Was sind Lastprognosen?

Die Prognose der elektrischen Last ist ein entscheidender Faktor für die Betriebsplanung von Stromnetzen und wichtig für die Vermeidung von Stromausfällen. Lastprognosen können kurzfristig (Stunden oder Tage im Voraus) oder langfristig (Monate oder Jahre im Voraus) getroffen werden. Die Genauigkeit dieser Prognosen wirkt sich direkt auf die Kosten und die Zuverlässigkeit des gesamten Stromsystems aus. Die Lastprognose ist auch eine Komponente der umfassenderen Energieprognose, die Vorhersagen über die Verfügbarkeit und die Preise von Brennstoffen wie Öl und Gas sowie von erneuerbaren Energiequellen einschließt.

Eine genaue Lastprognose stellt sicher, dass ausreichend Strom zur Verfügung steht, um die Nachfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt zu decken, wodurch das Gleichgewicht und die Stabilität des Stromnetzes aufrechterhalten werden. Diese Zuverlässigkeit verbessert die Effizienz und bringt Kosteneinsparungen mit sich. Lastprognosen ermöglichen es den Versorgern, ihre Ressourcen durch Demand-Response-Programme besser zu verwalten. Dabei wird der Verbrauch auf andere Zeiten umgeleitet, indem man den Verbrauchern Anreize bietet, damit sie ihren Stromverbrauch in Zeiten mit hohem Verbrauch reduzieren. Außerdem kann diese Art der Nachfrageprognose den Versorgern helfen, die zusätzlichen Kosten zu vermeiden, die mit der Produktion von zu viel oder zu wenig Strom verbunden sind.

Lastprognosedaten können auch bei strategischen Planungsentscheidungen wie Kapazitätserweiterung, Infrastrukturentwicklung und Wartungsplanung eine Rolle spielen. Diese Daten können zum Beispiel den optimalen Standort für neue Kraftwerke oder Übertragungsleitungen zeigen und somit sicherstellen, dass der zukünftige Bedarf gedeckt wird. In deregulierten Strommärkten können Lastprognosedaten den Marktteilnehmern auch dabei helfen, fundierte Angebotsstrategien zu entwickeln, Energieverträge zu verwalten und Risiken zu minimieren.

Bei der Lastprognose gibt es verschiedene Methoden, die jeweils frühere Lastdaten und andere relevante Parameter analysieren, um Prognosen für verschiedene Zeiträume zu erstellen.

Dies deckt einen Zeitraum von bis zu einer Woche ab und stützt sich maßgeblich auf Wettervorhersagen und aktuelle Lastdaten. Kurzfristige Lastprognosen, einschließlich Prognosen für den nächsten Tag, sind besonders wichtig für das Echtzeit-Management des Stromnetzes. Denn damit können die Netzbetreiber sofort entscheiden, wie viel Strom sie erzeugen und wo sie diesen hinleiten wollen. Dabei ist Genauigkeit von entscheidender Bedeutung, denn selbst kleine Fehler bei der Vorhersage können zu Energieverschwendung oder überlasteten Stromleitungen führen.

Diese reicht von einer Woche bis zu einem Jahr und wird für die Planung von Wartungsarbeiten und die Verwaltung von Brennstoffreserven verwendet. Sie berücksichtigt sowohl saisonale Schwankungen im Stromverbrauch als auch geplante Ausfälle.

Diese Prognosen decken in der Regel einen Zeitraum von mehr als einem Jahr ab und berücksichtigen Faktoren wie demografische Veränderungen, Wirtschaftswachstum und energiepolitische Aspekte. Langfristige Lastprognosen konzentrieren sich auf die Systemplanung und -optimierung. Sie helfen den Versorgern, Entscheidungen darüber zu treffen, wo sie in neue Stromerzeugungskapazitäten investieren und wie verschiedene Energiequellen wie erneuerbare Energien und traditionelle fossile Brennstoffe ausgewogen eingesetzt werden können.

Verfahren zur Lastprognose beginnen mit der Erhebung früherer Lastdaten. Hierzu gehören Daten zu den vielen Faktoren, die sich auf den Stromverbrauch auswirken können: z. B. Wetterdaten (Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit), Tageszeit, Kalendervariablen (Jahreszeiten, Feiertage, Wochentag versus Wochenende) und demografische Faktoren (Bevölkerungsdichte, wirtschaftliche Aktivität). Bei der Lastprognose werden all diese Datensätze berücksichtigt, um sich ein umfassendes Bild von der Energienachfrage zu machen.

Nach der Datenerfassung wird ein Prognosemodell entwickelt. Hier sind einige Beispiele für Modelle, die für Lastprognosen verwendet werden:

• Regressionsmodelle: Lineare Regressionsmodelle werden häufig für langfristige Lastprognosen verwendet. Sie setzen die Lastnachfrage in Beziehung zu Variablen wie Wetterbedingungen und wirtschaftlichen Indikatoren.
• Zeitreihenmodelle: Autoregressive integrierte gleitende Mittelwerte (Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA) und ähnliche Modelle sind für kurzfristige Lastprognosen beliebt. Sie stützen sich auf frühere Lastdaten, um den zukünftigen Bedarf vorherzusagen.
• KI-Modelle (Modelle der künstlichen Intelligenz): Neuronale Netze und Support-Vektor-Maschinen kommen aufgrund ihrer Fähigkeit, komplexe nichtlineare Beziehungen zu modellieren, immer häufiger zum Einsatz. Deep-Learning-Modelle können die Prognosegenauigkeit weiter verbessern, indem relevante Merkmale automatisch aus dem Datensatz extrahiert werden.

Das Prognosemodell wird anhand eines Teils der früheren Daten trainiert und zur Validierung getestet. Leistungsmetriken wie der mittlere absolute prozentuale Fehler (Mean Absolute Percentage Error, MAPE) werden verwendet, um die Genauigkeit der Prognosen zu evaluieren.

Nachdem das Modell validiert und eine Feinabstimmung vorgenommen wurde, kann es zukünftige Lastprognosen erstellen. Diese Prognosen können dann für die Betriebsplanung, das Energiemanagement und andere Entscheidungsprozesse verwendet werden. Dies ist ein fortlaufender und anpassungsfähiger Prozess: Wenn neue Daten verfügbar werden, müssen die Modelle in der Regel aktualisiert oder neu trainiert werden, um ihre Genauigkeit zu gewährleisten.

Lastprognosen können nützlich sein, haben aber ihre Grenzen. Ein großes Problem ist die zunehmende Komplexität des Stromnetzes, das mittlerweile auch dezentrale Energieressourcen (Distributed Energy Resources, DERs) wie Solarmodule und Elektrofahrzeuge umfasst. Es kann schwierig sein, Vorhersagen für diese Ressourcen zu treffen und sie in Lastprognosemodelle zu integrieren. Dafür sind neue Methoden und Eingabefunktionen erforderlich.

Eine weitere Herausforderung ist die Notwendigkeit einer genauen Wettervorhersage, da die Wetterbedingungen einen erheblichen Einfluss auf den Energiebedarf haben können. Verbesserungen in der Wettervorhersagetechnologie haben dazu beigetragen, dieses Problem anzugehen, aber es gibt noch Raum für Verbesserungen.

Lastprognosen ermöglichen einen effizienteren, flexibleren und intelligenteren Betrieb des Stromsystems und sind damit ein kritisches Tool für die Nachhaltigkeit. Diese Prognosen können in mehrfacher Hinsicht zur Nachhaltigkeit beitragen:

Technologische Fortschritte, insbesondere in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, haben die Möglichkeiten zur Lastprognose deutlich verbessert. Denn diese Technologien können große Datensätze verarbeiten, aus früheren Mustern lernen und sich an neue Trends anpassen, wodurch die Gesamtprognosegenauigkeit verbessert wird.

• Künstliche Intelligenz: KI kann die Lastprognose verbessern, indem sie verschiedene Arten von Modellen integriert und intelligente Techniken zu deren Auswahl und Optimierung einsetzt. Darüber hinaus kann Expertenwissen in den Prognoseprozess einfließen.
• Maschinelles Lernen: Algorithmen für maschinelles Lernen wie Support-Vektor-Maschinen und neuronale Netze können komplexe nichtlineare Beziehungen zwischen Eingabemerkmalen und Lastanforderungen modellieren. Sie können auch mit stark dimensionierten Daten umgehen, sodass damit verschiedene Faktoren berücksichtigt werden können, die den Stromverbrauch beeinflussen.
• Deep Learning: Als Teilbereich des maschinellen Lernens verwendet Deep Learning geschichtete neuronale Netze, um automatisch relevante Merkmale aus Rohdaten zu extrahieren. Dies kann die Vorhersagegenauigkeit verbessern, insbesondere bei großen und komplexen Datensätzen.
• Intelligente Netztechnologien: Intelligente Zähler und andere intelligente Netztechnologien stellen hochauflösende Lastdaten in Echtzeit bereit. Dies kann die Genauigkeit der kurzfristigen Lastprognosen erheblich verbessern.
• Big-Data-Analysen: Die Entwicklung von Big-Data-Technologien ermöglicht die Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen aus verschiedenen Quellen, darunter Wettervorhersagen, Geräte aus dem Internet der Dinge (IoT) und soziale Medien.