Zur Planung und Prognose des Wärmemarktplatzes setzen die Projektpartner neueste digitale Technologien ein. So werden Verfahren des Machine Learning, wie z. B. künstliche neuronale Netze, verwendet, um die Wärmeabnahme der Verbraucher in hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu prognostizieren. Das Wärmeverbundsystem, bestehend aus den Bestandsnetzen und den Neubaunetzen, wird in der thermo-hydraulischen Simulationsplattform Jarvis modelliert und simuliert, um das komplexe Zusammenwirken der Anlagen des Wärmenetzes analysieren und verstehen zu können. Durch die verteilten Berechnungsmethoden kann ein sehr detailliertes Abbild des realen Netzes modelliert und berechnet werden. Dadurch kann in Planung und Betrieb des Netzes auf tägliche Fluktuationen erneuerbarer Erzeuger genauso wie auf Unsicherheiten im Netzausbau eingegangen werden. Mit Hilfe dieses Simulationsmodells und den Bedarfsprognosen, kann unter Verwendung von Optimierungsalgorithmen ein effizienter Betrieb gewährleistet werden.