Mit unseren Länder- und Markt übergreifenden Prognosen sind die Marktteilnehmer am Energiemarkt bestens informiert, um Ihre Energiegebote strategisch in den Auktionen zu platzieren. Die Prognosen werden untertägig neu berechnet, sodass auch kurzfristige Schwankungen am Markt prognostiziert werden können. Auch für andere Märkte können wir Ihnen umfassende Preis- und Mengenprognosen zur Verfügung stellen.
Wichtige Veränderungen am Energiemarkt antizipieren
Die Energiemärkte bewegen sich in einem komplexen Umfeld, das von Faktoren wie der Marktpreis-Dynamik, Wetterlagen, geopolitischen Ereignissen und regulatorischen Änderungen beeinflusst wird. Energieunternehmen, einschließlich Stromerzeugern, Versorgungsunternehmen und Händlern, benötigen genaue Preisprognosen, um fundierte Entscheidungen über Produktions-, Verteilungs- und Handelsstrategien treffen zu können. Mit unseren Preis- und Mengenprognosen bieten wir den Kunden unserer FlexPowerHubTM Plattform eine Lösung zur präzisen Vorhersage von Energiepreisen und zur Verbesserung der Entscheidungsfindung in diesem dynamischen Sektor.
Intelligente Prognosen
In der Regel will zum Beispiel ein Energieunternehmen, das Kraftwerke betreibt und mit Energieprodukten handelt, seinen Entscheidungsfindungsprozess in Bezug auf die Energieproduktion und den Handel verbessern. Das Unternehmen möchte seinen Betrieb optimieren, Risiken effektiv verwalten und Marktchancen nutzen, indem es genaue Energiepreisprognosen nutzt. Als Anbieter von Energiepreisprognosen haben wir uns auf die Analyse historischer Energiemarktdaten und die Nutzung fortschrittlicher Prognosetechniken spezialisiert. Der Service umfasst die folgenden Schritte:
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Datenerfassung und -integration: Wir beziehen historische Energiemarktdaten aus verschiedenen Quellen, darunter Spotpreise, Terminkontrakte, Angebots- und Nachfragedaten, Wettermuster etc. und verarbeiten diese Information in unseren Prognosen.
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Feature-Engineering: Wir identifizieren relevante Variablen, die sich auf die Energiepreise auswirken, z. B. Brennstoffkosten, Wetterbedingungen, Stromnachfrage, Erzeugung erneuerbarer Energien und wirtschaftliche Indikatoren.
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Modellauswahl und Training: Fortgeschrittene Algorithmen des maschinellen Lernens, wie Zeitreihenmodelle, Regressionsmodelle oder anspruchsvollere Techniken wie neuronale Netze, werden auf den historischen Daten trainiert. Die Modelle lernen Muster, Saisonalität und Abhängigkeiten zwischen den Variablen.
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Erstellung von Preisprognosen: Nach dem Training erstellen die Modelle Energiepreisprognosen für verschiedene Zeithorizonte. Diese Prognosen liefern Schätzungen der künftigen Energiepreise auf der Grundlage der Inputsignale.
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Validierung: Die prognostizierten Preise werden mit den tatsächlichen Marktpreisen verglichen, um die Genauigkeit des Modells zu bewerten. Die Modelle werden anhand verschiedener Metriken weiter verfeinert und validiert, um zuverlässige und präzise Vorhersagen zu gewährleisten.
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Kontinuierliche Aktualisierung: Die Prognosemodelle werden regelmäßig aktualisiert, sobald neue Energiemarktdaten verfügbar sind. Wenn sich die Marktbedingungen verändern, passen sich die Modelle an, um sich ändernde Trends und neue Muster zu erfassen.
Wie konnte cognify bei diesem Projekt unterstützen?
Wie unsere Kund·innen profitieren
Genaue Energiepreisprognosen helfen Energieunternehmen bei der Optimierung von Produktionsplänen, Ressourcenzuweisung und Handelsstrategien zur Maximierung der Wirtschaftlichkeit. Auch für andere Branchen und Anwendungsfälle können wir ihnen kundenindividuelle Prognosen bauen, die spezifische Handelsstrategien stützen. Im Rahmen der FlexPowerHub Plattform haben wir für unsere Kunden zum Beispiel eigene Photovoltaik Erzeugungsprognosen entwickelt.