KI sagt Regelenergiepreise präziser voraus – bis zu 37 Prozent mehr Ertrag möglich
Enrico Herrmann
KI sagt Regelenergiepreise präziser voraus – bis zu 37 Prozent mehr Ertrag möglich
Forscher des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA haben eine KI-gestützte Methode entwickelt, um Marktpreise für Regelenergie vorherzusagen. Das neue System hilft Unternehmen, ihre Gebotsstrategien zu optimieren und könnte die Erträge im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen um bis zu 37 Prozent steigern. Viele Firmen setzen noch immer auf veraltete, statische Preismodelle – die Innovation stellt daher einen bedeutenden Fortschritt dar.
Regelenergie wird auf einem "Pay-as-Bid"-Markt gehandelt, bei dem Anbieter genau den Preis erhalten, den sie nennen. Diese Struktur belohnt präzise Prognosen, da selbst kleine Fehler erhebliche Auswirkungen auf die Gewinne haben können. Das Team des Fraunhofer IPA fand heraus, dass eine Fehlkalkulation von nur einem Euro pro Megawattstunde einem Unternehmen – je nach Marktlage – jährlich bis zu 3.631 Euro pro Megawatt kosten oder einbringen kann.
Das KI-Modell des Instituts nutzt maschinelles Lernen, um Gebotspreise genauer vorherzusagen als bestehende Methoden. Zudem beinhaltet es eine Offset-Technik, die es Unternehmen ermöglicht, Wettbewerber strategisch zu unterbieten und gleichzeitig häufiger den Zuschlag zu erhalten. Tests in vier deutschen Teilmärkten – Primärregelleistung, Sekundärregelleistung, Tertiärregelleistung und Minutenreserve – bestätigten die Wirksamkeit des Systems.
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Derzeit profitieren vor allem Energiehändler wie Next Kraftwerke und Uniper sowie Netzbetreiber wie Amprion und Tennet von der Lösung. Besonders nützlich ist das System für Unternehmen, die ihren Strombedarf flexibel anpassen können. Doch auch über den Energiesektor hinaus ließe sich die Methode anpassen, etwa für den Wertpapierhandel oder andere Branchen mit ähnlichen Marktstrukturen.
Der KI-basierte Ansatz des Fraunhofer IPA bietet eine klarere Möglichkeit, Preise vorherzusagen und Gebotstaktiken zu verfeinern. Unternehmen, die das Modell übernehmen, könnten vor allem in volatilen Märkten höhere Erträge erzielen. Mit potenziellen Anwendungen jenseits des Energiehandels könnte die Technologie bald auch andere Branchen beeinflussen, die auf dynamische Preisgestaltung setzen.
