KI für schlaueres Energiem Trading nutzen

In der heutigen Welt spielt Energie eine entscheidende Rolle in unserem Alltag. Egal ob beim Kaffeekochen oder beim Handyaufladen, wir sind auf eine ständige Stromversorgung angewiesen. Mit dem Aufstieg erneuerbarer Energiequellen wie Solar- und Windkraft ist es wichtiger denn je, Strompreise vorherzusagen. Das gilt besonders für das virtuelle Bieten auf Strommärkten, wo Teilnehmer basierend auf vorhergesagten Preisdifferenzen handeln können.

Virtuelles Bieten ist eine Möglichkeit für Einzelpersonen und Unternehmen, Preisunterschiede zwischen zwei Arten von Märkten auszunutzen: dem Day-Ahead-Markt und dem Echtzeitmarkt. Im Day-Ahead-Markt können die Teilnehmer ihre Energiekäufe im Voraus planen, während der Echtzeitmarkt die tatsächlichen Preise im Moment widerspiegelt. Das Problem ist, dass sich die Preise schnell ändern können, besonders mit dem erhöhten Einsatz von erneuerbaren Energien. Das macht die Strompreise so sprunghaft wie ein Kind auf einem Trampolin.

Um das zu unterstützen, haben Forscher eine neue Vorhersagemethode entwickelt, die ein tiefes Lernmodell namens Transformer verwendet. Dieses Modell berücksichtigt verschiedene Faktoren, um die Preisdifferenz zwischen dem Day-Ahead- und dem Echtzeitmarkt vorherzusagen.

#Die Bedeutung genauer Vorhersagen

Eine präzise Vorhersage der Strompreise ist aus mehreren Gründen wichtig. Erstens hilft sie den Marktteilnehmern, informierte Entscheidungen zu treffen und ihr Risiko zu reduzieren, Geld durch unerwartete Preisspitzen oder -einbrüche zu verlieren. Zweitens trägt sie zur Gesamteffizienz der Strommärkte bei, sodass Angebot und Nachfrage besser aufeinander abgestimmt werden können. Und zuletzt kann sie dazu beitragen, die Gewinne für Händler zu maximieren, die im virtuellen Bieten aktiv sind.

Wenn erneuerbare Energiequellen verbreiteter werden, wird die Vorhersage der Strompreise komplizierter, da diese Energiequellen von Natur aus variabel sind. Es ist ein bisschen so, als würde man das Wetter vorhersagen – gerade wenn man denkt, man hat es im Griff, zieht ein Überraschungssturm auf. Diese Unsicherheit erhöht den Bedarf an robusten Vorhersagemethoden, die sich an veränderte Bedingungen anpassen können.

#Wie funktioniert virtuelles Bieten?

Virtuelles Bieten bedeutet, Gebote auf Strommärkten basierend auf Vorhersagen von Preisdifferenzen abzugeben. Stell dir vor, du bist bei einer Auktion, aber anstatt auf ein Bild oder ein seltenes Sammlerstück zu bieten, bietest du auf Strom. In diesem Fall möchtest du im Day-Ahead-Markt günstig kaufen und im Echtzeitmarkt teuer verkaufen. Wenn du genau vorhersagen kannst, wann die Preise niedrig oder hoch sein werden, kannst du einen Gewinn erzielen.

Im Day-Ahead-Markt geben die Teilnehmer ihren Energiebedarf für den nächsten Tag an. Der Marktbetreiber aggregiert dann diese Gebote und ermittelt einen Clearingpreis, also den Preis, zu dem Angebot und Nachfrage aufeinandertreffen. Aber aufgrund verschiedener Faktoren wie Wetterbedingungen oder plötzliche Änderungen im Energieverbrauch kann der Echtzeitmarktpreis vom Day-Ahead-Preis abweichen.

Ein verlässliches Vorhersagemodell hilft den Teilnehmern zu entscheiden, wann sie ihre Gebote in einem der beiden Märkte abgeben, was letztendlich zu besseren finanziellen Ergebnissen führt.

#Die Rolle des Deep Learning

Deep Learning ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, die neuronale Netzwerke verwendet – wie winzige Gehirne –, um grosse Datenmengen zu analysieren und Muster zu erkennen. Diese Modelle können aus vergangenen Daten lernen und Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse treffen. Es ist ein bisschen wie das Trainieren eines Hundes: Mit genug Übung und positiver Verstärkung lernt der Hund, den Ball zu holen (oder in diesem Fall, die Strompreise vorherzusagen).

In den letzten Jahren hat Deep Learning im Energiesektor an Bedeutung gewonnen, weil es komplexe Datensätze verarbeiten kann. Modelle wie Long Short-Term Memory (LSTM) und Convolutional Neural Networks (CNN) haben traditionelle statistische Methoden bei der Vorhersage von Strompreisen übertroffen. Diese fortschrittlichen Modelle können zeitbezogene Muster berücksichtigen und sich an veränderte Marktbedingungen anpassen, was sie zu wertvollen Werkzeugen für Händler macht.

#Das Transformer-Modell

Das Transformer-Modell ist eine spezielle Art von Deep-Learning-Architektur, die sich besonders gut für die Verarbeitung von sequenziellen Daten eignet, wie z. B. zeitbasierten Informationen. Sein innovativer Aufmerksamkeitsmechanismus ermöglicht es, sich auf die relevantesten Teile der Daten zu konzentrieren und effektiv durch den ganzen Lärm zu filtern, um das Signal zu finden – wie eine Nadel im Heuhaufen zu finden, ohne sich zu stechen.

In dieser speziellen Studie wurde das Transformer-Modell entwickelt, um die Preisdifferenz zwischen Day-Ahead- und Echtzeitpreisen im Electric Reliability Council of Texas (ERCOT)-Markt vorherzusagen. Durch die Analyse verschiedener Merkmale, einschliesslich Lastprognosen, Solar- und Windgenerationprognosen sowie zeitbezogener Attribute, kann das Modell genauere Preisvorhersagen liefern.

#Die Merkmale des Modells

Um den Vorhersageprozess zu optimieren, berücksichtigt das Modell mehrere wichtige Merkmale:

1. Zeitinformationen: Informationen wie Feiertage, Jahr, Monat und Wochentag helfen dabei, periodische Muster im Stromverbrauch und in der -erzeugung zu erfassen.

2. Lastprognosen: Dies bezieht sich auf die erwartete Stromnachfrage für jede Stunde des Tages. Zu wissen, wie viel Energie die Menschen benötigen, hilft bei der Preisschätzung.

3. Prognosen für Solar- und Windproduktion: Da erneuerbare Energiequellen immer verbreiteter werden, ist es entscheidend, ihre Produktion vorherzusagen, um die Preise genau zu schätzen.

4. Preisdifferenz: Der Unterschied zwischen Day-Ahead- und Echtzeitpreisen ist ein wichtiges Eingangsmerkmal für das Modell. Diese Information wird genutzt, um potenzielle Handelsmöglichkeiten zu bewerten.

#Das Modell trainieren

Ein Modell wie dieses zu trainieren, bedeutet, ihm historische Daten zu geben, um Muster und Abhängigkeiten zu lernen. Damit das Modell effektiv lernt, haben die Forscher eine Praxis namens Walk-Forward-Validierung verwendet. Das bedeutet, dass das Modell jede Woche mit frischen Daten aktualisiert wird, um relevant zu bleiben in einem sich schnell verändernden Markt.

Das Modell durchlief auch verschiedene Trainingseinstellungen, wie z. B. die Anpassung der Menge an verwendeten historischen Daten und die Entscheidung, ob bestehende Parameter feinjustiert oder jede Woche von Grund auf neu erstellt werden sollten. Es ist ein bisschen so, als würde man ein Musikinstrument vor einem Konzert stimmen – der richtige Klang ist entscheidend für eine erfolgreiche Aufführung.

#Handelsstrategien

Nachdem das Modell trainiert war, schauten sich die Forscher verschiedene Handelsstrategien an, um herauszufinden, wie man basierend auf den Preisprognosen den maximalen Gewinn erzielen kann. Sie entwickelten mehrere Ansätze, darunter den Handel für alle Stunden basierend auf den Vorhersagen des Modells oder nur den Fokus auf Spitzenzeiten, in denen die Gewinne wahrscheinlich höher sind.

Die besten Strategien wurden durch Backtesting identifiziert, indem Trades simuliert wurden, die mit historischen Daten zeigten, wie gut jede Vorgehensweise in realen Situationen abgeschnitten hätte. Das gibt einen Einblick in das potenzielle Ergebnis jeder Handelsstrategie, ohne echtes Geld zu riskieren.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Die Ergebnisse zeigten, dass unterschiedliche Handelsstrategien unterschiedliche kumulierte Gewinne erzielten. Einige Ansätze schnitten in bestimmten Situationen gut ab, während andere Nachteile hatten. Besonders eine Strategie, die sich auf den Handel während der Spitzenzeiten konzentrierte, erzielte die konstantesten Gewinne.

Interessanterweise führt eine hohe Punktzahl des Modells in Bezug auf Genauigkeit oder Rückruf nicht immer zu Gewinnen im Handel. Es ist wichtig, die Leistung des Modells im Kontext tatsächlicher Handelsergebnisse zu messen. Profit hat seine eigenen Kennzahlen, und manchmal sieht etwas auf dem Papier gut aus, übersetzt sich aber nicht in Geld auf dem Konto.

Die Forscher fanden auch heraus, dass die Nutzung der Vorhersagen des Modells in bestimmten Zeiträumen zu einigen bedauerlichen Verlusten führte. Dies hebt die inhärenten Risiken des Handels auf der Grundlage von Prognosen hervor. Wenn Teilnehmer einem Modell mit niedriger Genauigkeit vertrauen, können sie erhebliche Geldbeträge verlieren.

#Die Bedeutung kontinuierlicher Verbesserung

Obwohl das Modell vielversprechende Ergebnisse zeigte, ist es wichtig, seine Einschränkungen zu erkennen. Zum Beispiel könnten die aktuellen Eingaben nicht alle Faktoren berücksichtigen, die die Preisdifferenzen beeinflussen, wie Markttrends oder unerwartete externe Ereignisse. Denk daran, ein Gericht zu kochen, ohne alle Zutaten – wahrscheinlich wird das Endprodukt nicht perfekt.

Zukünftige Forschungen könnten verschiedene Deep-Learning-Architekturen untersuchen, um zu sehen, ob sie die Komplexität des Energiemarktes besser erfassen können. Ausserdem kann die Verbesserung der Robustheit des Modells und die Einbeziehung von Risikomanagementstrategien Händlern helfen, klügere Entscheidungen zu treffen.

#Fazit

Zusammengefasst bietet die Verwendung von Deep-Learning-Modellen, insbesondere des Transformers, vielversprechende Möglichkeiten zur Vorhersage von Strompreisen in virtuellen Biet-Szenarien. Indem wertvolle Einblicke aus komplexen Datensätzen gewonnen werden, helfen diese Modelle den Marktteilnehmern, informierte Entscheidungen zu treffen und Gewinne zu maximieren.

Da erneuerbare Energiequellen weiter zunehmen, wird die Notwendigkeit genauer Vorhersagen nur stärker werden. Der Einsatz fortschrittlicher Modelle und die Verfeinerung ihrer Fähigkeiten werden entscheidend sein, um die Herausforderungen der Energiemärkte von morgen zu bewältigen. Es ist ein bisschen so, als würde man versuchen, auf einer Welle zu surfen – man braucht das richtige Gleichgewicht aus Können und Anpassungsfähigkeit, um oben zu bleiben, ohne abzustürzen. Und mal ehrlich, niemand mag es, zu stürzen!