Neue Methode zur Vorhersage von Strompreisen

Strompreise können so unberechenbar sein wie eine Katze auf einem heissen Blechdach. Mit immer mehr erneuerbaren Energiequellen wie Wind und Sonne wird das Angebot und die Nachfrage nach Strom tricky. Das bringt die Preise zum Hüpfen wie einen Gummiball. Wie können wir also herausfinden, wie der Preis in naher Zukunft aussehen wird? Das wollen wir uns mal anschauen!

#Die Herausforderung der kurzfristigen Vorhersage

Wenn wir von kurzfristiger Vorhersage sprechen, meinen wir die Prognose der Strompreise für sehr nah liegende Lieferzeiten. Auf dem Strommarkt können die Preise schnell durcheinanderkommen, und wir müssen kurz vor den Transaktionen kluge Vermutungen anstellen. Da wird's ein bisschen kompliziert. Anders als in anderen Märkten, wo die Preise einmal am Tag festgelegt werden, können Käufer und Verkäufer im laufenden Intraday-Markt den ganzen Tag über Strom handeln, was ganz schön chaotisch sein kann.

#Bestehende Methoden und ihre Grenzen

Forscher versuchen schon seit Jahren, die Strompreise vorherzusagen. Einige nutzen einfache statistische Modelle, während andere auf komplexere Methoden des maschinellen Lernens setzen. Das Ziel ist immer, besser darin zu werden, diese kniffligen Preise zu erraten. Viele dieser Methoden basieren jedoch auf vergangenen Daten und könnten sich schlecht an plötzliche Veränderungen im Marktverhalten anpassen, besonders während der Spitzenzeiten, wenn die Nachfrage ansteigt.

#Einführung eines neuen Ansatzes

Also, was wäre, wenn wir einen anderen Ansatz wählen? Was, wenn wir eine Methode namens Support Vector Regression (SVR) nutzen, die sich schnell an neue Informationen anpassen kann? Wir haben bemerkt, dass es helfen könnte, aktuelle Preise in unsere Modelle aufzunehmen, um zukünftige Preise besser vorherzusagen. Und hier kommt der spannende Teil: Wir haben beschlossen, unsere SVR ein wenig aufzupeppen – indem wir eine Kernel-Korrektur basierend auf dem letzten bekannten Preis hinzufügen, was wir humorvoll „die naive Vorhersage“ nennen.

#Testen unserer Methode

Um zu sehen, ob unsere Idee funktioniert, haben wir sie mit echten Daten vom deutschen Intraday-Markt zwischen 2018 und 2020 getestet. Wir haben genau beobachtet, wie unser verbessertes SVR (jetzt cSVR genannt) im Vergleich zu anderen gängigen Methoden wie LASSO und Random Forest abgeschnitten hat. Wir wollten sehen, ob cSVR schlauere Vermutungen anstellen kann – ohne ewig für die Berechnungen zu brauchen.

#Die Ergebnisse sind da!

Überraschenderweise stellte sich heraus, dass unser cSVR-Ansatz schneller und genauer war, besonders zu Spitzenzeiten wie morgens und abends, wenn die Preise oft durch die Decke gehen. Man könnte es als den Superhelden der Preisvorhersage betrachten – schnell, zuverlässig und immer zur richtigen Zeit am richtigen Ort.

#Warum ist das wichtig?

Besser darin zu werden, die Strompreise vorherzusagen, ist nicht nur eine akademische Übung; es hat echte Auswirkungen in der Praxis. Versorger können ihre Produktion effektiver steuern, Unternehmen können smartere Einkaufsentscheidungen treffen, und Verbraucher können Geld bei ihren Rechnungen sparen. Es ist ein Gewinn für alle Beteiligten.

#Was kommt als Nächstes?

Obwohl wir Fortschritte gemacht haben, gibt es noch Raum für Verbesserungen. Der Zugang zu mehr Daten, das Verständnis, wie verschiedene Marktkräfte zusammenwirken und die Verfeinerung unserer Kernel-Methoden könnten noch bessere Ergebnisse liefern.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Vorhersage von Strompreisen in einem schnelllebigen Markt keine kleine Aufgabe ist. Unser neuer Ansatz zeigt vielversprechende Ansätze, und wer weiss? Mit ein bisschen mehr Feinschliff könnten wir vielleicht einen echten Game-Changer in der Hand haben. Also hoffen wir auf niedrigere Stromrechnungen und smartere Vorhersagen in der Zukunft!