20.06.2025 – Das Fraunhofer IPA hat ein KI-gestütztes Verfahren entwickelt, mit dem sich die Preise am Regelleistungsmarkt präziser vorhersagen lassen. Unternehmen sollen dadurch ihre Erlöse am Regelenergiemarkt um bis zu 37 Prozent steigern können.
Wissenschaftler:innen vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA haben in einem wissenschaftlichen Paper ein neuartiges Prognoseverfahren vorgestellt, das mithilfe von Machine Learning die Gebotspreise für die Regelleistung zuverlässiger prognostiziert. Bei den Gebotsverfahren für Regelleistungen werden jedem Anbieter der Preis gezahlt, mit dem er sein Gebot abgegeben hat. Daraus resultieren bestimmte Erlösmechaniken, wie Professor Alexander Sauer, Institutsleiter des Fraunhofer IPA, erläutert: „Wer den tatsächlich realisierten Strompreis deutlich unterbietet, verzichtet auf Geld. Und schlimmer noch: Wer mit seinem Gebot darüber liegt, geht komplett leer aus.“
Bislang setzen viele Industrieunternehmen, die an dem Gebotsverfahren für Regelleistungen teilnehmen, auf einfache, statische Gebotsstrategien: Sie legen ihr Gebot nur einmal fest und bleiben dann dabei. Bisweilen orientieren sich die Unternehmen auch am Preis des Vortags oder der vergangenen Woche, wenn sie ihr Gebot abgeben. Durch den Einsatz verschiedener maschineller Lernverfahren ist es dem Fraunhofer IPA nun gelungen, diesen Preis besser zu prognostizieren.
Mehr Erlöse
Die Forscher:innen des IPA haben ihre neue KI-gestützte Preisprognose in einem zweiten Schritt um ein speziell entwickeltes Offset-Verfahren ergänzt, das Vincent Bezold vom Forschungsteam Datengetriebene Energiesystemoptimierung am Fraunhofer IPA so umschreibt: „Das Verfahren ist gewissermaßen die Nachbearbeitung des prognostizierten Strompreises, sodass das abgegebene Gebot leicht darunter liegt. Das hat mit den Spielregeln auf dem Pay-as-Bid-Markt zu tun. Wer dort mit seinem Gebot zu hoch liegt, geht leer aus. Deshalb lohnt es sich, den tatsächlichen Strompreis gezielt zu unterbieten – und genau das erreichen wir mit unserem Offset-Verfahren.“ Mit diesem optimierten Gebotsverfahren lassen sich die Erlöse nach Angaben des IPA gegenüber anderen Strategien um bis zu 37 Prozent steigern, da man mit dem angegebenen Gebot seltener über dem tatsächlichen Preis liegt und folglich öfter den Zuschlag erhält.
Oben: Prognostizierter Preis und tatsächlicher Preis im Vergleich. Die Kurven liegen sehr nahe beieinander. Allerdings wird hierbei der tatsächliche Preis oft überboten, weshalb der Anbieter von Regelleistungen in diesem Fall leer ausgehen würde. Unten: Der prognostizierte Preis wird mit dem Offset-Verfahren nach unten korrigiert. Folglich wird der tatsächliche Preis in allen Fällen leicht unterboten, weshalb der Verkäufer seinen gebotenen Preis erhält. (Bild: Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA)
Mehr Netzstabilität
In seinem veröffentlichten Paper hat das Forschungsteam vier Teilmärkte der deutschen Regelenergie untersucht. Ein Ergebnis zeigt dabei, dass schon ein um einen Euro pro Megawattstunde kleinerer Prognosefehler – je nach Markt – bis zu 3.631 Euro jährlichen Mehrerlös pro Megawatt bringen kann. „Die datengetriebene Optimierung der Gebotsstrategie lohnt sich also und leistet ganz nebenbei noch einen Beitrag zur Stabilität des Stromnetzes“, fasst Lukas Baur vom Forschungsteam Datengetriebene Energiesystemoptimierung am Fraunhofer IPA die Ergebnisse unter netzdienlichen Aspekten zusammen. Künftig wollen die Forscher:innen vom Fraunhofer IPA noch komplexere KI-Modelle anwenden und dabei auch externe Faktoren wie Wetterdaten und wahrscheinlichkeitsbasierte Prognosen berücksichtigen, um die Prognosequalität weiter zu erhöhen. (cp)