Prognose der Nachfrage nach Regelenergie für den Energiehandel

Anhand von historischen Daten und Prognosen aus dem Energiesektor soll das Saldo der physikalischen Regelenergieabrufe
im deutschen Netzregelverbund (NRV) prognostiziert werden.

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Identifizierung des Vorzeichens des Saldos mit einer Güte von 83% für positive Saldi

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Signifikante Verbesserung der absoluten Abweichung im Vergleich zum simplem Fortschreiben

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Walkforward-Modell, das sich stetig durch neue Daten verbessert

Herausforderung

Ein Energiedienstleister möchte ein Machine Learning Modell zur Prognose des positiven oder negativen Saldos der Regelenergie im Netzregionalverbund (NRV) entwickeln. Ziel ist es, auf dem volatilen Strommarkt effizienter handeln zu können.

Lösung

Zahlreiche Datenquellen werden bereinigt und in ein einheitliches Zeitreihenformat zusammengeführt. Eine visuelle und datenbasierte Exploration von Korrelationen und möglichen Einflussfaktoren wird durchgeführt. Anschließend werden mehrere Regressions- und Klassifikationsmodelle zur Vorhersage des Saldos bzw. dessen Vorzeichen sowie Anwendung eines zweistufigen Ensemblemodells erstellt.

Ergebnis

Es gibt den Prototyp eines Prognosemodells, das darauf ausgerichtet ist, mit aktuell verfügbaren Daten, den Saldo der Regelenergie in 15 Minuten vorherzusagen. Dadurch kann sich der Stromproduzent auf dem Markt besser positionieren.

Haben Sie Interesse an eigenen Use Cases?

Herausforderung

Ein Automobilunternehmen möchte verschiedene marktspezifische Daten visualisieren, um eine Wettbewerbsanalyse für den US-Markt zu ermöglichen.

Lösung

Es wird eine interaktive und flexible Anwendung, einschließlich verschiedener Karten mit zwei verschiedenen Ansichten implementiert.

Ergebnis

Relevante Märkte werden identifiziert, analysiert und visualisiert. Der Händler oder der jeweilige Vertrieb haben die Möglichkeit den direkten Wettbewerb mit dem eigenen Produkt zu vergleichen und die relevanten Daten zu visualisieren.

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