Neue probabilistische Lastvorhersage: M2OE2-GL skaliert für tausende Kunden
Probabilistische Lastvorhersagen sind das Herzstück der Planung, des Betriebs und der risikobewussten Entscheidungen in Stromnetzen. Durch den Einsatz von Deep‑Learning‑Modellen konnten bislang deutliche Genauigkeitssteigerungen erzielt werden – doch die Skalierbarkeit bleibt ein Problem. Ein Modell pro Kunde ist rechenintensiv und speicheraufwendig, während ein einziges globales Modell die Unterschiede zwischen Kundentypen, Standorten und Phasen ignoriert.
Die neue Methode M2OE2‑GL löst dieses Dilemma elegant. Zunächst wird ein globaler M2OE2‑Basismodell über alle Lasten eines Versorgungsnetzes vortrainiert. Anschließend erfolgt ein leichtgewichtiges Fine‑Tuning, um kompakte, gruppenspezifische Vorhersager zu erzeugen. So bleibt die Modellfamilie schlank, während sie gleichzeitig die heterogenen Lastprofile berücksichtigt.
In Tests mit realen Versorgungsdaten zeigte M2OE2‑GL signifikante Fehlerreduktionen und bewies gleichzeitig, dass die Lösung für sehr große Lastzahlen skalierbar bleibt. Damit bietet die Methode einen vielversprechenden Ansatz, um die Genauigkeit der Lastprognosen in modernen Stromnetzen zu erhöhen, ohne die Rechen- und Speicherressourcen zu überlasten.