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Das DataHub Ruhr ist ein Business-Building-Programm, das Startups mit etablierten Unternehmen aus dem Ruhrgebiet zusammenbringt. Eure Aufgabe ist es, die Use Cases unserer Partnerunternehmen mit innovativen, datengetriebenen Ideen zu lösen. Innerhalb eines 3-monatigen Kooperationszeitraums soll ein Proof of Concept erstellt werden, dafür erhaltet Ihr bis zu 20.000 €. Die Equity bleibt stets bei euch.
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Natural Gas Price Prediction
Ergebnis
Einige Stadtwerke würden gerne ihre Handelsaktivitäten optimieren. Hier setzen wir unseren Fokus auf einen speziellen Kontrakt des Erdgasmarktes, den sogenannten Day Ahead. Die Intraday- und kurzfristige Preisprognose dieses speziellen Produkts kann Stadtwerken helfen, ihre Handelsaktivitäten im Hinblick auf Speicherbetrieb, Bilanzkreismanagement und Portfoliomanagement zu optimieren. Können wir in diesem Zusammenhang Algorithmen zur Prognose von Intraday- und kurzfristigen Preisbewegungen entwerfen?

Use Case

Wie jeder andere kommunale Versorger handelt auch Kolumbus im oben genannten Zusammenhang mit Erdgas. Eine genaue Vorhersage der zu erwartenden Intraday- und Kurzzeitpreisbewegungen hat direkten Einfluss auf die Handelsentscheidungen bei Kolumbus. Diese Handelsaktivitäten beruhen oft auf der Erfahrung von Experten. Während Algorithmen zur Vorhersage von mittel- und langfristigen Preisen in mehreren Artikeln untersucht werden, legen wir unseren Fokus auf Algorithmen zur Intraday- und Kurzzeitvorhersage. Um hierfür geeignete Algorithmen zu finden, liefert Kolumbus eine Vielzahl von Daten, die die Gaspreise beeinflussen.


Während die Temperatur in den Wintermonaten einen starken Einfluss auf den anstehenden Bedarf hat, ist dieser Effekt in den Sommermonaten deutlich schwächer. Diese nichtlineare Beziehung zwischen Temperatur und Bedarf ist der Grund, warum typischerweise mit Sigmoid-Funktionen modelliert wird. Diese Funktionen stammen von Netzbetreibern und werden auch im SLP (Standard Last Profil, dt. Standardnachfrageprofil) verwendet, um den anstehenden Bedarf für Haushalte und Kleingewerbe zu ermitteln. Darüber hinaus haben die Preise für elektrische Energie und für Emissionszertifikate einen direkten Einfluss auf die Rentabilität von Gaskraftwerken. Während Experten die Intraday- und kurzfristigen Preise für elektrischen Strom und Emissionszertifikate auf Handelsplattformen sehen, können diese Indikatoren als Merkmale in einem maschinellen Lernmodell verwendet werden. Zusätzlich kann die erwartete Temperatur für die kommenden Tage als Feature verwendet werden. Geplante Wartungen in der norwegischen Gasproduktion werden online veröffentlicht und können als weitere Indikatoren verwendet werden.


Das Endziel dieses Projekts ist die Preisvorhersage. Als Zwischenschritt kann die von Kolumbus berechnete Sigmoidfunktion verwendet oder ein neues Modell zur Prognose der Nachfrage auf Basis der Temperatur entwickelt werden. Können wir zuverlässige Algorithmen erstellen, um Beziehungen zwischen den genannten Indikatoren und den Gaspreisen zu finden? Können wir die Preise vorhersagen?


Es wird mit einer Projektdauer von ca. 3 Monaten gerechnet.

WAS DU MITBRINGEN SOLLTEST

  • Vertiefte Kenntnisse der Intraday-Preisvorhersage anderer Rohstoffe
  • Erfahrung auf dem Erdgasmarkt
  • Expertise in Prognose und Zeitreihenanalyse

ERWARTETES ERGEBNIS

  • Vorhersage von zwei Zeitrahmen, in denen der Intraday-Erdgaspreis 0,5 % höher bzw. niedriger als der durchschnittliche Intraday-Preis ist.
  • Vorhersage des morgigen Erdgas-Durchschnittspreises im Voraus. (OPTIONAL)
  • Brauchbares Modell/Maschine zur Vorhersage von Intraday- und kurzfristigen Kursbewegungen.

MILESTONES

Das Projekt kann in vier Meilensteine unterteilt werden:


1. Der erste Meilenstein ist erreicht, wenn die verfügbaren Daten geladen und visualisiert wurden. Grundlegende Zusammenhänge zwischen Temperatur und Erdgasbedarf werden verstanden. Auch die Zusammenhänge zwischen der Rentabilität von Gaskraftwerken und den Preisen für elektrischen Strom und Emissionszertifikate sind verstanden worden.

2. Der zweite Meilenstein ist erreicht, wenn ein Modell entwickelt wurde, das die Intraday-Kursbewegungen genau vorhersagt.

3. Der dritte Meilenstein ist erreicht, wenn ein Modell/eine Maschine entwickelt wurde, das/die den morgigen Day-Ahead-Durchschnittspreis genau vorhersagt (OPTIONAL).

4. Der vierte Meilenstein ist erreicht, wenn der Algorithmus besser abschneidet als die Experten. Eine Analyse auf Basis der Datenstichprobe wird Kolumbus vorgelegt und abgesegnet. 

Kolumbus ist eine Kooperation zwischen Gelsenwasser, Stadtwerken Bochum und DEW 21. Gemeinsam entwickeln sie neue Ideen, probieren neue Geschäftsmodelle aus und lernen gemeinsam, was ihnen helfen kann, voranzukommen. Themen, die sie betreffen, sind unter anderem Big Data, Smart Cities und Agile Methoden.
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Startup

Let's talk

Felix Schröder
Programmleiter DataHub Ruhr

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