Digitaler Energiehandel: Auf die Prognose kommt es an

Energiehandel ist mittlerweile eine Hightech-Angelegenheit. Das Bild des hektischen Händlers, der mit dem Telefon laufend Abschlüsse tätigt, gibt es so nicht mehr. Eine cloudbasierte IT-Architektur, Big-Data-Analysen und Künstliche Intelligenz halten immer mehr in die Händlerräume Einzug. Der Grund: Das Datenaufkommen hat in den vergangenen Jahren enorm zugenommen. Die Aufbereitung der Daten und die erzielte Prognosequalität spielen mittlerweile eine entscheidende Rolle im Energiehandel, vor allem am Spot- und Intradaymarkt.

Knapp 40 Prozent der deutschen Stromproduktion im Jahr 2018 wurde mit Hilfe erneuerbarer Energien erzeugt, in erster Linie durch Windkraft- und Photovoltaikanlagen. Zahlreiche dezentrale und kleine Erzeugungseinheiten und lokal sehr unterschiedliche Wetterbedingungen beeinflussen immer stärker das Geschehen an den Großhandelsmärkten für Strom. Wichtiger werden aufgrund der volatilen Stromeinspeisung in dem Zusammenhang auch Ausgleichsenergie und Lastmanagement.

Die Folge: Die Zahl der Informationen und Daten nimmt immer weiter zu. Und diese Daten müssen erfasst, verarbeitet und bewertet werden. Am Ende steht eine Prognose, mit der sich Entscheidungen treffen lassen – durch den Menschen, aber auch automatisiert durch eine Maschine. Je besser dies gelingt, desto größere Vorteile können im Energiehandel erzielt werden.

Mit einer hohen Prognosequalität können beispielsweise die Direktvermarktung deutlich effizienter gehandelt und so finanzielle Vorteile für die jeweiligen Anlagenbetreiber erzielt werden. Ebenso profitieren das Bilanzkreismanagement und die Bewirtschaftung der Intradaymärkte von den modernen Analyse- und Auswertungsmethoden. Denn je kurzfristiger ein Markt reagiert, desto schneller und exakter müssen optimale Entscheidungen getroffen werden.

Trianel hat diese Entwicklung schon frühzeitig erkannt. Mit einem eigenen Prognose-Tool nutzt die Stadtwerke-Kooperation die Möglichkeiten des digitalen Energiehandels. Dazu wurden die bisherige Prognose-Infrastruktur auf eine cloudbasierte IT-Architektur umgestellt und ein eigenes System zur Prognoseoptimierung aufgebaut. Die neue Architektur ermöglicht eine deutlich schnellere Verarbeitung und Analyse von standortgenauen Wetterdaten sowie historischen und aktuellen Erzeugungsdaten.

Mit der neuen IT-Architektur können auch wichtige Big-Data-Analysen vorgenommen werden. Diese sind Voraussetzungen für den automatisierten Handel. Das sogenannte Algo Trading, das auch bei Trianel zum Einsatz kommt, gewinnt vor allem im Kurzfristhandel immer stärker an Bedeutung.

Ein weiterer Baustein für eine hohe Prognosequalität im Energiehandel ist Künstliche Intelligenz (KI). Vor allem die Qualität der Daten ist für eine gute Prognose ausschlaggebend. Um zu erkennen, welche Daten für die Analyse entscheidend sind, setzt Trianel KI ein. Selbstlernende Algorithmen werten in Echtzeit die Datenströme aus. Das führt dazu, dass kurzfristige Änderungen in der Erzeugung deutlich präziser prognostiziert werden können und das eigene Handelsportfolio automatisch angepasst werden kann.

Der Einsatz von KI ermöglicht eine beschleunigte Informationsauswertung, um dadurch schneller als der Markt reagieren zu können. Erfahrungen von Trianel zeigen, dass das neue System deutlich präziser ist und sowohl für die Kurzfrist- als auch die Langfristprognose geringere Abweichungen zeigt als herkömmliche Systeme. Die selbstlernenden Algorithmen werden die Datenanalysen stetig verbessern, da ständig neue Daten zur Auswertung hinzukommen.