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Luxemburg produziert weniger Strom als es verbraucht und muss also Strom zukaufen - was teuer ist. Um besser planen zu können,  versucht Romain Decet Strompreise vorauszusagen, durch mathematische Modelle - und somit Geld zu sparen.

Romain Decets Forschungsarbeit ist ein gemeinsames Projekt der Uni Luxemburg mit Enovos. Weil die Stromproduktion in Luxemburg nicht ausreicht, um den Bedarf zu decken, kauft die Enovos große Quantitäten an Strom ein. Dabei geht es um viel Geld.

Mit Mathematik in die Zukunft schauen

Für Enovos ist es interessant so gut wie möglich zu berechnen, wie viel Geld sie durch den Kauf oder Verkauf von Stromprodukten verlieren oder gewinnen könnte. Es geht also quasi darum in die Zukunft zu kucken. Und genau das versucht Romain Decet zu machen: "Ich vergleiche und entwickele verschiedene mathematische Modelle, die eine Voraussage ermöglichen, wie viel Geld Enovos gewinnen oder verlieren kann."

Was ist das Besondere an den Modellen?

"Oft ist es so, dass die Modelle, die momentan benutzt werden, die verschiedenen Produkte, die Enovos kauft oder verkauft, einzeln betrachten. Weshalb einzeln? Weil das einfacher zu berechnen ist. Was wir nun in meinem Projekt machen: Wir schauen uns an, wie sich die einzelnen Produkte untereinander verhalten. Wir kucken z.B. ob sie zusammen teurer oder billiger werden", erklärt Romain Decet.

Ziel: Dem Kunden den besten Preis anbieten

Momentan gibt es viele verschiedene Methoden, um dies zu berechnen. "Unser Ziel ist es, die beste Methode heraus zu finden, so dass wir immer wissen, wie viel Geld Enovos verlieren könnte. Um dies zu berechnen, schauen wir uns statistische Eigenschaften von diesen Produkten an. Danach simulieren wir dann ganz oft, z.B. 1 Million mal, wie sich die Preise der Produkte über die Zeit verhalten könnten. Danach kucken wir, wie viel Geld die Enovos über die nächste Stunde, über den nächsten Tag verlieren könnte. Denn nur wenn Enovos weiß wie viel Geld sie verlieren oder gewinnen kann, kann sie dem Kunden den besten Preis anbieten."

Autor: Jean-Paul Bertemes (FNR), Romain Decet
Video: MOAST

 

 

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