{"id":165233,"date":"2026-03-06T09:30:00","date_gmt":"2026-03-06T08:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aleasoft.com\/?p=165233"},"modified":"2026-03-11T18:22:24","modified_gmt":"2026-03-11T17:22:24","slug":"hybridmodelle-gleichgewicht-strommarkt-grundlegende-modelle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aleasoft.com\/de\/hybridmodelle-gleichgewicht-strommarkt-grundlegende-modelle\/","title":{"rendered":"Hybridmodelle: Wie l\u00e4sst sich das tats\u00e4chliche Gleichgewicht des Strommarktes in grundlegende Modelle einbeziehen?"},"content":{"rendered":"

AleaSoft Energy Forecasting, 6. M\u00e4rz 2026. Auf den Stromm\u00e4rkten versagen viele fundamentale Modelle nicht aufgrund der Physik des Systems, sondern weil sie das tats\u00e4chliche Gleichgewicht, das den Preis bestimmt, nicht reproduzieren. Ein hybrider Ansatz, der fundamentale Strukturen mit statistischen Modellen, k\u00fcnstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen kombiniert, erm\u00f6glicht es, zeitliche Dynamiken, Nichtlinearit\u00e4ten und Regimewechsel zu erfassen und so das Preissignal und seine Verteilung f\u00fcr Investitions- und Absicherungsentscheidungen zu verbessern.<\/strong><\/p>\n

Auf den Stromgro\u00dfhandelsm\u00e4rkten besteht die gr\u00f6\u00dfte Herausforderung vieler Grundmodelle<\/strong> nicht darin, eine technisch korrekte „Merit Order“<\/strong>\u00a0zu berechnen, sondern das Marktgleichgewicht zu reproduzieren, das letztendlich die Preise langfristig bestimmt. Der Schl\u00fcssel liegt darin, dass in einem marginalistischen Markt<\/strong> der Preis nicht gleichbedeutend mit den Kosten ist, sondern das Ergebnis aggregierter Angebots- und Nachfragekurven, der den Preis bestimmenden marginalen Technologie, des Ausma\u00dfes der Knappheit zu jeder Stunde und vor allem der Preise, die Investitionen in neue Kraftwerke langfristig rentabel machen und die Kosten f\u00fcr die Verbraucher tragbar machen.<\/p>\n

Wenn sich das Modell auf eine st\u00fcndliche oder 15-min\u00fctige Rangfolge beschr\u00e4nkt, neigt es dazu, Engp\u00e4sse, Stundenspreads<\/strong>, Verteilungswarteschlangen und Regimewechsel, die einen Gro\u00dfteil des beobachteten Verhaltens dominieren, zu untersch\u00e4tzen und, was noch kritischer ist, den f\u00fcr die Vorhersage von Preisen, die den Markt nachhaltig machen, erforderlichen langfristigen Blick zu verlieren.<\/p>\n

AleaSoft - Long term price forecast Iberian electricity market<\/a>15-Jahres-Preisprognose f\u00fcr den iberischen Strommarkt, erstellt im Oktober 2010.
\nQuelle: AleaSoft Energy Forecasting.<\/span><\/div>\n

Kauf- und Verkaufsangebote auf den Stromm\u00e4rkten<\/h2>\n

Die grundlegenden Modelle bilden die Verkaufsangebote der Produzenten und die Kaufangebote der Verbraucher und H\u00e4ndler nach. Jeder Marktteilnehmer hat seine eigene Strategie, die von Faktoren wie der Politik der Unternehmensgruppe, Absicherungen<\/strong> und langfristigen Zielen beeinflusst wird, die sich zwischen den einzelnen Akteuren stark unterscheiden. Der Versuch, ihr Verhalten nach gemeinsamen Kriterien zu modellieren, spiegelt die Realit\u00e4t nicht angemessen wider.<\/p>\n

Einer der kritischsten Punkte ist die Behandlung des Wasserangebots. In der Praxis wird Wasser und teilweise auch andere Technologien mit starker strategischer Komponente nicht als einfache Grenzkosten angeboten. Es gibt eine mittel- und langfristige Optimierung, die auf dem Wert des gespeicherten Wassers, Erwartungen, Einschr\u00e4nkungen und strategischen Entscheidungen basiert. Wenn das Modell diese \u201eWasserwirtschaft\u201d und ihre Wechselwirkung mit dem Rest des Systems nicht abbildet, ist das resultierende Gleichgewicht verzerrt und der modellierte Preis weicht ab, insbesondere in Situationen, in denen das System unter Spannung steht.<\/p>\n

Hinzu kommt eine Modellierung der Nachfrage und Flexibilit\u00e4t, die h\u00e4ufig zu deterministisch ist. Die Nettonachfrage, also die Energie, die vom Netz abgefragt wird, h\u00e4ngt vom Wetter und vom Kalender ab, aber auch von Faktoren wie der Wirtschaftst\u00e4tigkeit und der impliziten Reaktion des Systems, einschlie\u00dflich Eigenverbrauch<\/strong>, Pumpen und industriellen Interaktionen. Wenn ein grundlegendes Modell starr ist, gl\u00e4ttet es in der Regel Rampen, gibt Spitzen nicht gut wieder und verliert das Signal der Knappheit, das letztendlich den Preis in den entscheidenden Stunden bewegt.<\/p>\n

Die Reibungen des Systems vervollst\u00e4ndigen das Bild. Ein wesentlicher Teil der tats\u00e4chlichen Preisbildung entsteht durch interne Engp\u00e4sse, technische Einschr\u00e4nkungen, Nichtverf\u00fcgbarkeiten und Grenzen der Vernetzung und ihrer effektiven Nutzung. Wenn diese Elemente als einfache Ann\u00e4herungen eingef\u00fchrt oder zu aggregiert behandelt werden, kann das Modell zwar technisch koh\u00e4rent bleiben, aber vom beobachteten Gleichgewicht abweichen. Vor allem aber wirken der regulatorische Rahmen und operative Mikrover\u00e4nderungen als Ausl\u00f6ser f\u00fcr neue Regelungen: \u00c4nderungen von Regeln, Geb\u00fchren, Mechanismen, Beschr\u00e4nkungen, Steuern oder operativen Kriterien ver\u00e4ndern das Gleichgewicht und erzwingen Neukalibrierungen, die, wenn sie nicht schnell vorgenommen werden, dazu f\u00fchren, dass das grundlegende Modell die neue Umgebung \u201efalsch erkl\u00e4rt\u201d.<\/p>\n

Die Hybridmodelle<\/h2>\n

Angesichts dieser Einschr\u00e4nkungen vertritt AleaSoft Energy Forecasting die Auffassung, dass der Vorteil nicht darin besteht, \u201eKI um der KI willen einzusetzen\u201d, sondern darin, kausale Strukturen und Marktkenntnisse mithilfe einer hybriden Methodik<\/strong> zu kombinieren. Bei diesem Ansatz dient das grundlegende Modell als Basis, um die wichtigsten Treiber (Durchdringung erneuerbarer Energien, Brennstoffe und CO\u2082, Vernetzung, Wasserkraft, Nichtverf\u00fcgbarkeiten) zu erfassen und langfristige Szenarien im Zusammenhang mit \u00dcbergangspl\u00e4nen, Stilllegungen und neuen Kapazit\u00e4tszug\u00e4ngen, Speicherung<\/strong>, Nachfrage<\/strong> und Elektrifizierung<\/strong> in Einklang zu bringen.<\/p>\n

AleaSoft - Fundamental models AI Machine Learning<\/a><\/div>\n

Die statistische Komponente der Hybridmodelle liefert das, was das Fundamentale nicht erfassen kann: die zeitliche Dynamik<\/strong>. Techniken aus der Familie Box-Jenkins<\/strong>, wie ARIMA\/SARIMA<\/strong>, erm\u00f6glichen die Modellierung von Autokorrelation, st\u00fcndlichen, w\u00f6chentlichen und j\u00e4hrlichen Saisonalit\u00e4ten sowie der typischen Persistenz von Preisen und Spreads. Auf diese Weise werden Tr\u00e4gheiten und wiederkehrende Muster erfasst, beispielsweise Windb\u00f6en oder Regelm\u00e4\u00dfigkeiten in der Nachfrage, die eine im Wesentlichen statische Merit Order nicht wiedergibt.<\/p>\n

Auf dieser Grundlage werden k\u00fcnstliche Intelligenz und Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Nichtlinearit\u00e4ten, Wechselwirkungen und Regimewechsel zu erfassen, die schwer zu parametrisieren sind. Die Beziehungen zwischen den Variablen auf den Energiem\u00e4rkten sind in hohem Ma\u00dfe nichtlinear und h\u00e4ngen vom Produktionsniveau, der Uhrzeit, der Nachfrage, dem thermischen Mix, den hydrologischen Bedingungen und der Vernetzung ab. Dar\u00fcber hinaus sind neuronale Netze<\/strong> in der Lage, kritische Kombinationen zu lernen, wie z. B. gleichzeitige Anstiege von CO\u2082 und Gas bei sinkender Windproduktion und niedrigen Stauseen, die die Preisverteilung st\u00e4rker ver\u00e4ndern als jeder einzelne Faktor. Mit geeigneten Fenstern und Variablen trainiert, passt sich das Modell besser an strukturelle Ver\u00e4nderungen an, ohne das langfristige Marktgleichgewicht zu verlieren.<\/p>\n

Das Endziel besteht darin, das \u201eDe-facto-Gleichgewicht\u201d des Marktes zu schlie\u00dfen: systematische Verzerrungen der Fundamentaldatenmodelle zu erkennen und diese mit statistischen Modellen und Modellen des maschinellen Lernens zu korrigieren, bis ein Preis erzielt wird, der nicht nur das technische Gleichgewicht, sondern auch das beobachtete Gleichgewicht ber\u00fccksichtigt. F\u00fcr den Endnutzer der Prognosen bedeutet dies eine Verbesserung in dem Bereich, der f\u00fcr die Entscheidungsfindung am wichtigsten ist: eine bessere Darstellung der Unsicherheit (P10\/P90) und der st\u00fcndlichen Volatilit\u00e4t, die f\u00fcr die Bewertung von Projekten zur Speicherung BESS<\/strong>, Hybridisierung, DSCR und Covenants entscheidend sind, eine bessere Sch\u00e4tzung der erzielten Preise<\/strong> und der Kannibalisierung<\/strong> durch Solar- und Windenergie sowie eine gr\u00f6\u00dfere Konsistenz bei langfristigen Zeithorizonten.<\/p>\n

Ausblick f\u00fcr die Energiem\u00e4rkte in Europa. Fr\u00fchjahr 2026<\/h2>\n

Das monatliche Webinar Nr. 64<\/a>, organisiert von AleaSoft Energy Forecasting<\/strong>, findet am 12. M\u00e4rz 2026 um 12:00 Uhr MEZ statt und konzentriert sich auf die Analyse der j\u00fcngsten Entwicklungen auf den Energiem\u00e4rkten<\/strong> in Europa, den Prognosen f\u00fcr das Fr\u00fchjahr und den wichtigsten Ereignissen, die den Sektor im Jahr 2026 beeinflussen werden. Bei dem Treffen werden die wichtigsten regulatorischen \u00c4nderungen sowie die zunehmend wichtige Rolle der Energiespeicherung<\/strong> und der Kapazit\u00e4tsm\u00e4rkte<\/strong> in einem Stromsystem behandelt, das durch eine zunehmende Durchdringung erneuerbarer Energien und eine steigende Preisvolatilit\u00e4t gekennzeichnet ist.<\/p>\n

In diesem Zusammenhang bietet AleaStorage<\/strong><\/a> fortschrittliche L\u00f6sungen zur Optimierung, Analyse der Einnahmen und Strukturierung von Speicherprojekten und Hybridsystemen im Zusammenhang mit erneuerbaren Energien, mit dem Ziel, den Wert und die Rentabilit\u00e4t der Anlagen zu maximieren.<\/p>\n

An der Veranstaltung werden erneut Fachleute von EY<\/strong> teilnehmen, die ihre Erfahrungen in den Bereichen Regulierung, Finanzierung von Projekten im Bereich erneuerbare Energien und Speicherung, PPA<\/strong>-Vereinbarungen, Eigenverbrauch und Bewertung von Energieanlagen und -portfolios einbringen werden.<\/p>\n

Quelle: AleaSoft Energy Forecasting.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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