Bis vor wenigen Jahren hatten Millionen von Menschen im ländlichen Indien keinen zuverlässigen Zugang zu Elektrizität, so ein Bericht der Weltbank (Link befindet sich außerhalb von ibm.com). Es gab keinen einzigen Grund für den Mangel an Elektrifizierung. Vielmehr war es eine Kombination von Problemen – eine alternde Infrastruktur, ineffiziente Verteilung, eine ständig wachsende Bevölkerung und eine unaufhaltsame Kluft zwischen Angebot und Nachfrage – die die Haushalte im Dunkeln tappen ließ.
Um dieses Problem zu bekämpfen, rief Indien 2016 das Programm 24/7 Power For All ins Leben, das darauf abzielt, allen Haushalten, Unternehmen und anderen Strom verbrauchenden Einrichtungen rund um die Uhr Zugang zu Strom zu verschaffen. Als gemeinsame Initiative der Zentralregierung und der Bundesstaaten führte das Programm auch neue und strenge Vorschriften für die Energieversorgung und -nachfrage ein.
Rachit Kumar Agarwal ist Managing Partner bei Mercados Energy Markets India Private Limited, India (Mercados EMI), einem Beratungsunternehmen, das sich auf Lösungen für den Energiesektor spezialisiert hat. Er erinnert sich an die Herausforderung: „Staaten mussten sich vorher Strom beschaffen. Das bedeutete, dass sie jeden Tag, jede Stunde und in 15-Minuten-Zeitblöcken genau wissen mussten, wie viel Strom benötigt wurde. Es war ein Problem.“
Für die Regierungen der Bundesstaaten liegt der Schlüssel zum Angebotsausgleich in der genauen Vorhersage der Nachfrage. Doch bis vor Kurzem berechneten die Beamten ihre Vorhersagen manuell mithilfe von Tabellenkalkulationen. Sie analysierten jahrelange historische Nachfragedaten, doch die Berechnungen stimmten nicht. Die Vorhersagen fielen zu hoch oder zu niedrig aus. Da es an Präzision fehlte, kauften die Verteilerunternehmen zu viel Strom, was zu Verschwendung führte, oder zu wenig Strom, was zu finanziellen Verlusten führte.
Verbesserte Prognosen
Prognostiziert den Strombedarf mit Fehlermargen von 1,8 %–6 % im Vergleich zu 10 %–15 % in der Vergangenheit
Verbesserte Ergebnisse
Häufigkeit der Wetteraktualisierungen 15 Minuten bis zu sieben Stunden
Das Problem wurde noch komplizierter, als Indiens Stromregulierungsbehörde, die Central Electricity Regulatory Commission (CERC), das Betriebsfrequenzband für das nationale Stromnetz auf den Bereich von 49,9 Hertz bis 50,05 Hertz einschränkte. „Um die Frequenz innerhalb dieses Bereichs zu halten, müssen die Energieversorger den Bedarf genau abschätzen“, erklärt Herr Agarwal, „und dann basierend auf diesem Bedarf die genaue Strommenge beziehen.“ Wenn Sie zu wenig oder zu viel beziehen, können Strafen verhängt werden.
„Unter dem Strich müssen Sie wissen, wie viel Strom Sie verbrauchen werden, damit Sie nur so viel kaufen, wie Sie benötigen.“
Anfang 2020 wandten sich die Bundesstaaten Uttar Pradesh und Bihar, die in einer Region mit extremen Sommern und Wintern liegen und eine der größten Verbraucherbasen Indiens haben, an Mercados EMI. Neben der Suche nach einer Lösung, die KI in den Vorhersageprozess einbezieht, wollten die Verantwortlichen alle Faktoren, die sich auf die Nachfrage auswirken, besser verstehen – nicht nur historische Daten.
Es stellt sich heraus, dass die Vorhersage des Energieverbrauchs viel mit dem Wetter zu tun hat.
„In unseren ausführlichen Gesprächen mit den Versorgungsunternehmen, die sich über sechs Monate erstreckten, stellte sich heraus, dass genaue Wetterdaten eine sehr wichtige Rolle bei der Vorhersage der Nachfrage spielen“, erinnert sich Herr Agarwal. Ausgestattet mit neuen Erkenntnissen entwickelte Mercados EMI eine KI-basierte Lösung für die Nachfrageprognose – jouleOS – auf der Grundlage von Umweltdatendiensten, die von The Weather Company, einem IBM Unternehmen, bezogen wurden. Die Technologie hilft Prognostikern, den Energiebedarf für den nächsten Tag vorherzusagen.
Die IBM Lösung wurde inzwischen erweitert. Jetzt können Unternehmen über die IBM Environmental Intelligence Suite auf Weather Data-APIs zugreifen, eine Suite von Anwendungen, die The Weather Company Data-APIs mit Geodatenanalysen, Dashboards zur Visualisierung und Warnfunktionen kombinieren sowie integrieren.
Um seine Prognoselösung aufzubauen, entwickelte Mercados EMI zunächst ein Modell, um die Nachfrage genau zu verstehen. Das Modell kombinierte die historischen Bedarfsdaten des Staates mit historischen Wettermusterdaten des Datenpakets von The Weather Company History on Demand.
„Die Bedarfsdaten der Vorjahre lagen uns bereits vor. Was wir brauchten, waren historische Wettermuster“, fügt Herr Agarwal hinzu. „Wenn beispielsweise die Nachfrage zu einem bestimmten Zeitpunkt 5.000 Megawatt beträgt, wie waren dann die Wetterparameter? Und wie veränderte sich die Nachfrage, als sich die Wetterparameter änderten?“
Um diese Fragen zu beantworten und letztendlich die Anforderungen der Regierung an die Datenauflösung zu erfüllen, setzte Mercados EMI die Vorhersage-Engines von The Weather Company Enhanced Forecast-Daten und die IBM Environmental Intelligence Suite-Plattform ein. „Bei Wetterdaten haben wir enorme Hilfe von IBM erhalten“, fügt Herr Agarwal hinzu. „Das Unternehmen lieferte uns nicht nur die Rendite in Bezug auf die Zeit – stündlich und in 15-Minuten-Schritten bis hin zu sieben Stunden –, sondern auch in einem geografischen Radius von 500 x 500 Metern.“ Die 15-Minuten-Vorhersagen stellen eine erhebliche Verbesserung dar: Bisher waren die Staaten auf Wetterdaten mit einem Zeitrahmen von drei Stunden aus öffentlich zugänglichen Open-Source-Datenbanken angewiesen.
Die Modelle in Kombination mit der von Mercados EMI entwickelten KI-Engine helfen den Verteilungsunternehmen, den Strombedarf einen Tag im Voraus besser vorherzusagen. Mercado EMI bietet seine jouleOS-Technologie jetzt im Rahmen seiner Lösungssuite „Power Portfolio Optimization“ an.
Heute verwenden die beiden Bundesstaaten Uttar Pradesh und Bihar das System, und Madhya Pradesh sowie ein Bundesstaat in Südindien werden bald folgen.
Die Genauigkeit der Nachfrageprognosen des Staates verbesserte sich fast sofort. Bei einem manuellen Prozess lag die Fehlerquote bei 10–15 %. Mit den Wetterdaten von IBM als wichtige Eingabe erreichte Mercados EMI eine anfängliche Fehlerquote von nur 5 %–6 %. An manchen Tagen beträgt sie nur 1,8 %, was einer Genauigkeitsrate von 98,2 % entspricht.
Herr Agarwal verweist auf Wetterdaten für den Erfolg der Lösung. „Wir haben andere Eingaben, wie Feiertage, Sondertage und Sonntage. Aber es ist vor allem das Wetter – die Koeffizienten der Nachfragegleichung zeigten, dass das Wetter eine sehr wichtige Rolle bei der Vorhersage spielt.“
Zusätzlich zur Day-Ahead-Nachfrageprognose verwendet Mercados EMI Wetterdaten von The Weather Company für Nachfrageprognosen in Echtzeit. Der Echtzeitmarkt wurde im Juni 2020 von den Strombörsen in Indien eingeführt, um Strom einige Zeitblöcke im Voraus zu handeln. Als Reaktion darauf stellte Mercados EMI im Januar 2021 erfolgreich Indiens erste Echtzeit-Markt-Engine für die Uttar Pradesh Power Corporation bereit. Die Engine hilft Distributionsunternehmen in Uttar Pradesh, die Nachfrage zu bestimmten Lieferzeiten vorherzusagen und Strom auf dem Echtzeitmarkt zu kaufen und zu verkaufen.
„Das heißt, wenn ich um 10:17 Uhr die Nachfrage um 14:00 Uhr vorhersagen möchte, kann ich das“, schließt Herr Agarwal. „Es handelt sich um eine Bedarfsprognose auf granularer Ebene, bis zu sieben Stunden in die Zukunft, mit sehr hoher Genauigkeit. Dies wird die erste Lösung in Indien sein und wir haben IBM offiziell als unsere Wetterquelle angegeben.“
Mercados EMIexterner Link (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) mit Sitz in Delhi ist ein international anerkanntes Beratungsunternehmen, das sich auf Lösungen für Strom, Öl und Gas sowie erneuerbare Energiesektoren spezialisiert hat. Seine Dienstleistungen und Fachkenntnisse umfassen die Bereiche Energiemarktdesign, Nachfrageprognosen, Optimierung des Stromportfolios, Politik und Regulierung, Versorgungsmanagement, Marktsimulation, Geschäftsstrategie und Netzmodellierung. Mercados EMI wurde 2008 gegründet.
Fußnoten
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, Januar 2021.
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