Балансировка энергии: прогноз цен с поддержкой ИИ увеличивает доходы до 37 процентов

Балансировка энергии помогает поддерживать электросеть, когда возникают дисбалансы или узкие места. Это происходит на рынке балансировки энергии, где краткосрочные увеличения или сокращения спроса на электроэнергию продаются и запрашиваются по мере необходимости – так что те, кто может гибко регулировать свои потребности в электроэнергии, также могут зарабатывать деньги.

Гибкий спрос на электроэнергию в промышленности может снизить пиковую нагрузку до 15 процентов

Прогноз цен имеет решающее значение для получения дохода. «Управляющая мощность продается на так называемом рынке «плати по ставке», — объясняет Александр Зауэр, директор Института машиностроения и автоматизации им. Фраунгофера. — Там применяется процесс торгов, в котором каждому поставщику выплачивается цена, которую он подал в своей заявке». Таким образом, любой, кто значительно занижает фактическую цену на электроэнергию, теряет деньги. Любой, кто делает ставку выше цены, полностью теряет.

ИИ вместо статических ставок

Ученые Fraunhofer IPA теперь преуспели в разработке метода прогнозирования, который с помощью искусственного интеллекта позволяет делать значительно более точные прогнозы, тем самым увеличивая доход до 37 процентов, согласно пресс-релизу института. Используя различные методы машинного обучения, ученые Fraunhofer IPA теперь преуспели в более точном прогнозировании этой цены.

Хотите быть в курсе энергетического перехода? Подпишитесь на бесплатную рассылку от ERNEUERBARE ENERGIEN – крупнейшего в Германии независимого журнала о возобновляемых источниках энергии!

Например, многие промышленные компании, участвующие в балансирующем энергетическом рынке, до сих пор полагались на простые, статичные стратегии торгов, продолжает он. Они устанавливают свою ставку один раз и затем придерживаются ее. Или они основывают свою ставку на цене предыдущего дня или недели.

Мальте Шён из Tesvolt: «Система хранения должна контролироваться маркетологом, который обеспечивает гибкость».

Рассмотрены четыре субрынка балансирующей энергии

На втором этапе они дополнили свой прогноз цен, поддерживаемый ИИ, специально разработанным процессом компенсации. «Это, в некотором смысле, постобработка прогнозируемой цены на электроэнергию, так что поданная заявка немного ниже», — объясняет Винсент Безольд из исследовательской группы Data-Driven Energy System Optimization в Fraunhofer IPA. «Это связано с правилами рынка «плати по ставке». Наиболее целесообразно намеренно занижать фактическую цену на электроэнергию. «Именно этого мы достигаем с помощью нашего процесса компенсации».

В своей статье ученые изучили четыре субрынка балансирующей энергии в Германии и показали, что даже ошибка прогноза в один евро за мегаватт-час может — в зависимости от рынка — генерировать до 3631 евро дополнительного годового дохода за мегаватт. Чтобы еще больше улучшить этот результат, исследователи из Fraunhofer IPA планируют в будущем применять еще более сложные модели ИИ, принимая во внимание внешние факторы, такие как данные о погоде и прогнозы на основе вероятности, для дальнейшего повышения качества прогнозов.