Das künftige Energiesystem erfordert einen Ausgleich von Energiegenerierung und -bedarf durch Sektorenkopplung, bei der energieverbrauchende Sektoren mit dem stromerzeugenden Sektor verbunden werden, um die Herausforderungen der Stromspeicherung durch zusätzliche Flexibilität im Stromnetz zu bewältigen. Die Sektorenkopplung erfordert jedoch die Lösung vieler dezentraler Optimierungsprobleme, die wiederum auf genauen Prognosen der lokalen Strombedarf und -generierung beruhen. Die manuelle Entwicklung solcher genauen Zeitreihenprognosemodelle für einen bestimmten Anwendungsfall ist zeitaufwändig und herausfordernd, da die Auswahl geeigneter Methoden iterativ erfolgt und Expertenwissen erfordert. Dieses Expertenwissen ist besonders wichtig, da die Vorhersagegenauigkeit von verschiedenen Designentscheidungen abhängt. Es ist auch absehbar, dass die Zahl der erfahrenen Datenwissenschaftler die ständig wachsende Nachfrage nach Zeitreihenprognosen in Zukunft nicht mehr bewältigen kann. Daher ist das Ziel dieses Forschungsprojekts, die Entwicklung und den Betrieb von Prognosemodellen zu automatisieren, um den menschlichen Aufwand zu reduzieren und den steigenden Bedarf an Zeitreihenprognosen im zukünftigen Energiesystem zu bewältigen.

Um unterschiedliche Automatisierungstiefen zu beschreiben, werden neuartige Automatisierungsstufen für die Zeitreihenprognose definiert, die den automatisierten Modellentwurf und -betrieb vereinen. Die vorgestellten Automatisierungsgrade sind nicht starr – es sind Zwischenstufen sind möglich. Auch ist ein hoher Automatisierungsgrad nicht für jede Anwendung praktikabel oder technisch noch nicht realisierbar. Daher erstreckt sich dieses Forschungsprojekt über die verschiedenen Automatisierungsstufen 1, 2, 3 und 4.