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Energie aus erneuerbaren Ressourcen ist nicht immer beliebig verfügbar. Je nach Jahreszeit und Witterung variiert beispielsweise die durch Solarparks oder Windkraftanlagen zur Verfügung gestellte Leistung. Durch den kontinuierlichen Ausbau der erneuerbaren Energien wird sich die Volatilität im Energiesystem in Zukunft immer stärker ausprägen. Die Industrie auf die sich ändernden Versorgungsstrukturen vorzubereiten und anzupassen ist eine große Herausforderung der nächsten Jahrzehnte. Unternehmen müssen zukünftig ihre Prozesse und Betriebsorganisation so gestalten können, dass sich der Energieverbrauch zumindest in Teilen flexibel an das volatile Energieangebot anpassen kann. Neben der Entwicklung von Technologien, Konzepten und Maßnahmen zur energetischen Flexibilisierung von industriellen Prozessen liegt ein zweiter Schwerpunkt zukünftiger Arbeiten auf der Entwicklung einer durchgängigen IT-Infrastruktur, mit der Unternehmen und Energieanbieter in Zukunft Informationen von der Produktionsmaschine bis zu den Energiemärkten bereitstellen und austauschen können. Dies führt zu einem Paradigmenwechsel im Betrieb industrieller Prozesse - weg vom kontinuierlichen und rein nachfragegetriebenen Energieverbrauch hin zum anpassbaren, energieflexiblen Betrieb industrieller Anlagen. Dieses Nachschlagewerk stellt die wichtigsten Ergebnisse der Forschung im Rahmen des Kopernikus-Projekts Synergie vor und verdeutlicht richtungsweisende Erkenntnisse für weitere Entwicklungen in dem noch jungen Feld der industriellen Energieflexibilität.
Short-term load forecasting (STLF) has been playing a key role in the electricity sector for several decades, due to the need for aligning energy generation with the demand and the financial risk connected with forecasting errors. Following the top-down approach, forecasts are calculated for aggregated load profiles, meaning the sum of singular loads from consumers belonging to a balancing group. Due to the emerging flexible loads, there is an increasing relevance for STLF of individual factories. These load profiles are typically more stochastic compared to aggregated ones, which imposes new requirements to forecasting methods and tools with a bottom-up approach. The increasing digitalization in industry with enhanced data availability as well as smart metering are enablers for improved load forecasts. There is a need for STLF tools processing live data with a high temporal resolution in the minute range. Furthermore, behin-the-meter (BTM) data from various sources like submetering and production planning data should be integrated in the models. In this case, STLF is becoming a big data problem so that machine learning (ML) methods are required. The research project “GaIN” investigates the improvement of the STLF quality of an energy utility using BTM data and innovative ML models. This paper describes the project scope, proposes a detailed definition for a benchmark and evaluates the readiness of existing STLF methods to fulfil the described requirements as a reviewing paper.
The review highlights that recent STLF investigations focus on ML methods. Especially hybrid models gain more and more importance. ML can outperform classical methods in terms of automation degree and forecasting accuracy. Nevertheless, the potential for improving forecasting accuracy by the use of ML models depends on the underlying data and the types of input variables. The described methods in the analyzed publications only partially fulfil the tool requirements for STLF on company level. There is still a need to develop suitable ML methods to integrate the expanded data base in order to improve load forecasts on company level.