08/2025: Neue Publikation - Künstliche Intelligenz optimiert Strompreise
12.08.2025Unter Beteiligung des Lehrstuhls ist in Production and Operations Management, der führenden internationalen Fachzeitschrift für Produktions- und Dienstleistungsmanagement, eine neue Studie erschienen. Sie zeigt, wie sich mit Deep Reinforcement Learning zeitvariable Strompreise optimieren lassen – auch ohne detaillierte Kundendaten. So können lokale Stromnetze effizienter betrieben, erneuerbare Energien besser integriert und die gesamtgesellschaftliche Wohlfahrt gesteigert werden.
In Production and Operations Management, der führenden internationalen Fachzeitschrift für Produktions- und Dienstleistungsmanagement, wurde kürzlich der Beitrag „A Deep Demand Response Program for Local Electricity Systems“ zur Publikation angenommen. Der Artikel stammt von Marie-Louise Arlt (Juniorprofessorin für Wirtschaftsinformatik und vernetzte Energiespeicher, Universität Bayreuth), Gunther Gust (Professor für Wirtschaftsinformatik und KI im Unternehmen, Julius-Maximilians-Universität Würzburg) und Dirk Neumann (Professor für Wirtschaftsinformatik, Universität Freiburg).
Die Studie zeigt, wie sich mit Deep Reinforcement Learning (Deep RL) wirksam zeitvariable Strompreise für Demand Response-Programme in lokalen Stromnetzen bestimmen lassen – selbst wenn dem Tarifanbieter aus Datenschutzgründen keine individuellen Informationen über die Haushalte vorliegen. Deep RL kann unter sehr unterschiedlichen Bedingungen – etwa bei variierenden Lasttypen, schwankenden Strompreisen oder unterschiedlicher Prognosequalität – schnell und robust Preissignale finden, die Haushalte zu einer Verschiebung ihres Verbrauchs auf günstigere Zeiten anregen. Dadurch kann Strom kostengünstiger am Großhandelsmarkt beschafft werden.
Die Ergebnisse verdeutlichen, wie KI und Automatisierung dazu beitragen können, Energiesysteme mit hohem Anteil erneuerbarer Energien effizient zu steuern und gleichzeitig die gesamtgesellschaftliche Wohlfahrt zu steigern.
Die Publikation (Open Access) ist online verfügbar.
