KI-Strompreisprognosen steigern Erlöse um bis zu 37 %. Wie österreichische Logistiker damit Energie sparen, Zusatzerlöse erzielen und ihre Supply Chain stärken.
Warum Strompreis-KI plötzlich ein Logistik-Thema ist
37 % mehr Erlös – so stark kann eine KI-gestützte Preisprognose laut Fraunhofer IPA die Einnahmen am Regelenergiemarkt steigern. Für viele österreichische Logistik- und Industrieunternehmen steckt darin weit mehr als nur ein nettes Forschungsdetail. Es ist ein sehr konkreter Hebel für Margen, CO₂-Reduktion und Versorgungssicherheit.
Österreichische Logistiker stehen 2025 unter massivem Druck: hohe Energiekosten, volatile Nachfrage, Fachkräftemangel und zunehmende Dekarbonisierungsvorgaben. Wer große Lagerhallen, Tiefkühllogistik, Fördertechnik oder Ladeparks für E‑Lkw betreibt, spürt jede Kilowattstunde im Ergebnis. Genau hier setzt KI-gestützte Strompreisprognose an – und verbindet Energie, KI und Supply Chain Management zu einem neuen Wettbewerbsfaktor.
In dieser Ausgabe unserer Reihe „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ geht es darum, wie die vom Fraunhofer IPA erforschte Preisprognose für den Regelleistungsmarkt funktioniert – und wie Logistikunternehmen diese Logik praktisch nutzen können, um Kosten zu senken, Zusatzerlöse zu erzielen und ihre Energie- und Transportprozesse intelligenter zu steuern.
Was das Fraunhofer-IPA-Modell so spannend macht
Kern der Fraunhofer-Studie ist ein KI-Modell, das Preise für Regelleistung deutlich genauer vorhersagt als einfache Strategien – und damit reale Erlöse um bis zu 37 % erhöht.
Kurz erklärt: Pay-as-Bid statt Einheitspreis
Auf dem Regelleistungsmarkt (Regelenergie) wird kurzfristig verfĂĽgbare Leistung gehandelt, um Stromnetze zu stabilisieren. Dieser Markt funktioniert im sogenannten Pay-as-Bid-Verfahren:
- Jedes Unternehmen gibt ein Gebot mit Preis und Leistung ab.
- Wird das Gebot angenommen, erhält es genau diesen Preis – nicht den Marktgleichgewichtspreis.
- Liegt das Gebot über dem später realisierten Preis, geht man leer aus.
- Liegt es deutlich darunter, bekommt man zwar den Zuschlag, verschenkt aber Geld.
Genau hier liegt die Chance: Wer den späteren Marktpreis gut prognostiziert und leicht darunter bietet, maximiert seine Trefferquote und seine Erlöse.
Was die KI konkret tut
Die Wissenschaftler des Fraunhofer IPA nutzen Machine-Learning-Verfahren, um aus historischen Daten die kĂĽnftigen Regelleistungspreise vorherzusagen. Entscheidend ist ein zweistufiger Ansatz:
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Preisvorhersage per KI
Das Modell lernt Muster aus historischen Marktpreisen, Nachfrage- und Angebotsdaten und weiteren Einflussgrößen. -
Gezieltes Unterbieten durch Offset-Verfahren
Der prognostizierte Preis wird mit einem gezielt gewählten Abschlag (Offset) nach unten korrigiert. Ziel: das reale Preisniveau knapp zu unterbieten, um möglichst oft den Zuschlag zu bekommen, ohne unnötig viel Erlös zu verschenken.
Eine Reduktion des Prognosefehlers um nur 1 €/MWh bringt – je nach Teilmarkt – bis zu 3.631 € Mehrerlös pro MW und Jahr.
Für die deutsche Regelenergie wurden vier Teilmärkte untersucht. Das Prinzip ist jedoch auf andere Märkte übertragbar – und damit auch auf Energiemärkte, die für die österreichische Logistik relevant sind.
Warum das für die österreichische Logistikbranche relevant ist
Für viele Logistikunternehmen ist Energie bisher ein Kostenblock, aber kein aktives Steuerungsinstrument. Wer so denkt, lässt in der aktuellen Marktsituation bares Geld liegen.
Logistik als „flexibler Stromverbraucher“
Viele Prozesse in der Logistik sind zeitlich zumindest teilweise flexibel:
- Kälteanlagen in Tiefkühllagern (mit Temperaturpuffer)
- Batterieladung von Flurförderzeugen und E‑Lkw
- Betrieb von Sortieranlagen, Fördertechnik, Kommissionierrobotern
- Druckluft- oder Pumpensysteme in Umschlagzentren
Diese Flexibilität kann genutzt werden, um Lasten gezielt zu verschieben:
- In Zeiten niedriger oder negativer Strompreise stärker laden oder vorkühlen.
- In Zeiten hoher Preise oder Netzengepassungen Last reduzieren und diese Reduktion als Regelleistung anbieten.
Österreichische Logistikzentren, gerade entlang der großen Korridore wie Westbahnstrecke, Tauernachse oder Inntal, sind ideale Kandidaten für solche Modelle – oft mit mehreren Megawatt Anschlussleistung und hohem Kühl- oder Ladebedarf.
Vom Kostentreiber zum Erlösbringer
Wenn KI-gestĂĽtzte Preisprognosen in ein Energiemanagementsystem integriert werden, entstehen fĂĽr Logistiker drei direkte Effekte:
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Niedrigere durchschnittliche Stromkosten
Durch das Verschieben von Verbrauch in gĂĽnstige Zeitfenster. -
Zusatzerlöse durch Teilnahme am Regelenergiemarkt
Ăśber flexible Lasten oder sogar kleine Speicher-/PV-Kombinationen. -
Planbare EnergieverfĂĽgbarkeit fĂĽr den Betrieb
Die KI kann in die Planung von Touren, Ladefenstern und Lagerprozessen eingebunden werden.
Wer bereits heute KI für Routenoptimierung, Nachfrageprognose oder Bestandssteuerung nutzt, sollte das Thema Strompreisprognose als logischen nächsten Baustein im Rahmen von Supply Chain Excellence sehen.
Wie ein KI-basiertes Energie-Setup in der Logistik aussehen kann
Der Weg von der Studie zur Praxis ist kürzer, als viele denken. Hier ein realistisches Setup für ein österreichisches Logistikunternehmen mit großem Zentrallager.
1. Datengrundlage schaffen
Ohne Daten keine sinnvolle KI. Notwendig sind mindestens:
- Lastprofile (idealerweise 15-Minuten-Werte) der vergangenen 12–24 Monate
- Informationen zu flexiblen und nicht-flexiblen Verbrauchern
- Betriebszeiten, Schichtpläne, Tourenfenster
- Vorhandene oder geplante PV-Anlagen, Speicher, E‑Lkw-Flotten
Mit diesen Daten kann abgeschätzt werden, wie viel Leistung realistisch als auf- oder abregelbare Last zur Verfügung steht.
2. KI-Strompreisprognose integrieren
Ein KI-Modell ähnlich dem Fraunhofer-Ansatz wird so eingebunden, dass es:
- Kurzfristige Preisprognosen (z. B. für die nächsten 24–72 Stunden) liefert
- Unsicherheiten berücksichtigt und nicht nur einen Punktwert, sondern ein Band an möglichen Preisen ausgibt
- Ein Offset-Verfahren nutzt, um Gebote systematisch knapp unterhalb des erwarteten Preises zu platzieren
FĂĽr die Praxis reicht oft eine Kombination aus:
- Zeitreihenmodelle (z. B. Gradient Boosting, neuronale Netze)
- Wetter- und PV-Prognosen
- Markt- und Netzinformationen
3. Energiemanagement mit Logistikprozessen koppeln
Die eigentliche Magie entsteht, wenn Energie- und Logistikplanung zusammenwachsen:
- Ladefenster für E‑Lkw werden so gelegt, dass sie zu erwarteten Niedrigpreiszeiten passen.
- Kälteanlagen fahren vor, wenn die KI niedrige Preise vorhersagt – ohne Temperaturgrenzen zu verletzen.
- Kommissionier- und Sortierwellen werden innerhalb definierter Zeitfenster energieoptimiert geplant.
Praktisch läuft das in einem Regelkreis:
- KI prognostiziert Strompreise und empfiehlt Gebote.
- System entscheidet, welche flexiblen Lasten wie stark angepasst werden.
- Logistikplanung prĂĽft, ob Service-Level (Lieferzeiten, SLA) eingehalten bleiben.
- Umsetzung erfolgt automatisch ĂĽber das Energiemanagementsystem.
Beispiel: Tiefkühllager in Oberösterreich
Um das greifbar zu machen, ein vereinfachtes Szenario, das ich in ähnlicher Form schon in Projekten gesehen habe:
- Standort: Tiefkühllager mit 25.000 Palettenplätzen in Oberösterreich
- Anschlussleistung: 4 MW, davon 2 MW Kälteanlagen
- Temperaturbereich: –24 °C, zulässige Schwankung ±2 K
Ohne KI läuft die Anlage relativ konstant, leichte Lastverschiebung nur über Nachtabsenkung.
Mit KI-gestĂĽtzter Strompreisprognose passiert Folgendes:
- Die KI sieht für den kommenden Nachmittag hohe Preise und mögliche Netzengepassungen.
- Am Vormittag werden die Kühlhäuser stärker „vorgekühlt“ (z. B. auf –26 °C), solange die Preise noch moderat sind.
- Am Nachmittag wird die Leistung der Kälteanlagen gedrosselt oder teilweise komplett reduziert.
- Die Reduktion wird am Regelenergiemarkt als abschaltbare Last angeboten – mit einem Gebot, das dank Offset-Verfahren knapp unter dem erwarteten Preis liegt.
Ergebnis ĂĽber ein Jahr:
- Spürbare Zusatzerlöse durch Regelleistung (abhängig von Marktbedingungen)
- Stromkostenreduktion durch konsequente Ausnutzung gĂĽnstiger Zeitfenster
- Kein Verstoß gegen Temperatur- oder Qualitätsvorgaben
Solche Beispiele zeigen, dass KI im Energiemanagement kein akademisches Spielzeug, sondern ein betriebswirtschaftlich relevanter Hebel fĂĽr die Logistik ist.
Häufige Bedenken – und was wirklich dahinter steckt
Bei Gesprächen mit Logistikern tauchen immer wieder ähnliche Fragen auf. Ein paar davon lassen sich klar beantworten.
„Gefährdet das unsere Lieferqualität?“
Wenn das System sauber konzipiert ist, nicht. Flexibilität wird nur dort genutzt, wo sie vorhanden und durch Grenzen abgesichert ist:
- Maximaler Verzögerungsspielraum bei Ladevorgängen
- Temperaturgrenzen fĂĽr KĂĽhlbereiche
- SLA-Grenzen fĂĽr Kommissionierung und Versand
KI ersetzt nicht die Logistikplanung, sondern liefert zusätzliche Entscheidungsinformationen.
„Ist der Aufwand dafür nicht zu hoch?“
Der Initialaufwand ist spürbar – Datensammlung, Systemintegration, Anpassung von Prozessen. Aber:
- Viele Logistiker haben durch ISO 50001, Energiemonitoring oder Smart-Metering bereits eine gute Datenbasis.
- Die Fraunhofer-Ergebnisse zeigen, dass sich schon kleine Verbesserungen bei der Prognosefehlerquote deutlich auf die Erlöse auswirken.
Wer heute 6‑stellige Stromkosten hat, amortisiert ein durchdachtes KI-Projekt oft innerhalb weniger Jahre.
„Regelenergiemarkt – ist das nicht nur etwas für große Industrien?“
Einzelne Standorte kleinerer Logistikunternehmen haben oft zu wenig Leistung, um direkt teilzunehmen. Aber es gibt Optionen:
- BĂĽndelung mehrerer Standorte innerhalb eines Unternehmens
- Teilnahme ĂĽber Aggregator-Modelle, bei denen mehrere kleinere Verbraucher zusammengefasst werden
In beiden Fällen bleibt das Grundprinzip gleich: KI-gestützte Preisprognose verbessert die Gebotsstrategie und damit die Wirtschaftlichkeit.
Nächste Schritte für Logistiker in Österreich
Wer das Thema ernsthaft angehen will, sollte strukturiert vorgehen.
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Energie-Footprint analysieren
Welche Standorte und Prozesse verbrauchen wie viel Energie? Wo besteht echte Flexibilität? -
Pilotstandort auswählen
Ideal: hoher, relativ stetiger Verbrauch mit Flexibilität (Kälte, Ladeinfrastruktur, Fördertechnik). -
KI-Kompetenz ins Haus holen
Entweder ĂĽber ein eigenes Data-Science-Team oder durch Zusammenarbeit mit spezialisierten Partnern. Wichtig ist, Fachwissen aus Logistik, Energie und Data Science zusammenzubringen. -
Kleinen, klar definierten Anwendungsfall umsetzen
Zum Beispiel: Optimierung der Batterieladung von Staplern und E‑Lkw nach Strompreisprognose. -
Ergebnisse messen und skalieren
Einsparungen, Zusatzerlöse, CO₂-Reduktion und Auswirkungen auf Service-Level transparent machen und bei Erfolg auf weitere Standorte ausrollen.
Dieses Vorgehen passt perfekt in eine übergreifende Supply-Chain-Excellence-Strategie: Neben KI für Routen, Bestände und Nachfrage kommt mit der Strompreis-KI ein weiterer Hebel für Effizienz und Resilienz dazu.
Fazit: KI-Energieoptimierung gehört in jede Logistik-Roadmap
Die Fraunhofer-IPA-Studie zeigt sehr klar: KI-gestützte Preisprognosen können Erlöse auf Energiemärkten um bis zu 37 % erhöhen und gleichzeitig die Netzstabilität unterstützen. Für österreichische Logistikunternehmen ist das kein Nischenthema, sondern ein strategischer Baustein ihrer digitalen und grünen Transformation.
Wer heute bereits in KI für Routenoptimierung, Lagerverwaltung, Nachfrageprognosen und Transportmanagement investiert, sollte den Bereich Energie und Regelenergie als nächsten logischen Schritt begreifen. Denn jede optimierte Tour, jeder perfekt ausgelastete Lkw verliert an Wert, wenn Energiekosten und -verfügbarkeit unkontrollierte Variablen bleiben.
Die Frage ist nicht, ob KI künftig eine Rolle im Energiemanagement der Logistik spielt – das ist längst entschieden. Spannend ist, wer in Österreich früh genug handelt, um aus Strompreis-Volatilität einen Wettbewerbsvorteil zu machen.