Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
Deutschland wird im Jahr 2030 vermutlich etwa zehn Prozent mehr Strom verbrauchen als bisher angenommen – verkündete das Bundeswirtschaftsministerium im Juli 2021. Energieprognosen vermitteln eine Vorstellung über die zukünftige Entwicklung der Energieversorgung, damit besser geplant werden kann. Die Prognosen entstehen mit Hilfe von mathematischen Modellen, die komplexe Zusammenhänge möglichst realitätsnah abbilden.
Im Projekt AGENS, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert wird, entwickeln wir gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung smarte Prognosemodelle. Dessen Basis: Mit neusten mathematischen Methoden, basierend auf Neuronalen Netzen (NN), sind die Algorithmen in der Lage, die Gesamtkomplexität anhand großer Datenmengen vorherzusehen.
Speziell auf dem Strommarkt gibt es bei der korrekten Prognose des Energiebedarfs entscheidende Unsicherheitsfaktoren, denn sie ist abhängig von der Einspeisung aus saisonal stark schwankenden erneuerbaren Energiequellen – Wind- und Sonnenenergie sind abhängig vom Wetter. Zusammen mit klassischen thermischen Kraftwerken liefern sie in Deutschland den Strom.
Um sicherzustellen, dass der Energiebedarf gedeckt werden kann, müssen Energieunternehmen (Bilanzkreisverantwortliche, kurz BKV) eine Prognose über den Energiebedarf und die Energieerzeugung am kommenden Tag in ihrem Verantwortungsbereich abgeben. Diese wird viertelstundengenau an den zugehörigen Netzbetreibenden übermittelt, um die Netzstabilität zu gewährleisten. Das heißt: Umso besser die Modelle und Prognosen, desto besser können die Unternehmen planen.
