Die elektrische Energiewirtschaft befindet sich in einem grundlegenden Wandel: Auslöser sind die Trennung von Netzbetrieb, Erzeugung und Handel (Unbundling), die Liberalisierung des Messwesens sowie die zunehmende dezentrale Energieerzeugung auf Basis erneuerbarer Energien durch in der Leistung stark fluktuierende Anlagen (Wind und Sonne).

Da Erzeugung und Verbrauch im Stromnetz zu jedem Zeitpunkt im Gleichgewicht stehen müssen, wird so genannte Regelleistung (auch: Regelenergie) benötigt, um Differenzen zwischen vorausgeplanter Erzeugung (gemäß der erwarteten Verbrauchskurve) und tatsächlichem Verbrauch kurzfristig auszugleichen. Regelleistung muss z.B. durch jederzeit einsatzbereite Kraftwerkskapazitäten sehr kurzfristig bereitgestellt werden und ist daher in der Regel mit erheblich höheren Kosten verbunden als längerfristig planbare Beschaffungen. Je genauer Einspeisung und Verbrauch prognostiziert werden können, desto früher und genauer lässt sich die Energiebeschaffung planen und desto geringer ist der Bedarf an teurer Regelleistung.

Vor diesem Hintergrund untersucht Fraunhofer IESE im Auftrag der Axpo AG, einem führenden Schweizer Energieunternehmen, die Machbarkeit und Rahmenbedingungen für ein „Smart Forecast“. Ziel des Smart Forecast ist eine genauere Prognose des Stromverbrauchs einzelner Haushalte bzw. Regionen auf Basis detaillierterer Messwerte und weiterer Datenquellen. In einem ersten Schritt wird dazu die Prognose des Energieverbrauchs eines Haushalts mithilfe verschiedener Messverfahren untersucht. Darauf aufbauend soll in einem zweiten Schritt die Prognose auf eine bestimmte Region auf Basis ausgewählter Haushalte ausgeweitet und die Prognosegenauigkeit untersucht werden.

Für die Verbrauchsprognose für einzelne Haushalte werden verschiedene Arten der Instrumentierung eines Haushaltes mit Strommessgeräten im Hinblick auf ihr Potenzial zur Prognose des Energieverbrauchs untersucht. Reicht die Messung des Gesamtverbrauchs aus für eine akzeptable Verbrauchsprognose oder ermöglicht die Messung pro Stockwerk, Schaltkreis oder Einzelverbraucher eine wesentlich genauere Prognose? Welche Rolle spielen andere Größen wie Wetterprognosen oder geplante Abwesenheiten und Aktivitäten der Bewohner? Welche Möglichkeiten gibt es, diese Informationen effizient und für die Bewohner akzeptabel zu erfassen? Welche Prognoseverfahren eignen sich unter welchen Bedingungen am besten für die Verbrauchsprognose? Um diese Fragen zu beantworten, werden neben den Messwerten auch Wetterprognosen sowie die Planungen der Bewohner erfasst und in die Analyse einbezogen.

Als Ergebnis der Analyse der gesammelten Messdaten und sonstigen Daten wird jeden Morgen der für den folgenden Tag erwartete Energieverbrauch in einer Auflösung von 15-Minuten-Abschnitten vorhergesagt. Zusätzlich protokollieren die Bewohner im Rahmen der Studie täglich eventuelle besondere Vorkommnisse, die sich auf den Stromverbrauch auswirken. Diese Protokolle werden zur nachträglichen Plausibilisierung der tatsächlichen Verbräuche herangezogen.

Zur Vorbereitung der Studie wird ein typischer Haushalt ausgewählt und mit zusätzlichen Messeinrichtungen ausgestattet; die Bewohner werden über die Studie und die erforderliche Mitwirkung informiert. Über einen Zeitraum von mehreren Wochen werden sämtliche Messdaten sowie weitere Informationen (Planungen der Bewohner, Wetterprognosen) gesammelt und mithilfe verschiedener Prognoseverfahren ausgewertet. Begleitend werden Interviews mit den Bewohnern durchgeführt, u.a. um die Akzeptanz der Datenerhebung zu ermitteln.

Ergebnis der Studie wird eine Bewertung der verwendeten Mess- und Prognoseansätze – jeweils mit oder ohne Berücksichtigung weiterer Daten – hinsichtlich ihrer Prognosegenauigkeit und Einsetzbarkeit sein.

»Wir erwarten von der Kooperation mit den Experten des Fraunhofer IESE wichtige Erkenntnisse über das Leistungspotential dezentraler Prognosen und das damit verbundene Kosten-Nutzen-Verhältnis.«

Philipp Meisel, Projektleiter Geschäftsentwicklung, Axpo AG