Fortschritte in der KI für die Prognose von Strommärkten

In letzter Zeit liegt der Fokus stark darauf, künstliche Intelligenz (KI) zu nutzen, um Signale auf dem Strommarkt vorherzusagen. Diese Signale, wie Strompreise und Systemsteuerungsfehler, sind entscheidend für Marktteilnehmer und Betreiber. Traditionelle Methoden zur Prognose kämpfen oft mit den Komplexitäten und der Variabilität dieser Signale. Ein neuer Ansatz mit generativer KI zeigt vielversprechende Ergebnisse bei der Verbesserung dieser Vorhersagen.

#Generative Künstliche Intelligenz

Generative KI bezieht sich auf Techniken, die neue Datenpunkte erstellen können, die einem Trainingsdatensatz ähneln. In diesem Zusammenhang kann sie aus früheren Strommarktdaten lernen und zukünftige Preisprognosen oder Steuersignale generieren. Durch das Verständnis der Muster in den historischen Daten kann diese Methode Proben erzeugen, die die tatsächlichen Bedingungen widerspiegeln.

Diese Technik ist eine Evolution der traditionellen Prognose. Klassische Ansätze verwendeten oft feste Modelle, die sich nicht an die sich ändernden Datencharakteristika anpassen konnten. Generative KI hingegen kann lernen und sich anpassen, während mehr Daten verfügbar werden. Sie erreicht dies, indem sie die zugrunde liegende Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse basierend auf vergangenen Beobachtungen schätzt.

#Bedeutung der probabilistischen Prognose

Probabilistische Prognosen zielen darauf ab, eine Reihe möglicher Ergebnisse zusammen mit ihrer Wahrscheinlichkeit bereitzustellen. Anstatt eine einzelne Zahl zu geben, erfasst sie die Unsicherheit in den Vorhersagen. Das ist besonders wichtig auf dem Strommarkt, wo die Preise aufgrund verschiedener Faktoren, einschliesslich Nachfrageschwankungen, Angebotsvariationen und anderen unerwarteten Ereignissen, dramatisch schwanken können.

Wenn ein Versorgungsunternehmen zum Beispiel weiss, dass der Preis irgendwo zwischen 50 und 100 Dollar pro Megawattstunde mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegen könnte, kann es fundiertere Entscheidungen bezüglich Ressourcenverteilung und Bietstrategien treffen. Diese Methode unterstützt besseres Planen und Risikomanagement für Marktteilnehmer.

#Der Bedarf an fortschrittlichen Methoden

Traditionelle Prognosemethoden basieren oft auf Annahmen, die in realen Szenarien möglicherweise nicht zutreffen. Sie können die Komplexität der Dynamik auf dem Strommarkt nicht erfassen. Hohe Volatilität bei Strompreisen und plötzliche Veränderungen können diese Methoden ineffektiv machen.

Zudem sind viele der Standardmethoden parametrisch, das heisst, sie hängen von vordefinierten Strukturen oder Verteilungen ab. Das kann ihre Flexibilität und Genauigkeit beim Umgang mit vielfältigen und dynamischen Zeitreihendaten einschränken.

Daher wächst das Interesse an nichtparametrischen Methoden, die nicht von spezifischen Annahmen über die zugrunde liegende Datenverteilung abhängen. Diese Methoden können eine genauere Reflexion der Realität bieten, indem sie den Daten erlauben, ihre eigenen Muster zu bestimmen, anstatt sie in eine spezifische Form zu pressen.

#Einführung des Weak Innovation Autoencoders (WIAE)

Der Weak Innovation Autoencoder (WIAE) ist ein neuer Modellansatz, der die Prinzipien der generativen KI für die probabilistische Prognose auf dem Strommarkt nutzt. Er basiert auf dem Konzept der Innovationen, die neue Informationen darstellen, die unabhängig von vergangenen Beobachtungen sind. Indem er sich auf diese neuen Informationen konzentriert, kann der WIAE die Dynamik der Signale auf dem Strommarkt besser erfassen.

Der WIAE ist so konzipiert, dass er neue Proben generiert, die bei der Vorhersage helfen können, indem er sich auf die Innovationen konzentriert, anstatt sich ausschliesslich auf historische Trends zu verlassen. Das ermöglicht eine bessere Darstellung des zukünftigen Zustands basierend auf aktuellen und vergangenen Beobachtungen.

#Wie WIAE-GPF funktioniert

WIAE arbeitet in mehreren Schritten. Zuerst analysiert es historische Daten, um die Beziehungen und Abhängigkeiten innerhalb der Marktsignale zu verstehen. Dann nutzt es dieses Verständnis, um eine Folge von Innovationen zu generieren, die gleichmässig verteilt sind.

Als Nächstes verarbeitet das Modell diese Innovationen, um Prognosen zu erstellen. Indem es die generierten Innovationen mit bestehenden Daten kombiniert, kann der WIAE Proben erzeugen, die die bedingte Verteilung zukünftiger Marktsignale widerspiegeln. Das bedeutet, dass das Modell eine Reihe von Ergebnissen liefern kann, die jeweils mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit verbunden sind.

#Anwendungen von WIAE-GPF

Der WIAE-GPF, oder Weak Innovation Autoencoder Generative Probabilistic Forecaster, kann in verschiedenen Kontexten angewendet werden:

1. Prognose der lokalen Grenzkostenpreise: Dabei geht es um die Vorhersage von Preisen an bestimmten Standorten innerhalb eines Stromnetzes. Genaue Prognosen können Energieproduzenten und -verbrauchern helfen, bessere Entscheidungen über den Kauf und Verkauf von Strom zu treffen.

2. Prognose der regionalen Preisunterschiede: Diese Anwendung konzentriert sich auf die Vorhersage der Preisdifferenzen zwischen zwei Regionen. Diese Informationen sind entscheidend für virtuelle Bieter, die Arbitragemöglichkeiten ausnutzen möchten.

3. Prognose der Bereichssteuerungsfehler: Diese Anwendung beinhaltet die Vorhersage von Fehlern beim Ausgleich zwischen Angebot und Nachfrage im Stromsystem. Genaue Vorhersagen können den Betreibern helfen, Ressourcen anzupassen, um die Systemstabilität aufrechtzuerhalten.

#Leistungsvergleich

Im Vergleich der Leistung von WIAE-GPF mit traditionellen und anderen modernen Prognosemethoden hat er eine überlegene Genauigkeit gezeigt. Die Bewertungen beinhalten den Vergleich, wie gut verschiedene Modelle die tatsächlichen Ergebnisse auf den Strommärkten vorhersagen können.

Für lokale Grenzkostenpreise hat der WIAE-GPF konsequent klassische Modelle und sogar einige fortschrittliche maschinelle Lerntechniken übertroffen. Im Bereich der regionalen Preisunterschiede zeigte der WIAE auch eine bessere Vorhersagefähigkeit, die es virtuellen Händlern ermöglichte, fundiertere Gebote abzugeben.

Die verwendeten Leistungskennzahlen für die Bewertung umfassen verschiedene Masszahlen für Genauigkeit und Zuverlässigkeit, wie den normalisierten mittleren quadratischen Fehler und den kontinuierlichen Rangwahrscheinlichkeitswert. Die Ergebnisse zeigen, dass WIAE-GPF ein genaueres Bild der zukünftigen Marktverhalten als viele Alternativen bietet.

#Technisches Framework

Das technische Framework hinter WIAE beinhaltet den Einsatz von neuronalen Netzwerken zur Datenverarbeitung und zur Erstellung von Prognosen. Insbesondere verwendet es kausale konvolutionale Netzwerke, die verschiedene Zeitreihendaten effizient verarbeiten können.

Die Architektur von WIAE umfasst zwei Hauptkomponenten: den Encoder und den Decoder. Der Encoder lernt aus vergangenen Beobachtungen, um Innovationen zu erzeugen, während der Decoder diese Innovationen in Vorhersageproben übersetzt.

Diese Struktur ermöglicht Flexibilität, da sie sich an neue Daten anpassen kann und die Genauigkeit kontinuierlich verbessert, während mehr Informationen verfügbar werden.

#Auswirkungen in der realen Welt

Die Auswirkungen der Einführung von WIAE-GPF sind erheblich. Für Marktteilnehmer bedeutet eine bessere Prognose verbesserte Entscheidungsfähigkeiten, die eine optimale Biet- und Ressourcenverteilung ermöglichen.

Für Systembetreiber verbessert es die Fähigkeit, die Stabilität im Netz aufrechtzuerhalten und Angebot und Nachfrage effektiver zu steuern. Der Einsatz von probabilistischen Prognosen hilft auch bei der Risikobewertung und -minderung, da die Unsicherheit durch eine Reihe möglicher Ergebnisse klar kommuniziert wird.

Da die Branchen weiterhin auf datengestützte Entscheidungen angewiesen sind, wird die Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Prognosemethoden wie WIAE-GPF zunehmend kritisch. Durch die Nutzung fortschrittlicher KI-Technologien kann sich der Strommarkt weiterentwickeln, um effizienter und reaktionsschneller auf Veränderungen zu werden.

#Fazit

Generative KI, insbesondere durch den WIAE-Rahmen, bietet eine vielversprechende Lösung zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit auf den Strommärkten. Indem sie sich auf Innovationen konzentriert und nichtparametrische Methoden anwendet, adressiert dieser Ansatz die Schwächen traditioneller Prognosetechniken.

Die Fähigkeit, probabilistische Vorhersagen zu generieren, ermöglicht es den Marktteilnehmern, besser mit den Komplexitäten der Strompreisbildung und -kontrolle umzugehen. Während sich diese Technologie weiterentwickelt, hat sie das Potenzial, die Funktionsweise der Strommärkte umzustrukturieren, was zu fundierteren Entscheidungen und einer erhöhten Systemzuverlässigkeit führt.

Dieser Fortschritt in den Prognosemethoden hebt die Bedeutung der Einführung innovativer Technologien in traditionellen Sektoren hervor. Mit dem wachsenden Bedarf an Elektrizität wird die Notwendigkeit für präzise und umsetzbare Prognosen dringlicher, was Ansätze wie WIAE für die Zukunft der Energiemärkte unerlässlich macht.