Stellungnahme zum Coronavirus und Hygienekonzept bei Live Events

Zertifikatslehrgang zum geprüften Energieprognose-Manager

Prognoseverfahren für eine komplexe Energiewelt EUROFORUM Online-TrainingBald wieder im Programm.

Bald wieder im Programm.

Programm

Montag 18. Januar 2021

9.00 – 13.00 Uhr

Theodor Baumhoff, Sales Manager, ProCom GmbH, Aachen

Absatz- und Vertriebslast-prognosen im Überblick

Einführung Energieprognosen

  • Der Zusammenhang von Energieverbrauch, Energieerzeugung und Energiepreis
  • Wie haben sich die Anforderungen an die Prognose im Zuge der Energiewende geändert?
  • Die Bedeutung der Prognosen im liberalisierten Markt und Bilanzkreismanagement
  • Welche Auswirkungen können Prognosefehler haben?

Verfahrensüberblick Lastprognosen

  • Grundlagen für die Entwicklung von Prognosen
  • Was müssen Absatz- und Vertriebslastprognosen leisten?
  • Verfahrensüberblick/Prognosemethodik
    (Zeitreihenanalyse und modellbasierte Prognoseverfahren)

Einflussfaktoren auf den Stromabsatz

  • Absatzsegmente und Kundenwechsel
  • Tagestypen, Jahreszeiten, Klima und Wetter
  • Netzlast und analytische Restlast
  • Analyse und Bewertung der Einflussfaktoren
  • Der steigende Einfluss des Wetters auf Energiewirtschaft und Prognosen

Prognoseprozesse

Einführung Energieprognosen

  • Der Zusammenhang von Energieverbrauch, Energieerzeugung und Energiepreis
  • Wie haben sich die Anforderungen an die Prognose im Zuge der Energiewende geändert?
  • Die Bedeutung der Prognosen im liberalisierten Markt und Bilanzkreismanagement
  • Welche Auswirkungen können Prognosefehler haben?

Verfahrensüberblick Lastprognosen

  • Grundlagen für die Entwicklung von Prognosen
  • Was müssen Absatz- und Vertriebslastprognosen leisten?
  • Verfahrensüberblick/Prognosemethodik (Zeitreihenanalyse und modellbasierte Prognoseverfahren)

 

SPECIAL WETTERDATEN
14.00 - 15.00

Dr. Julia Schmoeckel, Key Account Manager Energy, UBIMET GmbH, Karlsruhe

Wetter und Erneuerbare als Treiber im Energiemarkt

  • Wetter & Erneuerbare verändern den Strommarkt
  • Grundlagen der Wettervorhersage (Daten, Modelle und Qualitätserwartung)
  • Prognosen für den Energiemarkt – ohne Wetterprognosen geht es nicht
  • Optimierungswerkzeuge für den Energieprognose-Manager

Dienstag 19. Januar 2021

9.00 – 13.00 Uhr

Dr. Ralph Grothmann, Principal Consultant, Siemens AG, München

Predictive Data Analytics in der Energiewirtschaft

Klassische Prognosemethoden und Verfahren der Zeitreihenanalyse im Überblick

  • Vorverarbeitung der Rohdaten und Identifikation wichtiger Einflussfaktoren
  • Lineare und Nichtlineare Prognosemethoden
    • Lineare Regression
    • Neuronale Netze
  • Tests zur Modellauswahl und Validierung der Modelle Tricks-of-the-Trade in der Zeitreihenmodellierung

Modellierung und Prognose eines Lastgangs mit Beispieldaten

  • Datenanalyse und Datenvorverarbeitung, Umgang mit fehlenden Werten
  • Schätzen des Modells anhand von historischen Daten
  • Evaluation und Anwendung des Modells

Einführung in Neuronale Netze

  • Historische Entwicklungslinien von Neuronalen Netzen
  • Arten von Neuronalen Netzen und grundlegende Netzwerkarchitekturen
    • Feedforward Neuronale Netze: Von der Mustererkennung zur Zeitreihenanalyse
    • Rekurrente Neuronale Netze: Modellierung von Dynamischen Systemen
  • Designentscheidungen bei der Modellierung mit Neuronalen Netzen
  • Vor- und Nachteile von Neuronalen Netzen gegenüber anderen Prognoseverfahren

Neuronale Netze für regenerative Energiequellen

  • Modellierung und Prognose der kurzfristigen Energieeinspeisung von Windparks

Neuronale Netze im Energiemanagement: Lastprognosen

  • Lastprognosen zur Unterstützung der täglichen Fahrplananmeldung
    • Modellierung von Kalendereffekten
    • Modellierung prototypischer Lastprofile
    • Einbeziehung von externen Einflussfaktoren (wie z. B. Wetterdaten oder kundenspezifischer Parameter) in die Prognose
  • Von der Prognose zur Entscheidungsunterstützung: Erwartungswert und Risiko im Fahrplanmanagement

Neuronale Netze im Energiemanagement: Preisprognosen

  • Prognose der kurzfristigen Preisentwicklung des Stromspotmarktes
  • Prognose der kurzfristigen Preisentwicklung des Stromfuturemarktes
    • Kohärente Modellierung der Primärenergiemärkte zur Preisprognose
    • Einbeziehung von externen Einflussfaktoren (wie z.B. Devisenkurse oder Finanzmarktdaten) in die Prognose
  • Prognose der Kohlepreisentwicklung

Mittwoch 20. Januar 2021

9.00 – 13.00 Uhr

Carlos Perez Linkenheil, Senior Expert, Energy Brainpool GmbH & Co. KG, Berlin

Preisprognosen als Basis von Entscheidungen

Überblick – Preiseinflüsse und Prognosemethoden

  • Wesentliche Einflussfaktoren auf Großhandelsstrompreise
  • Welche Prognoseverfahren gibt es?
  • Vergleich zwischen hPFC und „echter“ Prognose

Preisprognosen am Spotmarkt (Strom)

  • Bewertung der Relevanz verschiedener Preiseinflüsse
  • Methoden zur Evaluation der Modellgüte und Prognosefehler

Prognosen im Terminmarkt (Strom)

  • Einführung in die charttechnische Analyse
  • Technische Signale – EMA, Bollinger-Bänder, RSI und Co.
  • Bewertung aktueller Terminmarktpreise mittels technischer Analyse

IMMER RELEVANTER:
Langfristige Preisprognosen mit Fundamentalmodellen

  • Funktionsweise des Merit-Order-Ansatzes Analyse der Input-Parameter
  • Anwendungsfälle von Fundamentalpreisprognosen

Einsatz von Preisprognosen im Beschaffungsmanagement

  • Wann werden Preisprognosen eingesetzt?
  • Welche Preisprognosen werden eingesetzt?