Predict+ gewährleistet auch bei größeren Störungen des Energiesystems eine hohe Prognosegenauigkeit

Zusammenfassung

In Zeiten erheblicher Störungen im israelischen Energiesystem half die „Predict+“-Plattform von Tigo Energy den Energieerzeugern dabei, trotz plötzlicher Veränderungen im Verbrauchsverhalten genaue Prognosen zur Stromnachfrage aufrechtzuerhalten.

Als der Konflikt landesweit zu dramatischen Veränderungen im Stromverbrauchsverhalten führte, wurden die Predict+-Modelle rasch neu kalibriert, um den neuen Betriebsbedingungen Rechnung zu tragen. Innerhalb weniger Tage erreichte die Prognosegenauigkeit wieder nahezu das Niveau vor der Störung, sodass die Energieversorger ihre Planung und Marktteilnahme zuversichtlich fortsetzen konnten.

Die Herausforderung

Energieprognosemodelle werden in der Regel anhand historischer Verbrauchsmuster trainiert. In Zeiten extremer Störungen – wie beispielsweise bei geopolitischen Ereignissen oder groß angelegten Verhaltensänderungen – können sich diese Muster jedoch drastisch ändern.

Auf dem israelischen Strommarkt führte der Konflikt zu plötzlichen Veränderungen in folgenden Bereichen:

• Strombedarf der privaten Haushalte
• Energieverbrauch im gewerblichen Bereich
• Tägliche Nutzungsgewohnheiten
• Annahmen für die operative Planung

Diese Veränderungen haben die bestehenden Prognosemodelle durcheinandergebracht und eine genaue Vorhersage der Nachfrage erschwert.

Die Energieversorger benötigten ein System, das sich schnell an neue Bedingungen anpassen konnte.

Die Lösung

Predict+ nutzt Modelle des maschinellen Lernens, die kontinuierlich aus eingehenden Datenströmen lernen. Als sich die Verbrauchsmuster plötzlich änderten, passten die Ingenieure von Predict+ die Prognosemodelle an, um neue Verhaltenssignale zu berücksichtigen.

Die Plattform analysierte aktualisierte Eingaben, darunter:

• Verbrauchsdaten von intelligenten Stromzählern
• Echtzeit-Nachfragemuster
• Wettersignale
• Historische Trends beim Energieverbrauch

Durch das erneute Trainieren der Modelle auf der Grundlage der neuen Datenlage konnte Predict+ die Prognosen schnell an das veränderte Konsumverhalten anpassen.

Umsetzung

Die Predict+-Teams beobachteten die Nachfragemuster und passten die Prognosemodelle an, um der neuen Realität des Energieverbrauchs Rechnung zu tragen.

Dank der adaptiven Lernarchitektur der Plattform konnten aktualisierte Modelle schnell bereitgestellt werden, sodass sich die Prognosegenauigkeit innerhalb weniger Tage wieder erholte.

Diese rasche Anpassung stellte sicher, dass die Energieerzeuger trotz der Störungen ihre Betriebsplanung und ihre Marktpräsenz aufrechterhalten konnten.

Ergebnisse

Predict+ bewies unter extremen Bedingungen eine hohe Widerstandsfähigkeit.

Zu den wichtigsten Ergebnissen gehörten:

Schnelle Modellanpassung

Die Prognosemodelle wurden innerhalb weniger Tage neu kalibriert, um den neuen Konsumgewohnheiten Rechnung zu tragen.

Wiederhergestellte Prognosegenauigkeit

Die Genauigkeit erreichte trotz erheblicher Verhaltensänderungen wieder ein Niveau, das dem vor der Störung entsprach.

Geschäftskontinuität

Die Energieerzeuger konnten ihre Prognose- und Planungsfähigkeiten auch in einer Phase hoher Volatilität aufrechterhalten.

Warum das wichtig ist

Moderne Energiesysteme sind zunehmend unerwarteten Störungen ausgesetzt – von extremen Wetterereignissen bis hin zu geopolitischer Instabilität.

Predict+ ist darauf ausgelegt, sich an diese sich ändernden Bedingungen anzupassen, indem die Prognosemodelle kontinuierlich neu trainiert werden, sobald neue Daten verfügbar sind.

Dank dieser Funktion können Energieversorger auch dann noch genaue Prognosen erstellen, wenn herkömmliche Modelle versagen.