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Case Study: Prognose von Energiepreisen im Stromsektor

Für ein Unternehmen aus der Energiebranche entwickelte COSMO CONSULT ein Modell für die Prognose von Strommengen unter Berücksichtigung unterschiedlicher Einflussgrößen für eine Woche auf stündlicher Basis. Dabei konnte eine Prognosegüte von über 91 % erzielt werden. Auf diese Weise gelang es, das Short-Term-Trading von Strommengen effizient zu gestalten und gezielt zu steuern. 

Key Facts

  • Stundengenaue Strompreisprognose
  • Machine Learning und Zeitreihenmodelle anwenden
  • Saisonale Strukturen berücksichtigen
  • Wetter- und anderen externen Daten einbinden

Ausgangssituation

Für das kurzfristige Trading im Stromsektor verfügte ein Unternehmen aus dem Energiesektor bereits über ein einfaches Prognosemodell, das den gewachsenen Anforderungen an Geschwindigkeit und Kalibrierung nicht mehr genügte. Man suchte daher nach einem Verfahren, das die Strompreise effizienter vorhersagt.

COSMO CONSULT erhielt den Auftrag eine Lösung zu entwickeln, mit der sich Strompreise anhand unterschiedlichster Einflussgrößen auf stündlicher Basis für einen Zeitraum von bis zu einer Woche prognostizieren lassen – bei hoher Prognosequalität.

Vorgehen

Um das Modell aufzubauen, setzte man auf zahlreiche Einflussgrößen aus der Produktion sowie auf historische Wetterdaten und den Wettervorhersagen der letzten Jahre. Die Beschaffung der Informationen übernahm COSMO CONSULT. Verschiedene mathematische Algorithmen wie ordinäre Zeitreihenmodelle (ARIMA, Exponentielle Glättung), Regressionsmodelle (KRLS oder Machine Learning Ansätze wie Gradient Boosting) gewährleisteten dabei ein optimales Ergebnis, das man anschließend in ein Gesamtmodell überführte. Im Rahmen des Verfahrens wurden fehlende Werte importiert, saisonale Strukturen und saisonale Besonderheiten berücksichtigt. Das Projektteam validierte diese anschließend in einem Backtest gegeneinander und kalibrierte die Parameter des Gesamtmodells. Zusätzlich bewertete man die Aussagekraft des Wetters und anderer Einflussgrößen, um deren Einfluss auf die Prognosegüte zu analysieren.

Ergebnis war eine Lösung, die stündlich automatisiert den Strompreis der nächsten sieben Tage vorhersagt.

Mehrwert

Die Prognose wird in tabellarischer Form geliefert und in Excel verwendet. Insgesamt konnte eine Prognosegüte von über 91 % erzielt werden (MAPE von weniger als 9 %). Damit gelang es dem Unternehmen, das Short-Term-Trading von Strommengen effizient zu gestalten und gezielt zu steuern.

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