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iBKM – Bilanzkreise intelligent managen

Einsatz von Data Science und KI im Energiesektor

Die zunehmende volatile Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien, der wachsende Einsatz dezentraler und steuerbarer Verbrauchseinrichtungen sowie die Elektrifizierung des gesamten Energiesystems erschweren zunehmend das optimale Ausregeln von Bilanzkreisen. Dies hat wachsende Ausgleichsenergiekosten und damit insgesamt steigende Kosten für die Energiewende zur Folge.

Der Markt an Ausgleichsenergiekosten in Deutschland beträgt schon heute ca. 1,5 Mrd. Euro pro Jahr – mit steigender Tendenz. Es ist davon auszugehen, dass die Komplexität durch die voranschreitende Energiewende und neue gesetzliche Regelungen wie „Redispatch 2.0“ weiter zunehmen wird.

Der Bilanzkreis steht in der Energiewirtschaft für ein virtuelles Energiemengenkonto, mit dessen Hilfe der Strom- und Gasmarkt reguliert wird.

Ziel dabei ist es, die Energiemengen, die verbraucht werden und diese, die ins Netz eingespeist werden, aufeinander abzustimmen. Damit wird eine Über- oder Unterproduktion verhindert und Energie effizient nutzbar gemacht.

In Deutschland gibt es mehrere Bilanzkreise, die von sogenannten Bilanzkreisverantwortlichen (BKV) verwaltet werden. Diese erstellen täglich Prognosen, auch Fahrpläne genannt, für die abzuwickelnden Energiemengen am Folgetag.

Durch verschiedenste Einflüsse kann es zu einem Abweichen vom prognostizierten Fahrplan kommen. Um die entstehenden Missverhältnisse aufzulösen und die Netzsicherheit zu gewährleisten, müssen fehlende Strommengen physisch in Form von Regelenergie bereitgestellt werden. Damit ist der Energiefluss geregelt.

Da es sich bei Energie allerdings um ein Produkt handelt, welches auf Märkten gehandelt wird, muss auch der entsprechend Geldfluss angepasst werden. Hierfür wird die so genannte Ausgleichsenergie genutzt, mit deren Hilfe die Bilanzabweichung den Verantwortlichen in Rechnung gestellt werden kann. Dieses virtuelle Konstrukt ist ein rein bilanzielles Hilfsmittel, das das erforderliche Gleichgewicht zwischen den Energiemengenkonten wieder herstellt. Der Preis für Ausgleichsenergie ist dabei meist höher als der reguläre Strompreis.

Als Unterstützung bei diesen Herausforderungen kommen neue Technologien zum Einsatz, weshalb eines der aktuellsten Themen im Energiesektor in den vergangenen Jahren auch der erfolgreiche Einsatz von Data Science und Künstlicher Intelligenz (KI) ist. Insbesondere Neuronale Netze und Deep-Learning-Verfahren werden durch ihre Flexibilität und Anwendungsmöglichkeiten bereits heute branchenübergreifend in verschiedenster Weise für die Optimierung von Prozessen eingesetzt. Solche modernen Algorithmen und Softwareanwendungen können unter anderem aus Echtzeit-Datenströmen statistische Analysen und Vorhersagen ableiten.


Insbesondere Neuronale Netze und Deep-Learning-Verfahren werden durch ihre Flexibilität und Anwendungsmöglichkeiten bereits heute branchenübergreifend in verschiedenster Weise für die Optimierung von Prozessen eingesetzt. 


 

Auch EXXETA hat sich die Frage gestellt, wie KI bestmöglich im Energiesektor eingesetzt werden kann und ein entsprechendes Forschungsprojekt für den Einsatz von KI im Bilanzkreismanagement initiiert.

Präzise Prognosen und deren Darstellung

Um Bilanzkreise möglichst präzise zu optimieren, sind akkurate Prognosen als zentrale Informationen essenziell. Aktuell gängige Prognosegrößen, welche in der Bilanzkreisoptimierung eingesetzt werden, beinhalten (a) Lastprognosen, (b) Strompreisprognosen, (c) Einspeiseprognosen der volatilen Stromgeneration aus Wind und Sonne sowie (d) Prognosen von variablen Stromspeichermöglichkeiten.

Aktuelle Werkzeuge des Energiehandels stellen in der Regel vielfältige Typen von Bilanzverläufen, deren Prognosen oder minimalen Handlungsanweisungen dar, welche dann von Akteuren manuell ausgewertet werden. Prognoseunsicherheiten und Gründe für Prognoseverschiebungen werden dabei nur unzureichend dargestellt. Menschliche Akteure bilden sich zudem häufig Vorurteile zur Zuverlässigkeit dieser Prognosen, welche ihr Handeln negativ beeinflussen können.

 


Das Ziel unseres ganzheitlichen Innovationsansatzes besteht darin, dem Nutzer auf Basis komplexer Grundlagen präzise Prognosen und Unsicherheitsangaben inklusive transparenter Anwendungshilfen zur Verfügung zu stellen.


 

Das Ziel unseres ganzheitlichen Innovationsansatzes für das zukünftige intelligente Bilanzkreismanagement (iBKM) besteht deshalb darin, dem Nutzer auf Basis komplexer Grundlagen präzise Prognosen und Unsicherheitsangaben inklusive transparenter Anwendungshilfen zur Verfügung zu stellen. Diese gesteigerte Informationsfülle soll möglichst effizient und nachvollziehbar durch ein nutzerorien­tiertes Interface dargestellt werden.

Neben der Entwicklung von KI-basierter Software steht also auch die Darstellung der Daten und Prognosen im Vordergrund, sowie eine nutzerorientierte Integration der Software in den Entscheidungsablauf in Unternehmen.

Eine häufig unterschätzte Hürde beim Einsatz von KI ist die Integration von berechneten mathematischen und statistischen, meist multivariaten Parametern in den Handlungsablauf der Unternehmen. Dabei ist eine nahtlose Einbindung in Entscheidungsprozesse und nutzungsoptimierte Darstellung der Daten unabdingbar für die Akzeptanz der Stakeholder und fortlaufende Nutzung der Anwendung.

Deshalb ist das Ziel, die berechnete Information möglichst intuitiv sowie effizient grafisch darzustellen und die Interaktion beider Akteure aufeinander abzustimmen. Ebendiese grafische Schnittstelle zwischen dem KI-Akteur für Handlungsempfehlungen und den menschlichen Akteuren, die Entscheidungen zu verantworten haben, ist noch unerforscht. Durch eine optimale Lösung könnte allerdings zusätzliches Vertrauen in den maschinellen Akteur bei der Entscheidungsfindung in kritischen Situationen aufgebaut, sowie wichtige Zeit eingespart werden, ohne die mathematische Präzession zu reduzieren.

Die Vorteile der iBKM-Lösung

Heute gängige Methoden der automatisieren Bilanzkreisoptimierung basieren vorrangig auf Verfahren der linearen Optimierung. Hierbei werden verschiedene Netzkenngrößen, wie zum Beispiel gemittelte Stromverbrauchskurven, als Parameter in ihren unterschiedlichen Ausprägungen einer regelnden Einheit zur Verfügung gestellt. Damit lassen sich zukünftige Bilanzkreissalden prognostizieren, um sie dann vorab in einem klar definierten Opti­mierungsraum zu regeln. Ein gängiges Resultat dieser Optimierungsmethodik ist eine Einschätzung der voraussichtlich benötigten Regelleistung eines Bilanzkreises.

Der im Rahmen des iBKM-Projekts zu erforschende Lösungsansatz verfolgt ambitionierte Ziele, wie eine 3-fache Verbesserung der Prognosequalität, 15-fache Verbesserung der Zeitauflösung und eine Nah-Echtzeit-Optimierung (>15-fache Verbesserung). So generiert die iBKM-Lösung neben einer starken Reduktion des Prognosefehlers auch Handlungsempfehlungen für aktuelle Maßnahmen, um eine möglichst effiziente Bilanzkreis­optimierung zu erhalten. In Summe werden diese Fortschritte erhebliche Kosteneinsparungen für die Netzbetreiber ermöglichen, da Ausgleichsenergiekosten vermieden werden können.

Die digitale Zukunft im Energiemarkt

Durch die Kombination interdisziplinärer Kompetenzen zwischen den Konsortialpartnern KOS Energie GmbH (KOS), OmegaLambdaTec GmbH (OLT) und Octothorpe GmbH wollen wir bei EXXETA bis Ende 2022 ein neuartiges Produkt für die digitale Zukunft der bayerischen Energiewirtschaft entwickeln (siehe Abbildung).

Die Software richtet sich an alle Marktteilnehmer des deutschen Energiegroßhandels, die mithilfe von Prognosen der relevanten Steuerungsparameter im Bilanzkreis Preiseinsparungen bei der Regulierung erzielen können.

Große Datenmengen sollen damit erstmalig in nahezu Echtzeit gesammelt und verarbeitet werden. Der Einsatz von KI soll außerdem die Berechnung aussagekräftiger Vorhersagen und die Entwicklung von Handlungsempfehlungen ermöglichen. Ziel ist es, die Software nahtlos in bestehende Entscheidungsprozesse im Bilanzkreismanagement zu integrieren und die neu verfügbaren Informationen effizient und nachvollziehbar menschlichen Akteuren bereitzustellen, um einen möglichst hohen Optimierungsgrad und Nutzen zu erreichen. Dieser gesteigerte Informationsfluss wiederum soll eine erhöhte Effizienz im bayerischen Bilanzkreismanagement erzielen, was zu einer optimierten Zuweisung von Ressourcen führen wird.

Unsere Partner

KOS Energie GmbH

Die KOS Energie GmbH (KOS), gegründet im Februar 1999, ist eine Kooperationsgemeinschaft mittelständischer, zu 100 Prozent in kommunaler Hand befindlicher Stadt-und Gemeindewerke aus dem südbayerischen Raum. Die KOS bietet den kommunalen Stadt- und Gemeindewerken als horizontale Kooperationsplattform durch die Schaffung wichtiger Synergieeffekte entscheidende Vorteile, welche die Wirtschaftlichkeit und damit die Unabhängigkeit kommunaler Versorgungsunternehmen als regionale Infrastrukturanbieter stärken.

 

OmegaLambdaTec GmbH

Die OmegaLambdaTec GmbH ist ein führendes Data Science & KI Startup mit Firmensitz am Garchinger Technologie- und Gründerzentrum gate. Seit 2015 nimmt OLT eine Vorreiterrolle bei der Entwicklung maßgeschneiderter Smart-Data- und Physical-Analytics-Lösungen ein. Der Fokus liegt dabei auf den Bereichen datengetriebenes Forecasting, Anomalie-Detektion, Digital-Twin-Simulationen und simulationsbasierte Optimierung mit breiten Anwendungen in den Zukunftsfeldern Smart City, Smart Energy, Smart Mobility und Industrie 4.0.

 

Octothorpe GmbH

Die Octothorpe GmbH ist eine Beratungsgesellschaft mit den Schwerpunkten Informationssicherheit, Datenschutz und Regulierungsmanagement in der Energiewirtschaft, zum Beispiel im Rahmen der Smart-Meter-Einführung. Immer mehr Bedeutung gewinnt die Einführung eines ganzheitlichen Managementansatzes für die verschiedenen gesetzlichen Anforderungen. Durch die langjährige Erfahrung im Informationsbereich, z. B. bei der Implementierung von SAP-Systemen, ist der erforderliche Praxisbezug gegeben.

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Dr. Ludwig Rauch

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