Kausale Analyse verbessert Energiebedarfsvorhersage auf neue Genauigkeit

Die Vorhersage des Energiebedarfs ist für Netzbetreiber, industrielle Verbraucher und Dienstleister von entscheidender Bedeutung. Dabei spielen zahlreiche Faktoren wie Wetterbedingungen – Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Sonneneinstrahlung – sowie kalenderbasierte Informationen – Uhrzeit, Wochentag und Jahreszeit – eine Rolle. Diese Variablen sind jedoch nicht unabhängig voneinander, sondern beeinflussen sich gegenseitig, was die Aufgabe deutlich komplexer macht als reine Korrelationen.

Um dieser Komplexität gerecht zu werden, hat ein Forschungsteam ein strukturelles kausales Modell entwickelt, das die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen den relevanten Faktoren explizit darstellt. Durch eine umfassende Analyse konnten die Autoren ihre kausalen Annahmen validieren und dabei wichtige Erkenntnisse gewinnen, die mit früheren Studien übereinstimmen.

Ein zentrales Ergebnis ist, dass der Energiebedarf temperaturabhängig reagiert, wobei die Empfindlichkeit je nach Jahreszeit variiert. Zudem zeigte sich, dass im Winter die Varianz des Energiebedarfs geringer ist, weil die Temperaturveränderungen weniger stark mit den täglichen Aktivitätsmustern verknüpft sind – ein Phänomen, das als „Decoupling-Effekt“ bezeichnet wird.

Auf Basis dieser kausalen Einsichten wurde ein bayessches Modell aufgebaut, das die gewonnenen Erkenntnisse als Priorwissen nutzt. Das Modell wurde auf bislang unbekannten Daten trainiert und getestet und erzielte einen beeindruckenden MAPE von 3,84 % auf dem Testset. In einer Kreuzvalidierung über zwei Jahre hinweg lag der durchschnittliche MAPE bei 3,88 %, was die hohe Robustheit des Ansatzes unterstreicht.

Die Ergebnisse markieren einen bedeutenden Fortschritt in der Energiebedarfsvorhersage. Durch die Kombination kausaler Modellierung mit bayesscher Inferenz liefert das neue Verfahren nicht nur präzisere Vorhersagen, sondern bietet auch ein tieferes Verständnis der zugrunde liegenden Zusammenhänge – ein Gewinn für die Planung und Stabilität moderner Stromnetze.