Unter Zeitreihenvorhersage (engl. Time Series Forecasting) versteht man die Prognose zukünftiger Werte auf Basis historischer, zeitlich geordneter Daten. Dabei werden Muster wie Trends, saisonale Effekte und wiederkehrende Schwankungen aus der Vergangenheit genutzt, um zukünftige Entwicklungen vorherzusagen.

Dieses Tutorial zeigt, wie sich mithilfe von Machine Learning Werte prognostiziert lassen. Anhand von Strompreisen wird demonstriert, wie Vorhersagen in konkrete Optimierungsentscheidungen überführt werden. Der Optimierungsprozess wird über mehrere Tage realistisch simuliert. Die Ergebnisse werden systematisch ausgewertet und analysiert.

Das Tutorial richtet sich an Entwickler*innen, Datenanalyst*innen und technisch interessierte Anwender*innen. Es eignet sich für alle, die verstehen möchten, wie KI zur Prozessoptimierung eingesetzt wird. Grundkenntnisse in Python sind hilfreich. Fachliches Vorwissen im Energiebereich ist nicht erforderlich.

Inhalt

• Einführung in das Thema Zeitreihenvorhersage
• Anwendung der vorgestellten Ansätze anhand eines Praxisbeispiels zur Vorhersage von Strompreisen

Vorteile für die Anwender:innen

• Ihnen wird anschaulich vermittelt, wie KI zur Optimierung komplexer Prozesse eingesetzt werden kann
• Ihnen wird ein beispielhafter Weg von Daten über Prognosen bis zur automatisierten Entscheidungsfindung vorgestellt
• Sie können die vorgestellten Konzepte auf viele andere Anwendungsfälle übertragen, da der Fokus auf der Methodik, nicht auf dem Energiemarkt selbst liegt

Mit unseren KI-Tutorials möchten wir das Thema Künstliche Intelligenz für Sie greifbar machen. Je nach Vorwissen kann ein Tutorial bis zu einem Tag dauern. Durch das Onlineformat können Sie sich die Zeit nach Ihren Bedürfnissen einteilen. Dank einer ausführlichen Erklärung werden Sie Schritt für Schritt durch das jeweilige Tutorial und dessen Daten geführt. Zudem erhalten Sie eine Anleitung, welche kostenfreie Software Sie für die Bearbeitung installieren müssen.

KI-Tutorial Zeitreihenvorhersage

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