Verbesserung der Elektrizitätspreise mit Deep Learning

Deep Learning hat in verschiedenen Bereichen, einschliesslich der Strommärkte, viel Aufmerksamkeit bekommen. Aber Vorhersagefehler in Deep Learning-Modellen können grosse Auswirkungen auf die Strompreise haben. In diesem Artikel geht's darum, wie diese Fehler die Preisgestaltung beeinflussen, besonders in überlasteten Stromsystemen, und es wird eine Methode vorgeschlagen, um Fairness in der Preisgestaltung mithilfe von Deep Learning-Techniken zu verbessern.

#Das Problem der Vorhersagefehler

Deep Learning-Modelle werden oft eingesetzt, um den Strombedarf und -angebot vorauszusagen, inklusive erneuerbarer Quellen wie Windkraft. Obwohl die Modelle eine Menge Daten verarbeiten können, machen sie trotzdem Fehler in ihren Vorhersagen. Wenn diese Fehler passieren, kann das zu falschen Strompreisen führen, was sich negativ auf Produzenten und Verbraucher auswirken kann. Die Schwere dieser Preisfehler kann je nach Standort im Stromnetz unterschiedlich sein.

#Verständnis der Strompreise

Die Strompreise werden von verschiedenen Faktoren beeinflusst, inklusive dem Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage. Wenn die Vorhersage der Windkraftproduktion falsch ist, kann das zu Fehlern bei der Bestimmung des optimalen Einsatzes von konventionellen Kraftwerken führen. Das wirkt sich wiederum auf die standortspezifischen Grenzkosten aus, also die Preise, die an bestimmten Orten im Netz für Strom berechnet werden.

In überlasteten Bereichen des Stromsystems kann ein kleiner Fehler bei der Vorhersage von Windkraft zu erheblichen Preisunterschieden führen. Das passiert, weil einige Standorte sensibler auf Änderungen bei Angebot und Nachfrage reagieren als andere.

#Die Bedeutung von Fairness bei der Preisgestaltung

Fairness in der Strompreisgestaltung ist wichtig, um sicherzustellen, dass alle Verbraucher und Produzenten gleich behandelt werden. Wenn Vorhersagefehler erhebliche Preisunterschiede zwischen Standorten verursachen, kann das zu unfairen Kosten für einige Nutzer führen, besonders in überlasteten Gebieten. Um dieses Problem anzugehen, ist es entscheidend, einen Weg zu finden, um diese Unterschiede zu verringern und ein ausgewogeneres Preissystem zu schaffen.

#Integration von Marktbereinigungsoptimierung in Deep Learning

Um die Probleme, die durch Vorhersagefehler entstehen, anzugehen, wird ein neuer Ansatz vorgeschlagen, der die Marktbereinigungsoptimierung direkt in das Deep Learning-Modell integriert. Dadurch kann das Modell die Auswirkungen von Vorhersagefehlern auf die Strompreise berücksichtigen. Dieser Ansatz soll das Gleichgewicht zwischen der Minimierung von Vorhersagefehlern und der Sicherstellung fairer Preise wahren.

Die Integration der Marktbereinigungsoptimierung bedeutet, dass das Deep Learning-Modell nicht nur die Windkraftausgaben vorhersagt, sondern auch die erwarteten Preise auf Grundlage dieser Vorhersagen berechnet. Das sollte helfen, die Preisfehler zu reduzieren und die Fairness im Strommarkt zu verbessern.

#Wie das Modell funktioniert

Bei diesem Ansatz werden Daten aus früheren Betriebsaufzeichnungen, einschliesslich Wetterbedingungen und Turbinen-Daten, genutzt, um das Deep Learning-Modell zu trainieren. Das Modell lernt, die Windkraftproduktion basierend auf den gegebenen Merkmalen vorherzusagen. Traditionelle Trainingsmethoden berücksichtigen jedoch nicht, wie Vorhersagefehler die Strompreise beeinflussen können.

Um das zu lösen, wird ein vereinfachtes Modell zur Marktbereinigung für Strom verwendet. Dieses Modell hilft, den optimalen Einsatz von Kraftwerken zu ermitteln, sodass die Stromlasten zu den niedrigsten möglichen Kosten gedeckt werden. Durch die Einbettung dieses Modells in das Training des Deep Learning-Systems können die Vorhersagen durch Marktbedingungen informiert werden, was zu genaueren Preisprognosen führt.

#Analyse der Auswirkungen von Fehlern

Wenn man analysiert, wie Vorhersagefehler durch das System propagieren, wird klar, dass sie die standortspezifischen Grenzkosten je nach Überlastungsgrad im Stromnetz unterschiedlich beeinflussen. In überlasteten Gebieten kann derselbe Fehler zu unterschiedlichen Preisresultaten führen, je nach Standort im Netz.

Diese räumliche Ungleichheit kann problematisch sein, besonders für Verbraucher, die aufgrund von Fehlern in der Prognose, die den Preisbildungsmechanismus beeinflussen, mehr zahlen müssen. Die Identifizierung der Standorte, die am meisten zu diesen Ungleichheiten beitragen, kann helfen, bessere Vorhersagemodelle zu entwickeln.

#Training des Modells

Das Training dieses neuen Modells umfasst die Verwendung eines Sets standardisierter Datensätze, bei denen historische Daten über die Windkraftproduktion mit verschiedenen Merkmalen, einschliesslich Windgeschwindigkeit und -richtung, kombiniert werden. Das Deep Learning-Modell verarbeitet diese Eingaben und versucht, die Fehler sowohl bei der Windkraftproduktion als auch bei den Strompreisen zu minimieren.

Die Architektur des Modells besteht aus Schichten, die es ihm ermöglichen, komplexe Beziehungen zwischen den Eingaben zu lernen. Während des Trainings wird das Modell optimiert, um sicherzustellen, dass es sowohl die Stromausgaben als auch die Preise effizient vorhersagt, während die Fairness berücksichtigt wird.

#Ergebnisse und Beobachtungen

Erste Ergebnisse aus der Anwendung des neuen Modells zeigen eine erhebliche Reduzierung der Preisfehler. Im Vergleich der Ergebnisse traditioneller Deep Learning-Ansätze mit denen, die die Marktbereinigungs-Schicht enthalten, wird deutlich, dass die neue Methode sowohl in Bezug auf die Vorhersagegenauigkeit als auch auf die Fairness besser abschneidet.

In praktischen Fällen hat das Modell eine Verringerung der Fehler bei den standortspezifischen Grenzkosten in verschiedenen Stromsystemen gezeigt. Auch wenn es aufgrund der Anpassungen für Fairness zu einem Anstieg der Vorhersagefehler kommen kann, überwiegen die Vorteile in der Preisgenauigkeit normalerweise diese Nachteile.

#Fazit

Die Integration von Marktbereinigungsoptimierung in Deep Learning-Modelle stellt einen vielversprechenden Fortschritt darin dar, wie Strommärkte mit Vorhersagefehlern umgehen. Dieser Ansatz verbessert die Fairness und verringert die Belastung von Fehlern für die Nutzer im Netz, indem er sich sowohl auf die Vorhersage als auch auf die Preisgestaltung konzentriert.

Während sich die Energiemärkte weiter entwickeln, ist die Fähigkeit, Angebot und Nachfrage genau vorherzusagen und gleichzeitig faire Preise sicherzustellen, entscheidend. Zukünftige Entwicklungen in diesem Bereich könnten weiter zu einer gerechteren Verteilung der Stromkosten beitragen, was sowohl Produzenten als auch Verbrauchern zugutekommt.

Insgesamt zeigt die Integration von Optimierungstechniken in Deep Learning-Frameworks das Potenzial für verbesserte Fairness und Genauigkeit in der Strompreisgestaltung und ebnet den Weg für effizientere Abläufe auf den Strommärkten.