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Mehr Marge im Direktvermarktungsgeschäft? Data Science hilft!

Aktualisiert: 17. Sept 2019

Energiehandel – Optimierung der Direktvermarktung für Energieerzeuger

Quelle: Nasa/Unsplash



Im Energiehandel für erneuerbare Energien herrscht viel Bewegung. Sowohl die gehandelten Mengen als auch die Marktteilnehmer steigen ständig. Um Margen auszureizen, müssen die Prognosen der Kraftwerke möglichst genau mit der Realität übereinstimmen, um Ausgleichsenergiekosten und unnötige Tradingpositionen zu vermeiden.


Für einen Five1 Kunden wurde dafür die Erstellung der Prognosen optimiert. Im ersten Schritt wurden alle verfügbaren Daten in ein Datenmodell integriert. Dazu zählen neben den Prognosedaten von emsys, Solar3 und Wind9 auch CRM und Abrechnungsdaten.



Metamodellierung als Schlüssel zur höheren Marge


Prognoseanbieter arbeiten mit unterschiedlichen Modellen zur Vorhersage von Energieerzeugung und liefern dadurch unterschiedliche Ergebnisse. Für den Kunden wurde speziell hierfür ein Meta-Prognosemodell entwickelt, das die Besonderheiten der Daten erkennt und Anlagen-spezifisch optimiert. Dabei wird nicht außer acht gelassen, das zum Schluss die Energiesumme der Anlagen für die Vermarktung relevant ist.


Ein leicht verständliches Beispiel hierfür ist folgendes: Durch das Zusammenbringen von bspw. Wetter- und historischen Abrechnungsdaten können wir automatisiert feststellen, welcher Anbieter bei welcher Windkonstellation Abweichungen für eine bestimmte Anlage aufweist. Gewinnt man diese Erkenntnis aus unterschiedlichen Kombinationen von Wetter- und Prognosedaten, lässt sich ein Meta-Prognosemodell trainieren, dessen Resultate individuell und automatisiert bessere Ergebnisse liefert. Die so gewonnen Ergebnisse sind genauer und das Model lernt ständig dazu.


Mehr zum Thema Big DATA Science im nächsten Teil: Vom traditionellen Data-Warehouse zum modernen DataHub in der Cloud