KI revolutioniert Regelenergie: Wie Fraunhofer-Forscher Märkte mit präzisen Prognosen erobern
Carolina Lange
KI revolutioniert Regelenergie: Wie Fraunhofer-Forscher Märkte mit präzisen Prognosen erobern
Forscher des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA haben eine KI-basierte Methode entwickelt, mit der sich Preise für Regelenergie präziser vorhersagen lassen. Das neue System nutzt maschinelles Lernen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, auf Energiemärkten gezielter zu bieten. Selbst kleine Verbesserungen in der Prognosegenauigkeit könnten für Marktteilnehmer erhebliche finanzielle Vorteile bringen.
Regelenergie wird in einem "Pay-as-Bid"-Markt gehandelt, bei dem Anbieter genau den Preis erhalten, den sie in ihren Geboten nennen. Viele Industrieunternehmen setzen derzeit auf einfache Bietstrategien wie Festpreise oder vergangene Markttrends – eine Vorgehensweise, die oft Chancen ungenutzt lässt. Das Team des Fraunhofer IPA stellte fest, dass bereits ein Prognosefehler von nur einem Euro pro Megawattstunde – je nach Marktlage – bis zu 3.631 Euro zusätzlichen Jahresertrag pro Megawatt erbringen kann.
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Das KI-Modell des Instituts wurde in vier deutschen Teilmärkten für Regelenergie getestet: Primärregelung, Sekundärregelung, Minutenreserve und erweiterte Trägheit. Durch die Verfeinerung der Preisvorhersagen mithilfe von maschinellem Lernen und einer speziellen Offset-Methode erzielte das System bis zu 37 Prozent höhere Erträge im Vergleich zu herkömmlichen Strategien. Besonders profitieren könnten Unternehmen, die ihren Strombedarf flexibel anpassen können.
Energie-Speicherunternehmen wie Fluence und Tesla sowie Batteriehersteller wie BMZ und Leclanché ziehen bereits Nutzen aus dem neuen Ansatz. Mit präziseren Geboten dürften diese Unternehmen ihre Erträge bis 2026 weiter optimieren. Die Forscher wiesen zudem darauf hin, dass sich die KI-gestützte Methode auch auf andere strukturierte Märkte übertragen ließe – etwa im Wertpapierhandel.
Das Prognosemodell des Fraunhofer IPA bietet Unternehmen eine klarere Grundlage, um Regelenergiepreise vorherzusagen und ihre Bietstrategien zu verfeinern. Mit dem KI-System könnten Firmen mehr Aufträge sichern und ihre Erträge deutlich steigern. Der Erfolg der Methode auf Energiemärkten deutet auf mögliche Anwendungen in anderen Branchen mit ähnlichen Preisstrukturen hin.
