KI sagt Strompreise voraus und steigert Gewinne um 37 Prozent
Forscher des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA haben eine KI-basierte Methode entwickelt, um Preise auf dem Regelenergiemarkt vorherzusagen. Der neue Ansatz hilft Unternehmen, ihre Gebotsstrategien zu verfeinern und mehr Aufträge zu sichern. Erste Ergebnisse zeigen, dass sich die Erträge damit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um bis zu 37 Prozent steigern lassen.
Viele Industrieunternehmen setzen nach wie vor auf einfache Gebotstaktiken wie Festpreise oder die Auswertung vergangener Trends. Diese statischen Strategien führen jedoch auf dem dynamischen Regelenergiemarkt häufig zu verpassten Chancen. Das Team des Fraunhofer IPA hat dieses Problem gelöst, indem es maschinelles Lernen einsetzt, um Gebotspreise präziser vorherzusagen.
Ihr Modell kombiniert verschiedene KI-Techniken mit einer speziellen Korrekturmethode. Dadurch verringern sich Fehlerquoten, und die Aussichten auf erfolgreiche Auftragsvergaben verbessern sich. Tests ergaben, dass selbst ein kleiner Prognosefehler – etwa von einem Euro pro Megawattstunde – ein Unternehmen je nach Marktlage bis zu 3.631 Euro pro Megawatt und Jahr kosten oder einbringen kann.
Den größten Vorteil haben Unternehmen, die ihren Strombedarf flexibel anpassen können. Mit dem KI-Werkzeug lassen sich Gebote besser timen und die Einnahmen steigern. Das Institut weist zudem darauf hin, dass sich die Methode auch auf andere strukturierte Märkte übertragen ließe, etwa den Wertpapierhandel.
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Das neue Prognosesystem bietet Unternehmen im Regelenergiebereich einen klaren finanziellen Vorteil. Mit potenziellen Ertragssteigerungen von 37 Prozent stellt es eine überzeugende Alternative zu veralteten Gebotsmethoden dar. Dank der Anpassungsfähigkeit der Technologie könnte ihr Einsatz bald über die Strommärkte hinausgehen.
