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    Tobias Pfingsten

    Mit wachsendem Anteil der grünen Energien nehmen auch die Schwankungen in den Stromnetzen zu, weil Wind und Sonne nicht rund um die Uhr als verlässliche Energiequelle zur Verfügung stehen. In Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen (SCAI) hat der STEAG-Geschäftsbereich Trading einen Ansatz entwickelt, mit dem sich dezentrale grüne Stromerzeugungs-Portfolios und Speichersysteme bündeln und effizient optimieren lassen.

    Zur Person
    Tobias Pfingsten (45) leitet die Abteilung Quantitative Methods & Trading Systems im Bereich Trading der STEAG. Er studierte Physik und promovierte zum Thema Machine Learning am Max Planck Institut für intelligente Systeme in Tübingen. Er ist seit mehr als 15 Jahren im Energiesektor tätig, unter anderem für RWE und die Boston Consulting Group. Seit 2018 steht Tobias Pfingsten in Diensten der STEAG, wo er insbesondere für die Weiterentwicklung von Systemen und Modellen für Handel und Anlagenoptimierung verantwortlich ist.

    Wie kam es zur Zusammenarbeit von STEAG und dem SCAI und der jetzt vorliegenden gemeinsamen Lösung?
    Das Fraunhofer SCAI hat insbesondere bei der Optimierung von Energiesystemen und der künstlichen Intelligenz eine hohe Kompetenz. Darüber hinaus haben wir auch in der Vergangenheit schon gute Erfahrungen in der Zusammenarbeit gemacht.

    Welche Vorteile bietet der von STEAG und SCAI entwickelte Ansatz den Kunden?
    Unser wichtigstes Anliegen war es, eine Lösung zu schaffen, mit der der Geschäftsbereich Trading dezentrale Anlagen optimal bewirtschaften kann. Voraussetzung dafür ist, dass zum einen die spezifischen technischen Rahmenbedingungen beim jeweiligen Kunden eingehalten werden. Zugleich aber müssen unsere Handelsspezialisten eine Vielzahl von Anlagen optimal bewirtschaften können.

    Ein Beispiel hierfür ist die Optimierung lokaler Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen im Zusammenspiel mit Wärmespeichern in Abhängigkeit von der aktuellen Wärme- und Stromnachfrage.

    Der Vorteil unserer Lösung ist ihr modularer Aufbau. Dadurch können wir schnell auf Marktveränderungen und neue Kundenwünsche reagieren sowie unsere operativen Prozesse entsprechend anpassen.

    Für Kunden besonders interessant dürfte sein, dass unsere Lösung mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) weitere Optimierungen auch bei einer hohen Unsicherheit am Markt ermöglicht.

    Lassen sich für Sie bereits Trends hinsichtlich der weiteren Entwicklung des Marktes und der Systeme für Portfoliomanagement identifizieren?
    Das Thema KI ist aktuell natürlich in aller Munde. Aus unserer Sicht werden solche Ansätze eine klassische Optimierung nicht ersetzen, können aber gerade im Stromhandel eine gute Ergänzung bieten.