Case Study: Prognosemodelle im Energiesektor

 

Präzise Prognosemodelle für 50Hertz

Herausforderung

Der Übertragungsnetzbetreiber 50Hertz sorgt dafür, dass im Norden und Osten Deutschlands der Strom dorthin gelangt, wo er gebraucht wird: beim Kunden. Doch während der Strom transportiert wird, entstehen physikalisch bedingte Verluste. Diese Netzverluste müssen durch den Ankauf der prognostizierten Verlustmenge über eine Strombörse kompensiert werden.

Ziel

Damit der Auftraggeber genau weiß, welche Strommenge er aufgrund der Netzverluste kompensieren muss, sind präzise Prognosen unabdingbar – bereits am Vortag errechnet 50Hertz daher mithilfe verschiedener statistischer Modelle die mögliche Verlustmenge. Um die Vorhersagen der Netzverluste weiter zu optimieren, werden Datensätze mit den tatsächlichen Netzverlusten in Kombination mit der prognostizierten Einspeisung von Wind- und Photovoltaikenergie ausgewertet.

Lösung

Um potenzielle Muster in den Daten der beobachteten Netzverluste zu erkennen, nutzt eoda Techniken des Data Minings: Aus Datensätzen werden Informationen gefiltert, neue Variablen extrahiert und via Clusteranalyse verdichtet.

Für den spezifischen Anwendungsfall des Kunden wählte eoda das passende Methodenset und testete die Verfahren Random Forest, Generalized Additive Model (GAM) und Gradient Boosting auf ihre Prognoseleistung. Die Modelle mit der höchsten Treffergenauigkeit wurden dem Kunden empfohlen.

Ergebnis

50Hertz kann anhand der gelieferten Modelle genauer prognostizieren, wie hoch die Netzverluste für den kommenden Tag sein werden und die Strommenge dadurch an der Börse kostengünstiger kompensieren.

Die Lösung steckt in den Daten: Eine scheinbar dünne Datenbasis wird mithilfe von Data Mining von eoda analysiert – das Ergebnis sind zuverlässige Prognosemodelle, die dem Kunden einen planbaren und dadurch kostengünstigen Zukauf der durch Netzverluste verlorenen Strommenge ermöglichen.

  

Die Case Study zum Download

Case Study Prognosemodelle Netzverluste

 

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