Faktor Mensch bei Stromprognosen entscheidend

Köln (energate) - Tägliche manuelle Eingriffe sind bei der Prognose von Stromverbräuchen ein wichtiger Erfolgsfaktor. Zu diesem Ergebnis kommt eine Analyse des Beratungsunternehmens Capgemini. Demnach liefern Verbrauchsprognosen, die von Händlern täglich manuell nachjustiert werden, bessere Ergebnisse. Insgesamt untersuchten die Beratenden Daten und Antworten von 14 Handelshäusern zu deren kurzfristigen Abnahmeprognosen und den tatsächlichen Abnahmemengen der dahinter liegenden RLM-Kunden. Unter den Teilnehmenden waren bekannte Energiehändler aus dem Stadtwerke-Umfeld, acht davon mit mehr als 5.000 angeschlossenen RLM-Zählpunkten. Neben solchen Händlern, die täglich manuell nachjustieren, gibt es auch viele, die dies nur anlassbezogen machen, etwa vor Feiertagen. Nur ein Unternehmen gab an, seine Prognose weitestgehend automatisiert zu haben - es landete aber nicht in der Spitzengruppe.

Eine saubere Prognose ist bares Geld wert, wie der an der Studie beteiligte Berater Maximilian Hübsch im Gespräch mit energate erläuterte: "Für eine Referenzmenge von einer Megawattstunde rechnen wir für das Gesamtjahr 2024 mit 70.000 Euro eingesparter Ausgleichsenergie für den bestplatzierten im Vergleich zum letztplatzierten Unternehmen." Fehler in der Prognose kommen zwar bei allen Unternehmen vor, es gibt aber erhebliche Unterschiede. So wichen beim besten untersuchten Unternehmen die tatsächlichen Werte im Schnitt 1,6 Prozent von der Prognose ab, beim schlechtesten waren es 3,9 Prozent.

Software als entscheidender Faktor für Trader-Zufriedenheit

Wichtig für die Prognose sei auch eine gute Datengrundlage. "Die Händler sind sich aber dieses Problems bewusst und sorgen daher mit hohem Aufwand für die entsprechende Datenqualität", führte Hübsch aus. Außerdem auffällig: Auch die drei Unternehmen, die mit einer selbst programmierten Energiedatenmanagement-(EDM-)Software arbeiteten, schnitten besser ab. Zudem waren deren Nutzer durchweg zufriedener, insbesondere mit der Flexibilität des Systems. Im Übrigen gibt es auch Bereiche, in denen Automatisierung bessere Ergebnisse liefert als manuelles Arbeiten, etwa bei der Verarbeitung von Kundendaten.

Unterschiede bei der Prognosegüte zeigten sich im zeitlichen Verlauf. So ist die Prognose für Sonn- und Montage generell schlechter. "Am Freitag machen die Händler nicht nur die Prognose für Samstag, sondern auch für die beiden darauffolgenden Tage. Danach wird in den meisten Fällen nicht mehr nachgebessert", erklärte Hübsch. Auch im Jahresverlauf funktioniert die Prognose mal mehr und mal weniger gut. Weniger gut funktioniert sie speziell in den typischen Ferienzeiten, also zum Jahreswechsel und im Sommer. 

Aufgrund der Urlaubszeit könne es sein, dass weniger Zeit in die manuelle Pflege fließt. Auch könnten die mit der Materie vorrangig betrauten Mitarbeitenden im Urlaub sein. Aber, so Hübsch: "Eine höhere Anzahl an Mitarbeitenden pro Prognoseteam sorgte nicht unbedingt für eine bessere Prognosegüte." Auch gebe es bestimmte Tage, die besser planbar seien als andere: "Der 25. Dezember ist zum Beispiel perfekt planbar, wenn alle gleichzeitig die Gans in den Ofen schieben. Gleichzeitig ist die Industrieproduktion an diesem Tag generell niedrig." /sd