Peer-to-Peer-Energiehandel in Milchviehfarmen senkt Kosten um 14 %

Die Integration erneuerbarer Energiequellen in ländliche Milchviehfarmen eröffnet die Möglichkeit, Energie dezentral zu verwalten. Durch Peer-to-Peer (P2P)-Handel können einzelne Betriebe ihre überschüssige Energie direkt miteinander tauschen, was die Effizienz der Verteilung deutlich steigert.

Traditionelle regelbasierte Systeme funktionieren zwar gut bei stabilen Bedingungen, stoßen jedoch bei dynamischen Strompreisen und Lastprofilen an ihre Grenzen. Um diesem Problem zu begegnen, kombiniert die Studie Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) mit fortschrittlichen P2P-Mechanismen. Dabei kommen die Algorithmen Proximal Policy Optimization (PPO) und Deep Q-Networks (DQN) zum Einsatz, ergänzt durch ein Auktionsbasiertes Marktgleichgewicht, einen Preisberater-Agenten sowie ein intelligentes Last- und Batteriesystem.

Die Ergebnisse sind beeindruckend: DQN senkt die Stromkosten in Irland um 14,2 % und in Finnland um 5,16 %, während gleichzeitig die Einnahmen aus dem Stromverkauf um 7,24 % bzw. 12,73 % steigen. PPO reduziert die Spitzenlast in Irland um 55,5 %, DQN verringert sie um 50 % in Irland und 27,02 % in Finnland. Diese Verbesserungen resultieren aus der Kombination von MARL und P2P-Handel, die zusammen Kosten senken, die Spitzenlast reduzieren und die Erlöse erhöhen.

Die Studie unterstreicht die komplementären Stärken von DQN, PPO und P2P-Handel für ein effizientes, anpassungsfähiges und nachhaltiges Energiemanagement in ländlichen Gemeinschaften. Durch die intelligente Nutzung von KI und dezentralen Handelsmechanismen können Milchviehfarmen ihre Energieversorgung optimieren und gleichzeitig einen Beitrag zur regionalen Energieunabhängigkeit leisten.