Qualität der KI-Algorithmen von Batteriesystemen

Haushalte, die einen dynamischen Stromtarif abgeschlossen haben, können von Preisschwankungen an der Strombörse profitieren. Ob das Laden mit günstigem Netzstrom ökonomisch sinnvoll ist, hängt davon ab, wie gut die zugrunde liegenden Optimierungsalgorithmen sind. Die Qualität der Algorithmen wird unter anderem von der Genauigkeit der Prognosen, der Länge der Planungshorizonts und dem Detaillierungsgrad des verwendeten Optimierungsmodells beeinflusst.

Aus der Analyse von realen Messdaten lassen sich folgende Qualitätsmerkmale ableiten: Ein sehr gutes Home Energy Management System (HEMS) mit dynamischem Stromtarif und Stromspeicher …

• … minimiert die Stromkosten durch die Speicherung von günstigem Netzstrom.
• … erstellt regelmäßig neue Einsatzfahrpläne unter Berücksichtigung von Prognosen.
• … verlagert das Laden mit Netzstrom in die günstigsten Viertelstunden.
• … hält ausreichend Energie für die teuersten Viertelstunden vor.
• … prüft vor jeder Netzladung, ob später PV-Überschüsse zu erwarten sind.
• … lädt nur dann aus dem Netz, wenn die Preisdifferenz die Speicherverluste kompensiert.