Kostenoptimale Prognose von Lasten in der Energiewirtschaft
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Mit der Entwicklung des europäischen Binnenmarktes im Energiesektor und der damit verbundenen Liberalisierung des deutschen Energiemarktes im Jahr 1998 haben sich aufgrund entsprechend größerer Entscheidungsspielräume von Kunden und Anbietern neue Prognoseprobleme entwickelt. So müssen gebietsfremde Stromanbieter bei dem Netzbetreiber, in dessen Versorgungsgebiet sich ein Kunde befindet, mittels eines Fahrplanes anmelden, welche Strommenge in das Netz eingespeist – und nach Möglichkeit auch vom Kunden entnommen – wird. Bei mangelnder Übereinstimmung zwischen Einspeisung und Entnahme fallen für den Stromanbieter erhebliche Mehrkosten an. Neben der Notwendigkeit exakter Prognosen besteht die Schwierigkeit für den Stromanbieter in der Datenmenge, die bei täglich 96 Beobachtungen pro industriellem oder gewerblichem Kunden eine vollständige Automatisierung der Prognoseerstellung erfordert, und der Komplexität der zur Berechnung der Fehlerkosten verwendeten Kostenfunktion. Unter Berücksichtigung der in der Energiewirtschaft vorliegenden Rahmenbedingungen wird ein automatisiertes Prognosesystem vorgestellt, das in einem integrierten Verfahren die vorliegenden Lastzeitreihen bezüglich strukturell unterschiedlicher Tagesverläufe klassifiziert und mit einem robusten Verfahren zukünftige Lasten prognostiziert. Darauf aufbauend werden die komplizierten, in der Praxis der Energieversorger verwendeten Kostenfunktionen statistisch aufbereitet und in mehreren Schritten zur Optimierung der Prognosen berücksichtigt. Diese Prognosen können für beliebige Kunden oder Gruppen von Kunden (Bilanzkreise) als Fahrplan verwendet werden, der darauf ausgerichtet ist, minimale Kosten für Fahrplanabweichungen zu verursachen. Es ergeben sich, wie auch anhand echter Daten gezeigt werden kann, in der Regel Vorteile gegenüber dem einfachen, in der bisherigen Praxis eines Energieversorgungsunternehmens eingesetzten Verfahren zur Fahrplanerstellung. Über den Autor: Carsten Schneider, geboren am 17. Mai 1973 in Dortmund, studierte nach Abitur und Grundwehrdienst Statistik am Fachbereich Statistik der Universität Dortmund. Seit dem Diplom mit Schwerpunkt Ökonometrie 1998 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Bergischen Universität Wuppertal am Lehrstuhl für Wirtschaftsstatistik von Prof. Dr. Gerhard Arminger beschäftigt. Promotion zum Dr. rer. oec. im Juli 2002.

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Mit der Entwicklung des europäischen Binnenmarktes im Energiesektor und der damit verbundenen Liberalisierung des deutschen Energiemarktes im Jahr 1998 haben sich aufgrund entsprechend größerer Entscheidungsspielräume von Kunden und Anbietern neue Prognoseprobleme entwickelt. So müssen gebietsfremde Stromanbieter bei dem Netzbetreiber, in dessen Versorgungsgebiet sich ein Kunde befindet, mittels eines Fahrplanes anmelden, welche Strommenge in das Netz eingespeist – und nach Möglichkeit auch vom Kunden entnommen – wird. Bei mangelnder Übereinstimmung zwischen Einspeisung und Entnahme fallen für den Stromanbieter erhebliche Mehrkosten an. Neben der Notwendigkeit exakter Prognosen besteht die Schwierigkeit für den Stromanbieter in der Datenmenge, die bei täglich 96 Beobachtungen pro industriellem oder gewerblichem Kunden eine vollständige Automatisierung der Prognoseerstellung erfordert, und der Komplexität der zur Berechnung der Fehlerkosten verwendeten Kostenfunktion.Unter Berücksichtigung der i.

Mit der Entwicklung des europäischen Binnenmarktes im Energiesektor und der damit verbundenen Liberalisierung des deutschen Energiemarktes im Jahr 1998 haben sich aufgrund entsprechend größerer Entscheidungsspielräume von Kunden und Anbietern neue Prognoseprobleme entwickelt. So müssen gebietsfremde Stromanbieter bei dem Netzbetreiber, in dessen Versorgungsgebiet sich ein Kunde befindet, mittels eines Fahrplanes anmelden, welche Strommenge in das Netz eingespeist und nach Möglichkeit auch vom Kunden entnommen wird. Bei mangelnder Übereinstimmung zwischen Einspeisung und Entnahme fallen für den Stromanbieter erhebliche Mehrkosten an. Neben der Notwendigkeit exakter Prognosen besteht die Schwierigkeit für den Stromanbieter in der Datenmenge, die bei täglich 96 Beobachtungen pro industriellem oder gewerblichem Kunden eine vollständige Automatisierung der Prognoseerstellung erfordert, und der Komplexität der zur Berechnung der Fehlerkosten verwendeten Kostenfunktion. Unter Berücksichtigung der in der Energiewirtschaft vorliegenden Rahmenbedingungen wird ein automatisiertes Prognosesystem vorgestellt, das in einem integrierten Verfahren die vorliegenden Lastzeitreihen bezüglich strukturell unterschiedlicher Tagesverläufe klassifiziert und mit einem robusten Verfahren zukünftige Lasten prognostiziert. Darauf aufbauend werden die komplizierten, in der Praxis der Energieversorger verwendeten Kostenfunktionen statistisch aufbereitet und in mehreren Schritten zur Optimierung der Prognosen berücksichtigt. Diese Prognosen können für beliebige Kunden oder Gruppen von Kunden (Bilanzkreise) als Fahrplan verwendet werden, der darauf ausgerichtet ist, minimale Kosten für Fahrplanabweichungen zu verursachen. Es ergeben sich, wie auch anhand echter Daten gezeigt werden kann, in der Regel Vorteile gegenüber dem einfachen, in der bisherigen Praxis eines Energieversorgungsunternehmens eingesetzten Verfahren zur Fahrplanerstellung.

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Broschiert, Ausgabe: 1. Aufl. Label: JOSEF EUL VERLAG, Lohmar – Köln, JOSEF EUL VERLAG, Lohmar – Köln, Produktgruppe: Book, Publiziert: 2002-09, Studio: JOSEF EUL VERLAG, Lohmar – Köln, Verkaufsrang: 3045204.

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