In der Dissertation wird ein Prognoseverfahren vorgestellt, das es ermöglicht die Einsatzoptimierung mit hochwertigeren Eingangsdaten zu versorgen, als es bisher möglich war. Ausgehend von einer umfangreichen Analyse von Prognosealgorithmen und den Grundlagen des Betriebs von Fernwärmeversorgungssystemen werden die Grenzen der derzeitigen Prognosequalität aufgezeigt. Die Prognoseabweichung durch Netzspeichereffekte und die Abweichung durch den eigentlichen Prognosemodellfehler ist derzeit weder in der Größe noch in der Richtung identifizierbar. Erst durch die Kopplung der Prognose mit der thermo-hydraulisch quasi-instationären Simulation des Fernwärmesystems unter Annahme vereinfachter Ansätze für das Verbraucherverhalten können Netzspeichereffekte berücksichtigt und zukünftig gezielt genutzt werden. Das Ergebnis dieser Kopplung ist eine dynamische Fernwärmelastprognose, die in der Lage ist, sowohl die Kundenstruktur, als auch die Netzgeografie zu berücksichtigen. Anhand eines Beispiels wird die bessere Ausnutzung von bestehenden Fernwärmesystemen und dem beteiligten Erzeugerpark aufgezeigt. Abschließend werden die Maßnahmen beschrieben, die notwendig sind, um das erstellte Verfahren auf andere Netze anzuwenden. Die während der Erstellung der Arbeit erzeugten Schnittstellen können genutzt werden, um die Auswirkungen der veränderten Netztemperaturen auf die benötigte Brennstoffwärme zu bestimmen.
