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Hauptziel der Analyse

Vorhersage der Energiepreise des nächsten Tages.

Typ der Daten

Zeitreihen

Ziel-Variable

Stündliche Preise

Anzahl verwendeter Datensätze

3

Anzahl Beobachtungen

35328

Als Prädiktoren verwendete Variablen

24

Warum sollte Sie diese Datenanalyse interessieren? 🤷🏻

Das Gesamtbild

Anwendungsfall 1

Optimierung der Preiserwartungen.

Anwendungsfall 2

Absicherungs-Instrument für den Energiehandel.

Anwendungsfall 3

Verwendung als Input für andere Vorhersagen.

Wie entwickeln sich die Energiepreise in der Schweiz? 📈

Der Kontext

Jan 2019Jul 2019Jan 2020Jul 2020Jan 2021Jul 2021Jan 2022Jul 2022Jan 20230200400600800
Energiepreise von 2019 bis 2023Monate€ / MWh

Sollen wir versuchen, die Preise vorherzusagen? 💸

Die Resultate

  • Prognosen über ein Jahr
  • Tages-Prognose
Jan 2019Jul 2019Jan 2020Jul 2020Jan 2021Jul 2021Jan 2022Jul 2022Jan 20230200400600800
Alle Energie-Preise von 2019-2023Prognostizierte PreiseErste Trainings-PeriodeMonate€ / MWh
00:00Jan 11, 202303:0006:0009:0012:0015:0018:0021:00130140150160170180190
Ex-Post tatsächlich eingetroffene PreisePrognostizierte PreiseStunde€ / MWh

Wie gut schneidet unser Modell ab? 🧐

Die Auswertung

Monate MAPE
Januar 28.599386
Februar 13.365196
März 22.046128
April 143.447917
Mai 22.895693
Juni 17.993967
Juli 19.239743
August 16.617340
September 33.632955
Oktober 39.937436
November 22.884738
Dezember 52.829252
JanuarFebruarMärzAprilMaiJuniJuliAugustSeptemberOktoberNovemberDezember020406080100120140
MonateMonatliche MAPE (in %)

Wie lautet die heutige Prognose? 🔮

Die Anwendung

The Predictions will be shown in this box... 🤓