KI revolutioniert Regelenergiemarkt: Bis zu 37 Prozent mehr Gewinn für Unternehmen
Dietlind Grein Groth
KI revolutioniert Regelenergiemarkt: Bis zu 37 Prozent mehr Gewinn für Unternehmen
Ein neues, KI-gestütztes Prognosemodell hilft Unternehmen auf dem deutschen Regelenergiemarkt, höhere Gewinne zu erzielen. Forscher des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA entwickelten das System, um die Genauigkeit bei Gebotsabgaben zu verbessern. Erste Ergebnisse zeigen, dass die Erträge im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um bis zu 37 Prozent steigen können.
Die Studie konzentrierte sich auf vier zentrale Teilmärkte: Primärregelleistung, Sekundärregelleistung, Tertiärregelleistung und Minutenreserve. Bisher setzen viele Industrieunternehmen auf einfache Gebotsstrategien wie Festpreise oder historische Marktdaten. Das KI-Modell hingegen analysiert Echtzeit-Trends, um optimale Gebotspreise präziser vorherzusagen.
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Der Regelenergiemarkt funktioniert nach dem "Pay-as-Bid"-Prinzip, bei dem Anbieter genau den Preis erhalten, den sie einreichen. Selbst kleine Prognosefehler – etwa eine Abweichung von einem Euro pro Megawattstunde – können zu zusätzlichen Jahreserträgen von 3.631 Euro pro Megawatt führen. Besonders profitieren davon Betreiber von Batteriespeichern, Unternehmen im Bereich Demand Response (darunter Metall- und Chemieanlagen) sowie Erneuerbare-Energien-Anbieter.
Die Forscher wollen das Modell nun weiter verfeinern, indem sie externe Daten wie Wetterverläufe und wahrscheinlichkeitbasierte Prognosen einbeziehen. Zudem könnte der Ansatz ihrer Meinung nach auf andere Märkte mit ähnlichen Strukturen übertragen werden, etwa den Wertpapierhandel.
Das KI-Prognosewerkzeug bringt flexiblen Stromnutzern bereits messbare Vorteile. Unternehmen, die die Methode übernehmen, können mit präziseren Geboten und einer höheren Vertragserfolgsquote rechnen. Künftige Updates könnten die Anwendungsmöglichkeiten über den Regelenergiemarkt hinaus erweitern.
