Sztuczna inteligencja może wspierać optymalizację wykorzystania magazynów energii. Dzięki prognozom cenowym, systemy oparte na AI mogą pomagać podejmować decyzje dotyczące tego, kiedy magazynować energię, a kiedy ją sprzedawać. Na przykład, w przypadku przewidywanego wzrostu cen energii na rynku SPOT, system może zdecydować o magazynowaniu energii w celu jej sprzedaży w momencie, gdy ceny osiągną wyższy poziom. Takie podejście pozwala na maksymalizację zysków z magazynowania energii.

Rola sztucznej inteligencji w prognozowaniu cen energii

Sztuczna inteligencja staje się coraz bardziej popularnym narzędziem w prognozowaniu cen energii na rynku SPOT. Dzięki zaawansowanym technikom, takim jak między innymi sieci neuronowe, algorytmy uczenia maszynowego i analiza big data, AI jest w stanie analizować ogromne ilości danych z różnych źródeł, jak chociażby prognozy pogody, dane historyczne dotyczące produkcji energii, dane dotyczące wcześniejszych cen, informacje o popycie na energię, dane z sensorów w sieci energetycznej, dane rynkowe i inne zmienne.

Sieci neuronowe potrafią rozpoznać wzorce, które są trudne do wykrycia za pomocą tradycyjnych metod statystycznych. Przykładowo, mogą być używane do prognozowania cen energii na podstawie przewidywań dotyczących produkcji z OZE czy wpływu warunków pogodowych na tę produkcję, co pozwala firmom lepiej planować swoje działania.

Algorytmy uczenia maszynowego są w stanie analizować zależności między różnymi czynnikami rynkowymi. Pozwalają na automatyczne dopasowywanie modeli do zmieniających się warunków rynkowych, co jest szczególnie istotne na rynku SPOT, gdzie zmienność cen jest wysoka. Na przykład, mogą być używane do identyfikowania, które zmienne mają największy wpływ na ceny energii w danym momencie, co ułatwia przewidywanie przyszłych wahań cenowych.

Z kolei analiza big data umożliwia przetwarzanie i analizowanie danych w celu wyciągania wniosków na temat przyszłych trendów cenowych. Pozwala na tworzenie bardziej złożonych i precyzyjnych modeli prognostycznych, które uwzględniają szeroki zakres zmiennych.

Korzyści wynikające z dokładnego prognozowania cen energii za pomocą AI

Dzięki zdolności do identyfikowania złożonych wzorców i zależności w danych, sztuczna inteligencja umożliwia:

• • Dokładniejsze prognozowanie cen – algorytmy AI mogą uwzględniać szereg czynników wpływających na ceny energii, takich jak prognozy pogody, zapotrzebowanie na energię, ceny paliw, a także wydarzenia geopolityczne.

• • Lepsze planowanie produkcji – precyzyjne prognozy cen umożliwiają firmom energetycznym optymalizację produkcji, co pozwala uniknąć sytuacji, w których produkowana jest zbyt duża lub zbyt mała ilość energii.

• • Efektywniejsze wykorzystanie magazynów energii – dzięki dokładnym prognozom, magazyny energii mogą być ładowane i rozładowywane w optymalnych momentach, co pozwala na maksymalizację zysków z arbitrażu cenowego.

• • Redukcję kosztów operacyjnych – dokładne prognozy pozwalają na optymalizację procesów produkcyjnych i dystrybucji energii, co prowadzi do redukcji kosztów operacyjnych.

• • Minimalizację kosztów zakupu energii – odbiorcy energii mogą efektywniej planować zakupy na rynku SPOT, unikając sytuacji, w których muszą kupować energię po wysokich cenach.

• • Maksymalizację zysków – zarówno producenci, jak i odbiorcy energii mogą zwiększyć swoje zyski dzięki lepszemu zarządzaniu ryzykiem rynkowym i optymalizacji swoich działań.

• • Dokładność, szybkość, adaptacyjność – modele AI są w stanie szybko przetwarzać duże ilości danych i dostosowywać się do zmieniających się warunków rynkowych, co zapewnia wysoką dokładność prognoz.

• • Aspekt społeczny i środowiskowy – dokładniejsze prognozowanie cen energii może przyczynić się do zwiększenia efektywności energetycznej i przyspieszenia transformacji energetycznej.

Solar Spy – krótkoterminowe prognozowanie produkcji farm fotowoltaicznych w oparciu o AI na potrzeby obrotu energią

Moduł dostarcza szczegółowe i precyzyjne prognozy produkcji energii z paneli słonecznych. Ponieważ ilość energii wytwarzanej z instalacji zależy od warunków pogodowych, przewidywanie poziomu produkcji na podstawie takich danych jest kluczowe dla prognozowania podaży energii na rynku. Dzięki modułowi Solar Spy, firmy energetyczne mogą z wyprzedzeniem przewidzieć zmiany produkcji energii i lepiej dostosować swoje działania na rynku SPOT, co pozwala im zarządzać ryzykiem związanym ze zmiennością cen.

Prognozy mogą być wykorzystywane do optymalizacji strategii zakupowych i sprzedażowych na rynku SPOT. Na przykład, jeśli prognozy pokazują, że w najbliższych godzinach nastąpi wzrost produkcji, firma energetyczna może zdecydować się na wcześniejszą sprzedaż energii, zanim podaż na rynku wzrośnie, a ceny spadną. Analogicznie, w okresach prognozowanego spadku produkcji, firma może wstrzymać się ze sprzedażą i poczekać na wzrost cen w momencie zwiększonego zapotrzebowania.

Prognozy Solar Spy mogą również wspierać decyzje dotyczące zarządzania magazynami energii. W okresach przewidywanej nadwyżki produkcji, firmy mogą magazynować energię, aby wykorzystać ją w późniejszym okresie, kiedy ceny na rynku SPOT wzrosną. Dzięki precyzyjnym prognozom możliwe jest maksymalizowanie zysków poprzez sprzedaż energii w najbardziej korzystnych momentach.

Możliwość precyzyjnego przewidywania poziomu produkcji z instalacji solarnych sprawia, że moduł Forecasting pozwala firmom lepiej zarządzać niestabilnością produkcji z odnawialnych źródeł energii, co przekłada się na większą stabilność przychodów. Wiedząc z wyprzedzeniem, jakie będą zmiany w produkcji, są w stanie lepiej reagować na zmienność cen na rynku SPOT, unikając nagłych wzrostów kosztów lub spadków cen, które mogą negatywnie wpłynąć na ich wyniki finansowe.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat prognozowania cen energii w oparciu o sztuczną inteligencję i poznać potencjał rozwiązań skrojonych na miarę potrzeb Twojego biznesu, umów się na bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile.