KI revolutioniert Gebotsstrategien im Regelenergiemarkt für höhere Erträge
Marika Heinz
KI revolutioniert Gebotsstrategien im Regelenergiemarkt für höhere Erträge
Ein neues, KI-gestütztes Prognoseverfahren hilft Unternehmen, ihre Gebotsstrategien im Regelenergiemarkt zu optimieren. Entwickelt vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA, sagt das System Preise präziser voraus – und ermöglicht so flexiblen Energieanbietern höhere Erträge.
Viele Industrieunternehmen setzen noch auf einfache Gebotstaktiken wie Festpreise oder vergangene Markttrends. Das Team des Fraunhofer IPA hat die Preisprognose nun mit maschinellem Lernen und einer maßgeschneiderten Offset-Technik verfeinert. Ihr Modell erzielt bis zu 37 Prozent höhere Einnahmen, indem es häufiger den Zuschlag erhält.
Die Studie konzentrierte sich auf vier Teilmärkte des deutschen Regelleistungsmarkts: FCR (Momentanreserve), aFRR (automatische Frequenzrestoration), mFRR (manuelle Frequenzrestoration) und RR (Ersatzreserve). Besonders Batteriespeicherbetreiber, Erneuerbare-Energien-Unternehmen und Handelsfirmen wie Next Kraftwerke und Statkraft profitieren davon. Selbst ein kleiner Prognosefehler von einem Euro pro Megawattstunde kann – je nach Marktlage – jährliche Mehreinnahmen von 3.631 Euro pro Megawatt bringen.
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Regelenergie wird im "Pay-as-Bid"-System gehandelt, bei dem Anbieter genau den Preis erhalten, den sie bieten. Die KI-Methode ließe sich auch auf andere strukturierte Märkte übertragen, etwa den Wertpapierhandel.
Das Prognosewerkzeug des Fraunhofer IPA unterstützt Unternehmen dabei, ihren Strombedarf flexibel anzupassen und gezielter zu bieten. Mit höheren Zuschlagsquoten und gestiegenen Erträgen bewährt sich das Verfahren bereits im deutschen Regelenergiemarkt. Weitere Anwendungen in ähnlichen Handelsumfeldern könnten folgen.
