5. Methodik

Die systematische Analyse der Zusammenhänge zwischen Lastprofilen und Beschaffungskosten erfordert einen strukturierten methodischen Ansatz. Im Zentrum der Untersuchung steht das von STROMDAO entwickelte Energy Application Framework, das speziell für die Verarbeitung und Analyse energiewirtschaftlicher Zeitreihendaten konzipiert wurde. Dieses Framework ermöglicht die Integration verschiedener Datenquellen, die automatisierte Berechnung von Durchschnittskosten und die skalierbare Analyse multipler Lastprofile.

Die Datengrundlage der Untersuchung basiert auf zwei Hauptquellen: Zum einen werden reale Verbrauchsdaten von Testkunden in stündlicher Auflösung über den Zeitraum eines Jahres erfasst. Diese werden durch standardisierte Lastprofile (SLP) ergänzt, die als Referenzgröße dienen. Dabei werden sowohl Haushaltsprofile (H0) als auch verschiedene Gewerbe- (G0-G6) und Landwirtschaftsprofile (L0-L2) berücksichtigt. Die zweite zentrale Datenquelle sind die EPEX Spot Marktdaten, die durch historische Preiszeitreihen und Referenzpreise aus langfristigen Lieferverträgen komplettiert werden.

Der Berechnungsprozess folgt einem mehrstufigen Ansatz. In der ersten Phase werden die Verbrauchsdaten mit den entsprechenden Preisdaten synchronisiert. Für jeden Zeitpunkt t wird der Verbrauchswert mit dem korrespondierenden Spotmarktpreis verknüpft:

loadProfile.map((value, timestamp) => {
  return {
    consumption: value,
    price: spotPrice[timestamp],
    costs: value * spotPrice[timestamp]
  }
});

Aus diesen Grunddaten werden die durchschnittlichen Beschaffungskosten ermittelt:

const averageCosts = totalCosts / totalConsumption;

Die methodische Innovation liegt in der algorithmischen Umsetzung der Analyse. Der entwickelte Algorithmus verarbeitet die Zeitreihendaten effizient und ermöglicht die Berechnung verschiedener Kennzahlen:

Algorithmus: Berechnung optimaler Beschaffungsstrategien

Der Algorithmus nimmt als Eingabe eine Zeitreihe T mit stündlicher Auflösung, ein Lastprofil L als Funktion von T in die positiven reellen Zahlen, eine Preiszeitreihe P ebenfalls als Funktion von T und einen alternativen Festpreis PFix. Er berechnet die durchschnittlichen Beschaffungskosten bei Börsenpreisen (KB), die Kosten bei Festpreis (KF), die Kostendifferenz (ΔK) und die Standardabweichung der stündlichen Kosten (σ).

Die Prozedur läuft in linearer Zeit (O(n)) bezüglich der Länge der Zeitreihe und benötigt linearen Speicherplatz für die Zwischenergebnisse. Diese Effizienz ermöglicht die Analyse großer Datenmengen und die schnelle Berechnung verschiedener Szenarien.

Die Validierung der Ergebnisse erfolgt durch mehrere Kontrollmechanismen. Zunächst werden die berechneten Werte durch Kreuzvalidierung mit realen Abrechnungsdaten überprüft. Eine Sensitivitätsanalyse untersucht die Robustheit der Ergebnisse gegenüber Preisschwankungen. Schließlich erfolgt eine statistische Auswertung, die signifikante Muster und Zusammenhänge identifiziert.

Diese methodische Herangehensweise gewährleistet nicht nur die wissenschaftliche Validität der Ergebnisse, sondern stellt auch deren praktische Anwendbarkeit sicher. Die Kombination aus effizienter Datenverarbeitung, präziser algorithmischer Analyse und sorgfältiger Validierung bildet die Grundlage für belastbare Handlungsempfehlungen im dynamischen Umfeld der Energiewirtschaft.