ETP-Intensivlehrgang

Der geprüfte Energieprognose-Manager

Falsche Energieprognosen können teuer werden! ETP SeminarStets individuell buchbar.

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Bestimmen Sie, wo und wann Ihre Weiterbildung stattfindet!

Bei unseren individuellen Seminaren haben wir uns noch auf keinen Ort oder auf ein Datum festgelegt. Lassen Sie sich unverbindlich als Interessent/in für ein Thema aufnehmen und äußern Sie Wünsche, was Termin und Ort anbelangt. Gemeinsam mit Ihnen und unserem Trainernetzwerk finden wir dann den Termin, der Ihnen am besten passt.

Programm

9.00
Empfang mit Kaffee und Tee,
Ausgabe der Tagungsunterlagen

9.30
Begrüßung durch ETP und den Seminarleiter des 1. Akademietages
Theodor Baumhoff,
Sales Manager, ProCom GmbH, Aachen

Absatz- und Vertriebslastprognosen im Überblick

9.45
Einführung Energieprognosen

  • Kurzüberblick über die Struktur des liberalisierten Energiemarktes für Strom und Gas
  • Welche Anforderungen erwachsen daraus für die Absatzprognose?
  • Die Planungsaufgabe der Markteilnehmer
  • Welche Auswirkungen können Prognosefehler haben?

Absatzprognosen für Strom und Gas

  • Definition und Umsetzung für Absatzprognosen (Vertriebslastprognose Strom/Gas)
  • Was können Absatzprognosen/Vertriebslastprognosen leisten?
  • Welche Basisdaten und Einflussparameter werden benötigt?
  • Verfahrensüberblick/Prognosemethodik
  • Einsatzmöglichkeiten mathematischer Verfahren (z. B. Künstliche Neuronale Netze, Multivariate Regression)
  • Vergleichstageverfahren, Fortschreibungsverfahren für die einfache Prognose
  • Referenzprognosen

Pause mit Kaffee und Tee

Einflussfaktoren für Strom- und Gasabsatzprognosen

  • Welche Methoden sind für Strom- und Gasprognosen sinnvoll?
  • Wie unterscheiden sich die Prognosen für Strom und Gas?
  • Absatzsegmente und Kundenwechsel
  • Tagestypen und Jahreszeiten
  • Netzlast und analytische Restlast-
  • Analyse und Bewertung der Einflussfaktoren
  • Spartenspezifische Einflussgrößen (Strom, Gas, Wärme)
  • Besonderheiten beim Regelenergie- und Speichermanagement
  • Anforderungen an Wetterprognosen

12.30
Gemeinsames Mittagessen

13.45
Wettereinflüsse im Strom- und Gasmarkt

  • Wetter & Erneuerbare verändern den Strommarkt
  • Wettereinflüsse bei der Vorhersage des Gasbedarfs
  • Grundlagen der Wettervorhersage (Daten, Modelle & Prognosehorizonte)
  • Kurzüberblick Wetteranbieter im Energiemarkt
  • Optimierungswerkzeuge für den Energieprognose-Manager

Alexander Lehmann, Geschäftsführer, Meteomind GmbH, München

Prognoseverfahren und Prognoseprozesse

14.30
Energieabsatzprognosen im Detail

  • Top Down – Bottom Up – Was ist sinnvoll? Was ist erlaubt (Unbundling)?
  • Clustering von Einflüssen, Bilden von Kundengruppen
  • Wie können analytische und synthetische Lastprofile für die Prognose benutzt werden?
  • Wie werden Lastprofile erstellt und angewendet?
  • Einfache Standardlastprofilverfahren und tempera turabhängige Lastprofile für den Gasverbrauch
  • Kombination der verschiedenen Prognosemethoden zur Vertriebslastprognose

Prognosen für Portfoliomanagement, Intraday-Handel und virtuelle Kraftwerke

  • Mittelfrist- und Kurzfristprognosen im Portfolio- und Vertriebsmanagement
  • Welche Anpassungen brauchen Prognoselösungen für die Intraday-Bewirtschaftung? Wie werden Echtzeit-Informationen im Intraday-Prognosemanagement verarbeitet?
  • Welche Risiken verantwortet der Vertrieb und welche Risiken verantwortet die Beschaffung?
  • Prognoseanforderungen bei der Bewirtschaftung virtueller Kraftwerke

Pause mit Kaffee und Tee

Erneuerbare Energien (EE) – Marktintegration und Prognose

  • Welche Anforderungen werden durch den Ausbau der EE an den Energiemarkt gestellt?
  • Warum werden Prognosen in einer EE geprägten Erzeugung immer wichtiger?
  • Ohne Intra Day-Prognosen geht es mit EE nicht! Warum?
  • Meteorologische Einflussgrößen auf Wind- und Solarleistungsvorhersagen
  • Umwandlung von Wind und Sonne in elektrische Leistung – Was sind die Randbedingungen?
  • Prognosemöglichkeiten für Wind- und Solarleistung
  • Mögliche Qualität der EE-Leistungsprognosen, Zusammenhang mit der Meteorologie

Einsatz und Nutzen von Vertriebslastprognosen

  • Die Vertriebslastprognose im deregulierten Markt
  • Wie wird ein Prognosesystem eingeführt und was kostet es?
  • Auswirkungen auf Vertrieb, Bilanzkreis-, Fahrplan- und Nominierungsmanagement
  • Wie kann der Nutzen einer Prognose bemessen werden?

17.15
Test (Lernzielkontrolle)

17.45
Ende des ersten Seminartages

Noch Fragen offen: Nutzen Sie das Get-together!
Am Abend des ersten Seminartages laden wir Sie zu einem gemeinsamen Umtrunk ein. Nutzen Sie diese Gelegenheit zum Informations- und Erfahrungsaustausch mit Ihren Fachkollegen in angenehmem Ambiente.

Ihr Tagungshotel
Im Anschluss an den 1. Seminartag lädt Sie das angelo Hotel Munich Westpark in München herzlich zu einem Umtrunk ein.

Seminarleiter des 2. Akademietages
Dr. Ralph Grothmann,
Senior Consultant, Siemens AG, München

Quantitative Prognosemodelle in der Energiewirtschaft

9.00
Klassische Prognosemethoden und Verfahren der Zeitreihenanalyse im Überblick

  • Vorverarbeitung der Rohdaten und Identifikation wichtiger Einflussfaktoren
  • Lineare und Nichtlineare Prognosemethoden
    • Lineare Regression und ausgewählte Verfahren der Zeitreihenanalyse
    • Neuronale Netze: Vom biologischen Vorbild zum mathematischen Neuronalen Netz
  • Tests zur Modellauswahl und Validierung der Modelle
  • Tricks-of-the-Trade in der Zeitreihenmodellierung

Einführung in Neuronale Netze (Teil I)

  • Historische Entwicklungslinien von Neuronalen Netzen
  • Neuronale Netze als Modelle der Entscheidungsbildung an Märkten
  • Arten von Neuronalen Netzen und grundlegende Netz werkarchitekturen
    • Feedforward Neuronale Netze: Von der Mustererkennung zur Zeitreihenanalyse
    • Kleine Rekurrente Neuronale Netze: Modellierung von offenen Dynamischen Systemen
    • Grosse Rekurrente Neuronale Netze: Modellierung von offenen Dynamischen Systemen
    • Neuro-Fuzzy-Systeme: Kombination von Daten und Regeln

Pause mit Kaffee und Tee

Einführung in Neuronale Netze (Teil II)

  • Designentscheidungen bei der Modellierung mit Neuronalen Netzen
  • Optimierung von Neuronalen Netzen: Lernverfahren und -regeln
  • Vor- und Nachteile von Neuronalen Netzen gegenüber anderen Prognoseverfahren

13.15
Gemeinsames Mittagessen

Neuronale Netze für regenerative Energiequellen

  • Modellierung und Prognose der kurzfristigen Energieeinspeisung von Windparks
  • Modellierung und Prognose der kurzfristigen Energieeinspeisung von Solarparks

Neuronale Netze im Energiemanagement: Lastprognosen

  • Kurzfristige Lastprognosen für Strom und Gas
    • Modellierung von Kalendereffekten
    • Modellierung prototypischer Lastprofile
    • Einbeziehung von externen Einflussfaktoren (wie z. B. Wetterdaten oder kundenspezifischer Planungsparameter) in die Prognose
  • Kurzfristige Prognose von Netzaustauschmengen und Regelenergie
  • Langfristige Prognose der Strom- oder Gasnachfrage
  • Von der Prognose zur Entscheidungsunterstützung: Erwartungswert und Risiko im Fahrplanmanagement

Neuronale Netze im Energiemanagement: Preisprognosen

  • Pognose der kurzfristigen Preisentwicklung des Stromspotmarktes
  • Prognose der kurz- und langfristigen Preisentwicklung des Stromfuturemarktes
    • Kohärente Modellierung der Primärenergiemärkte zur Preisprognose
    • Einbeziehung von externen Einflussfaktoren (wie z. B. Finanzmarktdaten) in die Prognose
  • Prognose der Gas- und Ölpreisentwicklung

Pause mit Kaffee und Tee

Demonstration
Neuronaler Netzwerk-Simulator für die Prognose

  • Neuronale Netze in der Anwendung und zur Prognosegenerierung
  • Technische Grundlagen und Umsetzung der Prognoseverfahren
  • Einbettung von Prognosemodellen in EDM-Systeme und zugehörige Prozesse

16.45
Test (Lernzielkontrolle)

17.15
Ende des zweiten Seminartages

Noch Fragen offen: Nutzen Sie das Get-together!
Im Anschluss an den 2. Akademietag laden wir Sie herzlich zu einem Umtrunk ein. Seien Sie dabei!

Seminarleiter des 3. Akademietages
Dr. Johannes Henkel,
Senior Manager, Energy Brainpool GmbH & Co. KG, Berlin

Preisprognosen als Basis von Entscheidungen

9.00
Überblick Preisprognosen

  • Wesentliche Einflussfaktoren auf Großhandelspreise
  • Welche Prognoseverfahren gibt es?
  • hpFC – eine Preisprognose?

Kurzfristige Preisprognose: Beispiel einer Spotpreisprognose

  • Einsatz linearer Regressionen
  • EEG-Mengen in der Stundenauktion
  • Einfluss der Windenergieeinspeisung
  • Die Solardelle in den Spotpreisen

Pause mit Kaffee und Tee

Kurzfristige Preisprognosen mittels technischer Analyse

  • Chartanalyse
  • Technische Analyse im engeren Sinne
  • Stochastische Analyse technischer Signale
  • Beispiele aus der Praxis

12.00
Gemeinsames Mittagessen

Immer relevanter Langfristige Preisprognosen mittels Fundamentalanalyse

  • Grundlagen kostenorientierter Preismodelle
  • Modellierung der Mengennachfrage
  • Modellierung des Mengenangebotes
  • Einfluss von CO2-Preisen
  • Einfluss des grenzüberschreitenden Handels

Pause mit Kaffee und Tee

Einsatz von Preisprognosen im Beschaffungsmanagement

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

15.30
Test (Lernzielkontrolle)

16.00
Ende des Seminars