GAIN - Gewinnbringende Partizipation der mittelständischen Industrie am Energiemarkt der Zukunft

Im Detail

Das Fraunhofer IPA forscht im Projekt daran die Prognosegüte für die elektrische Lastgangprognose am Netzübergabepunkt zum Unternehmen mittels fortschrittlichen Methoden des maschinellen Lernens zu verbessern. Dabei werden hochaufgelöste unternehmensinterne Untermessungen elektrischer Hauptverbraucher einbezogen und zusätzliche Kontextinformationen wie beispielsweise Planungs- und Betriebsdaten in die Prognose integriert.

Diese Prognose soll zwei Mehrwerte schaffen:

• Verringerung Strombezugskosten
  Für Stromlieferanten der mittelständischen Industrie könnten auf Basis eines geringeren Prognosefehlers das Handelsrisiko reduziert werden. Dieser Mehrwert soll durch die Senkung der Strombezugskosten bei bestehenden Tarifen an die Industriebetriebe weitergegeben werden. Außerdem ist die Intraday-Prognose eine Basis für den Zugang zu neuartigen Tarifen und Marktplattformen für zukünftige Stromprodukte.
• Vom Lastmanagement zum Flexibilitätsmanagement
  Für die Unternehmen stellt die Prognose die Basis für ein Lastmanagement von einzelnen Großverbrauchern dar. Damit könnten schon heute die Netzbezugskosten reduziert werden. Jedoch gibt es oftmals deutlich mehr Energieflexibilitätspotentiale in den Unternehmen. Durch die schrittweise Umsetzung der Potentiale und die Integration in ein automatisiertes Flexibilitätsmanagement sollen zukünftig auch KMU von Zeiten mit niedrigen oder gar negativen Börsenstrompreisen profitieren können.

Im Projekt werden Flexibilitätsmaßnahmen in KMU durch Experten des Fraunhofer IPA durch Flex-Audits systematisch erfasst und bewertet. Der Projektfokus liegt dabei auf der Entwicklung von Automatismen zur Identifizierung und Charakterisierung von Flexibilitätspotentialen sowie der Prognose von dynamischen Flexibilitätspotentialen von ausgewählten implementierten Maßnahmen.

Förderung

Das Projektkonsortium hat vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Aufrufs „Digitalisierung der Energiewende“ des 7. Energieforschungsprogramms ein Projektvolumen von 3,5 Millionen Euro erhalten. Das Fraunhofer IPA bearbeitet das Teilprojekt „Maschinelles Lernen für Stromlastprofilprognosen und Strategien für das Management von Energieflexibilität“ unter dem Förderkennzeichen 03EI6019B. ENIT Energy IT Systems GmbH ist Konsortialführer und hat zusammen mit der Hochschule Offenburg die Projektleitung übernommen. Die MVV Trading GmbH kümmert sich um die konzeptionelle Entwicklung neuer Stromprodukte. Die EnBW Tochter GVS entwickelt auf Community basierte Marktplätze.

Laufzeit 

01. Dezember 2019 bis 30. November 2022