KI revolutioniert Regelenergie: Bis zu 37 Prozent höhere Erträge möglich
Abraham Hermighausen
KI revolutioniert Regelenergie: Bis zu 37 Prozent höhere Erträge möglich
Ein neues, KI-basiertes Prognosewerkzeug könnte die Art und Weise revolutionieren, wie Unternehmen Regelenergie in Strommärkten ersteigern. Das vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA entwickelte System nutzt maschinelles Lernen, um Preise mit größerer Genauigkeit vorherzusagen. Dadurch könnten Unternehmen, die ihren Strombedarf flexibel anpassen, höhere Erträge erzielen.
Regelenergie wird in einem „Pay-as-Bid“-Markt gehandelt, bei dem Anbieter genau den Preis erhalten, den sie geboten haben. Viele Industrieunternehmen setzen derzeit auf einfache Strategien wie Festpreise oder Angebote, die sich an vergangenen Markttendenzen orientieren. Diese Methoden führen jedoch oft nicht zu optimalen Erträgen.
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Das KI-Modell des Fraunhofer IPA verbessert dies, indem es Marktmuster präziser analysiert. Tests zeigen, dass es die Gewinne im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen um bis zu 37 Prozent steigern kann. Selbst kleine Verbesserungen sind bedeutend: Eine Reduzierung des Fehlers um nur einen Euro pro Megawattstunde könnte – je nach Bedingungen – zu zusätzlichen Jahreserträgen von bis zu 3.631 Euro pro Megawatt führen.
Das Team plant, das System weiter auszubauen. Künftige Versionen sollen externe Daten wie Wettervorhersagen einbeziehen, um die Prognosen zu verfeinern. Die Technologie ließe sich auch auf andere Märkte mit ähnlichen Strukturen übertragen, etwa den Handel mit Wertpapieren.
Die KI-gestützte Methode gibt Unternehmen eine klarere Grundlage, um wettbewerbsfähige Gebote abzugeben. Besonders profitieren dürften Betriebe, die ihren Stromverbrauch dynamisch anpassen. Mit weiterer Entwicklung könnte das System auch über den Energiemarkt hinaus Anwendung finden.
