AleaSoft Energy Forecasting, 22. Mai 2025. Vor dem Hintergrund von Dekarbonisierung, Elektrifizierung und Marktvolatilität sind Prognosemethoden für die Entscheidungsfindung unerlässlich. Die Kombination aus statistischen Modellen, Fundamentaldaten und künstlicher Intelligenz ermöglicht eine genauere Vorhersage der Entwicklung der Nachfrage, der Erzeugung aus erneuerbaren Energien und der Strommarktpreise und bietet eine solide Grundlage für Markthandel, Investitionen und Risikomanagement.
In einem Energiesektor, der sich in ständigem Wandel befindet, ist die Prognose zu einem strategischen Instrument geworden. Es geht nicht nur darum, Preise oder die Nachfrage zu antizipieren, sondern darum, fundierte Entscheidungen in einem unbeständigen Umfeld zu treffen, in dem das Vordringen erneuerbarer Energien, die Elektrifizierung der Wirtschaft und regulatorische Entwicklungen ein ständiges Überdenken der Planungsmodelle erzwingen.
Vor allem im aktuellen Kontext der Energiewende hin zu Dekarbonisierung und Energieunabhängigkeit sind langfristige Prognosen von entscheidender Bedeutung. Um die Ziele der Klimaneutralität zu erreichen und die Risiken in einem Umfeld großer Unsicherheit zu minimieren, sind Prognoseinstrumente, die auf einer kohärenten Vision des künftigen Energiesystems und einer soliden wissenschaftlichen Grundlage beruhen, unerlässlich.
Statistische und ökonometrische Modelle: die Ausgangsbasis
Klassische Prognosemethoden basieren auf der historischen Analyse von Variablen wie der Stromnachfrage, der Erzeugung aus erneuerbaren Energien, den Spot- und Zukunftspreisen oder den Wettermustern. Modelle wie ARIMA, multivariate Regressionen oder saisonale Zerlegung ermöglichen die Erfassung von Trends, saisonalen Schwankungen und linearen Beziehungen zwischen Variablen und sind insbesondere für kurz- und mittelfristige Horizonte sehr nützlich.
Grundlegende Modelle: Simulation des realen Systembetriebs
Grundlegende Modelle stellen eine Weiterentwicklung von rein statistischen Modellen dar, da sie auf der Simulation des physikalischen und wirtschaftlichen Verhaltens des Elektrizitätssystems beruhen. Anstatt direkte Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten zu treffen, bilden diese Modelle die Funktionsweise der verschiedenen Marktteilnehmer – Erzeuger, Verbraucher, Betreiber – nach und berücksichtigen dabei Angebots- und Nachfragekurven, technische Beschränkungen der Kraftwerke wie Rampen, variable Kosten oder Nichtverfügbarkeit, internationale Verbundnetze, Energieflüsse und Anpassungsregeln sowie marginalistische Preise.
Ziel ist es, den stündlichen Dispatch des Systems zu simulieren und die sich daraus ergebenden Preise zu berechnen, was eine realistischere Analyse langfristiger Szenarien ermöglicht, wie z. B. den Einstieg oder Ausstieg von Technologien, regulatorische Änderungen oder die Entwicklung der Gas- und CO2-Preise.
Da sie sich nicht auf historische Datenreihen stützen, ermöglichen grundlegende Modelle die Erstellung von Zukunftsszenarien, die neue, noch nicht angeschlossene Kapazitäten für erneuerbare Energien oder Energiespeicherung einbeziehen, sowie die Bewertung der Auswirkungen von politischen Entscheidungen oder technologischen Fortschritten. Dies macht sie zu besonders nützlichen Werkzeugen für Projektdurchführbarkeitsstudien mit einem Zeithorizont von 20 oder 30 Jahren.
In AleaSoft Energy Forecasting werden grundlegende Modelle mit statistischer Methodik und künstlicher Intelligenz integriert, um kohärente, begründete Prognosen zu erstellen, die den Bedürfnissen von Banken, Fonds und Investoren entsprechen.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen: Erfassung der Komplexität des Stromsystems
Im Zeitalter massiver Datenmengen und der Digitalisierung des Energiesektors stoßen herkömmliche Prognosemethoden bei der Erfassung der zunehmenden Komplexität des Systems an ihre Grenzen. Hier kommen künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen(ML) ins Spiel, die es ermöglichen, versteckte, nichtlineare und dynamische Muster in großen Datenmengen zu erkennen.
Diese Techniken sind besonders nützlich für die Vorhersage von Verhaltensweisen in Umgebungen mit hoher Unsicherheit, wie z. B. die intermittierende Erzeugung aus erneuerbaren Energien, insbesondere Solar- und Windenergie, die Nachfrage bei extremen Wetterbedingungen oder die Auswirkungen externer Phänomene auf die Preise.
Neuronale Netze auf dem Strommarkt
Künstliche neuronale Netze(ANN) sind eines der leistungsstärksten Werkzeuge der künstlichen Intelligenz, das auf Energieprognosen angewendet wird. ANNs imitieren die Funktionsweise des menschlichen Gehirns durch eine Struktur von Knoten oder Neuronen, die in Schichten organisiert sind: Eingabe, versteckte und Ausgabe. Während die Daten diese Schichten durchlaufen, lernt das Netz, seine internen Gewichte anzupassen, um den Prognosefehler zu minimieren.
Arten von neuronalen Netzen für die Energieprognose
Im Bereich der Energieprognosen gibt es mehrere Arten von künstlichen neuronalen Netzen, die je nach Art der Daten und dem Zweck der Analyse verwendet werden. Neuronale Netze mit Vorwärtskopplung( Feedforward Neural Networks, FFNN) sind die einfachsten und zeichnen sich dadurch aus, dass die Informationen in eine einzige Richtung fließen. Sie eignen sich für Marktpreis- und Nachfrageprognosen mit strukturierten Daten. Rekurrente neuronale Netze(RNN) verfügen über ein „Gedächtnis“, um die zeitliche Abfolge der Daten zu berücksichtigen, was sie besonders nützlich für stündliche oder tägliche Prognosen von Variablen mit starker Zeitabhängigkeit macht. Eine fortgeschrittene Variante dieser Netze sind die LSTM-Netze(LongShort-Term Memory), die das Problem des „Gradienten-Fadings“ vermeiden und sich besonders gut für die Modellierung langer Zeitreihen mit hoher Variabilität eignen, wie z. B. Spotpreise oder die Produktion erneuerbarer Energien. Schließlich werden auch Faltungsnetzwerke(CNN), die zwar eher im Bereich der Computer Vision eingesetzt werden, zur Analyse räumlicher und zeitlicher Muster in Wetterkarten und multivariaten Reihen verwendet.
Spezifische Anwendungen neuronaler Netze in der Elektrizitätswirtschaft
Im Elektrizitätssektor haben neuronale Netze sehr spezifische Anwendungen, die die Genauigkeit der Prognosen und die betriebliche Effizienz erheblich verbessern. Bei der Vorhersage der Solar- und Windenergieerzeugung können sie auf der Grundlage stündlicher Wetterdaten wie Einstrahlung, Windgeschwindigkeit oder Temperatur die Erzeugung aus erneuerbaren Energien mit hoher Genauigkeit vorhersagen. Bei der Vorhersage der Stromnachfrage erfassen diese Netze Verbrauchsmuster über den Tag, die Woche oder das Jahr hinweg, einschließlich Feiertagen und Wettereffekten. Bei der Vorhersage von Marktpreisen, sowohl auf dem Spot- als auch auf dem Intraday-Markt, sind neuronale Netze in der Lage, mehrere Variablen zu integrieren, z. B. die prognostizierte Nachfrage, die erwartete Erzeugung, die Gas- und CO2-Preise oder die Import- und Exportströme, um den stündlichen Preis auf dem Strommarkt genau zu schätzen. Darüber hinaus können diese Instrumente bei der Optimierung der Batterienutzung die Entwicklung der Preise und des Ladezustands vorhersagen, um die Rentabilität der Arbitrage oder der Teilnahme an Anpassungsdiensten zu maximieren.
Vorteile neuronaler Netze bei Energieprognosen
Neuronale Netze bieten mehrere Vorteile für Energieprognosen. Dank ihrer Fähigkeit, komplexe, nichtlineare Beziehungen zu erfassen, können sie das Verhalten stark voneinander abhängiger Variablen wie Nachfrage, Erzeugung aus erneuerbaren Energien oder Marktpreise genau modellieren. Darüber hinaus zeichnen sie sich durch ihre Anpassungsfähigkeit an Echtzeitdaten und ihre Fähigkeit zur kontinuierlichen Aktualisierung aus, was sie in dynamischen und sich verändernden Umgebungen besonders effektiv macht. Eine weitere Stärke ist ihre Fähigkeit, das Verhalten auch in neuen Situationen zu verallgemeinern, was es ermöglicht, neu auftretende Phänomene zu berücksichtigen, die in historischen Daten nicht vorhanden sind.
In AleaSoft Energy Forecasting werden neuronale Netze als Teil des hybriden Ansatzes verwendet, kombiniert mit statistischen und fundamentalen Modellen, um robuste, erklärbare Prognosen zu gewährleisten, die an verschiedene Zeithorizonte angepasst sind, vom täglichen Betrieb bis zur 30-jährigen Planung.
Die Stärke des hybriden Ansatzes
Die robustesten Modelle kombinieren mehrere Methoden. AleaSoft Energy Forecasting verwendet einen hybriden Ansatz, der statistische Modelle, künstliche Intelligenz und fundamentale Modelle integriert. Dadurch werden die Stärken der einzelnen Techniken genutzt: Genauigkeit auf kurze Sicht, Interpretierbarkeit und realistische Simulation auf lange Sicht.
Quelle: AleaSoft Energy Forecasting.Die Alea-Methode, die in mehr als 25 Jahren entwickelt und verfeinert wurde, ist ein Beispiel für eine fortschrittliche Hybridisierung von statistischen, ökonometrischen, künstlichen Intelligenz- und Fundamentalmodellen. Ihre Wirksamkeit wurde beispielsweise mit einer Prognose aus dem Jahr 2010 unter Beweis gestellt, die die Entwicklung des iberischen Marktes trotz der tiefgreifenden Veränderungen im Erzeugungsmix und im Energiekontext mehr als ein Jahrzehnt lang mit großer Genauigkeit vorhersagte. Diese Zuverlässigkeit war für Finanzinstitute und Investoren bei der Risikobewertung und Finanzierung von Projekten im Bereich der erneuerbaren Energien von entscheidender Bedeutung.
Langfristige Preisprognose für den iberischen Strommarkt MIBEL, durchgeführt Ende Oktober 2010 von AleaSoft.Quelle: AleaSoft Energy Forecasting.
Die entscheidende Bedeutung von Daten
Kein Modell ist besser als die Daten, aus denen es gespeist wird. Die Qualität, die Granularität und die Aktualisierung der Daten sind entscheidende Elemente für die Zuverlässigkeit der Prognosen im Energiesektor. Zu diesem Zweck ist eine angemessene zeitliche Auflösung – je nach Fall 15 Minuten, stündlich, täglich usw. – sowie die Anwendung von Verfahren zur Beseitigung von Anomalien und Korrektur von Fehlern unerlässlich. Die Homogenisierung zwischen den Datenquellen ist ebenfalls von wesentlicher Bedeutung, insbesondere bei der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, sowie die Verwendung offizieller Informationen und geschützter Daten, um die Rückverfolgbarkeit, die Kohärenz und den Mehrwert der Prognosen zu gewährleisten.
Validierung, Backtesting und kontinuierliche Verbesserung
Zuverlässige Prognosen erfordern eine rigorose Validierung der Modelle durch Techniken wie Kreuzvalidierung, Backtesting anhand realer Daten und die Verwendung objektiver Messgrößen wie MAE (Mean Absolute Error), RMSE (Root Mean Square Error) oder MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Darüber hinaus muss jedes Modell überprüft und aktualisiert werden, um es an veränderte Marktbedingungen, neue Vorschriften oder technologische Entwicklungen anzupassen.
Ein wichtiges Instrument für strategische Entscheidungen
Das langfristige Funktionieren der Strommärkte tendiert zu einem Gleichgewichtspreis, der durch den Punkt bestimmt wird, an dem Angebot und Nachfrage konvergieren. Dieses Gleichgewicht ermöglicht es den Erzeugern, die erwartete Rentabilität über die Lebensdauer ihrer Anlagen zu erzielen, und den Verbrauchern, wettbewerbsfähig zu bleiben. Obwohl die Preise aufgrund von zyklischen Faktoren wie Wetter, Gaspreisen oder Kernkraftwerksabschaltungen schwanken können, ist die natürliche Tendenz des Marktes, zu diesem Gleichgewicht zurückzukehren. Die hybriden Modelle von AleaSoft Energy Forecasting erfassen diese stochastische Dynamik und geben die Marktschwankungen um den Gleichgewichtspreis realistisch wieder.
Gut informierte Energiemarktprognosen ermöglichen es Ihnen, Investitionen in Batterien und erneuerbare Energien zu bewerten, PPAs abzuschließen, Risiken auf Terminmärkten abzusichern, Hybridisierungen zu planen und an Auktionen teilzunehmen. Kurz gesagt, sie verwandeln Unsicherheit in einen Wettbewerbsvorteil.
AleaSoft Energy Forecasting’s Analyse der Aussichten für die europäischen Energiemärkte und die Energiespeicherung
Die Abteilung AleaBlue von AleaSoft Energy Forecasting liefert kurz- und mittelfristige Prognosen für die Energiemärkte, die für die Planung, das Energiemanagement, das Bieten, das Hedging und die Entscheidungsfindung unerlässlich sind. Zu den Dienstleistungen gehören Prognosen der Stromnachfrage, Intraday-Marktpreise und Anpassungsdienste, die wichtige Instrumente für die Optimierung von Arbitragestrategien mit Energiespeichern sind.
Die Abteilung AleaStorage bietet ihrerseits Berichte an, die die Berechnung der Einnahmen und der Rentabilität von Batterien, die optimale Dimensionierung von Speichersystemen in Hybridsystemen mit erneuerbaren Energien und maßgeschneiderte Analysen für verschiedene Geschäftsmodelle umfassen.
Quelle: AleaSoft Energy Forecasting.
