Geneza potrzeb doskonalenia prognozowania zapotrzebowania na energię elektryczną w spółkach obrotu
Firmy zajmujące się handlem energią elektryczną nazywane skrótowo spółkami obrotu, muszą w swojej działalności dokonywać zakupów tej energii w taki sposób aby zrównoważyć w sposób ciągły jej sprzedaż do odbiorców. Zrównoważenie zakupów i sprzedaży jest wymagane dla każdej godziny doby. Zakupy energii odbywają się najczęściej na rynku hurtowym a sprzedaż dokonywana jest detalicznie dla odbiorców końcowych. Problem polega na tym, że spółka obrotu nie posiada technicznej możliwości zmagazynowania zakupionej energii. Dla wstępnych rozważań można przyjąć, że transakcje zakupu-sprzedaży energii dotyczą odrębnie każdej godziny. Zbyt mała ilość zakupionej energii w danej godzinie przez spółkę obrotu, w stosunku do sumarycznej konsumpcji jej klientów w tym czasie skutkuje tym, że energia zostanie dostarczona klientowi ale spółka obrotu zostanie obciążona przez operatora opłatą za dodatkową energię wyznaczoną na podstawie cen rynku bilansującego. Odwrotny mechanizm zadziała w przypadku zakupienia przez spółkę obrotu zbyt dużej ilości energii. W tym przypadku spółka obrotu sprzeda nadmiar energii operatorowi również po cenach rynku bilansującego. Pomimo tego, że mechanizmy rynku bilansującego wydają się być bardzo restrykcyjne dla rozliczeń spółek obrotu to w praktyce większe znaczenie dla ich kondycji finansowej mają właściwe długoterminowe operacje zakupu – sprzedaży dokonywane na rynku hurtowym. Właściwa decyzja zakupowa wymaga szczegółowego zaprognozowania wolumenu sprzedaży w okresie wieloletnim.
Spółki obrotu odnotowują wahania dynamiki sprzedaży wynikające z pozyskiwania nowych i utraty lub zakończenia bieżących kontraktów sprzedaży. Każdy pozyskany lub utracony kontrakt powoduje zmianę zapotrzebowania na energię elektryczną spółki obrotu. Dla spółek taka zmiana zapotrzebowania może być bardzo gwałtowna i sięgać nawet kilkuset procent rocznie. Powstaje więc problem w jaki sposób prognozować zakupy energii charakteryzujące się tak wysoką zmiennością, aby minimalizować straty finansowe wynikające z niedokładności pierwotnych prognoz?
Metody planowania zapotrzebowania na energię stosowane aktualnie przez dystrybutorów i opierające się na prognozowaniu całościowego wolumenu dystrybuowanej energii w oparciu o dane historyczne nie są skuteczne, ponieważ odnoszą się do stabilnej liczby klientów. Wobec zmieniającej się liczby klientów jedyną możliwością jest prognozowanie zużycia oddzielnie dla każdego kontraktu a następnie agregacja tak uzyskanych wartości do kilkuletniego planu zapotrzebowania. Przeciętny kontrakt z klientem zawierany jest na okres 12-48 miesięcy. Ze względu na konieczność zapewnienia właściwego wolumenu zakupionej energii dla każdej godziny doby prognoza dla kontraktu zbudowana jest na podstawie szeregu czasowego o przeciętnej długości kilkunastu tysięcy wartości godzinowych. Dla każdego kontraktu niezwykle istotne jest zatem osiągnięcie jakości prognozy zużycia pozwalającej na bezpieczne zarządzanie procesem zakupu energii na rynku. Od jakości poszczególnych prognoz zależy bowiem sumaryczne, wieloletnie zapotrzebowanie na energię elektryczną spółki obrotu W konsekwencji jakość prognoz oddziałuje na przychody i koszty oraz wyniki finansowe spółki obrotu w krótko i długoterminowej perspektywie.
Mając na uwadze jak ważna jest jakości sporządzanych prognoz dla funkcjonowania i efektywności spółki obrotu, firma Ebicom podjęła prace związane z przeprowadzeniem badań w zakresie ciągłego prognozowania średnioterminowego (do 12 do 48 miesięcy) i wdrożeniem ich rezultatów. Jednym z kluczowych działań w tym obszarze jest realizacja projektu „Opracowanie prototypu systemu wykrywania anomalii zużycia energii elektrycznej z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji w celu racjonalizacji zapotrzebowania na energię elektryczną przez spółki obrotu” realizowanego wspólnie z Wydziałem Organizacji i Zarządzania Politechniki Śląskiej w Gliwicach. Projekt ten jest współfinansowany ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Działania 1.1 „Projekty B+R przedsiębiorstw” Poddziałania 1.1.1 „Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa” Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój na lata 2014-2020.