zusatzkorrektur

Formel:
Δ_wetter_roh = Δ_temp_roh_neu + Δ_ren_roh

Einsetzen:
Δ_wetter_roh = −0,3260 + (−0,0217) = −0,3477 %-Punkte

8) ShareOut und effektiver Wetterbeitrag

Formeln:
BasisTrend_GWh = (Δ_basis_roh / 100) × 251.000
coldness = clamp((11 − T_Tag) / (11 − (−8)), 0, 1)
withdrawRegime = clamp((−BasisTrend_GWh) / 250, 0, 1)
shareRaw = clamp(0,30 + 0,40 × coldness + 0,05 × withdrawRegime, 0,30, 0,70)
effectiveShare = 0,70 + 0,30 × shareRaw
Δ_wetter_effektiv = Δ_wetter_roh × effectiveShare

Einsetzen:
BasisTrend_GWh = (−0,08 / 100) × 251.000 = −200,8 GWh/Tag
coldness = (11 − 0,0) / 19 = 0,5789
withdrawRegime = clamp(200,8 / 250, 0, 1) = 0,8032
shareRaw = 0,30 + 0,40 × 0,5789 + 0,05 × 0,8032 = 0,5717
effectiveShare = 0,70 + 0,30 × 0,5717 = 0,8715
Δ_wetter_effektiv = −0,3477 × 0,8715 = −0,3030 %-Punkte

9) Roh-Tagesdelta

Formel:
Δ_tag_roh = Δ_basis_roh + Δ_wetter_effektiv

Einsetzen:
Δ_tag_roh = −0,08 + (−0,3030) = −0,3830 %-Punkte

10) Richtungsabhängige Wochentagsgewichtung

Formeln:
Zielgewicht = Wochentagsgewicht, da Δ_tag_roh < 0
DOW_Stärke = smoothstep01(clamp(|Δ_tag_roh| / 0,10, 0, 1))
DOW_Faktor = 1 + DOW_Stärke × (Zielgewicht − 1)
Δ_tag = Δ_tag_roh × DOW_Faktor

Einsetzen:
Zielgewicht = 1,06
DOW_Stärke = smoothstep01(clamp(0,3830 / 0,10, 0, 1)) = 1,0000
DOW_Faktor = 1 + 1,0000 × (1,06 − 1) = 1,0600
Δ_tag = −0,3830 × 1,0600 = −0,4060 %-Punkte

11) Neuer Prognosewert

Formel:
Füllstand_neu = Füllstand_alt + Δ_tag

Einsetzen:
Füllstand_neu = 43,0 + (−0,4060) = 42,5940 %
Ergebnis technisch begrenzt auf 0 % bis 100 %.