Magyar kutatók a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Természettudományi Karán olyan mesterségesintelligencia-alapú matematikai modelleket fejlesztettek, amelyek segítenek a villamosenergia-piacon jobb és pontosabb árelőrejelzéseket készíteni. Ráadásul mindezt szabadon hozzáférhető adatok és gyorsan lefuttatható mesterségesintelligencia-modellek segítségével.
Ebben a cikkben a kutatásban részt vevő Aszódi Attila egyetemi tanár segítségével bemutatjuk, miképpen alakultak át több ok miatt is az európai villamosenergia-piac ártrendjei, és miért égetően szükséges erre jobban felkészülni. A magyar kutatók mesterségesintelligencia-alapú modellje hangsúlyozottan európai, 19 ország trendjeit követte, de cikkünkben elsősorban a hazai folyamatokat mutatjuk be. A magyar kutatók eredményeiről korábban már a Portfolio is beszámolt, Aszódi Attila a Láncreakció nevű blogjában publikált róla. A teljes tanulmány itt érhető el.
Három trend, ami mindent felborított
Az európai árampiac drámaian átalakult az elmúlt évtizedben. Jó pár évtizeddel korábban a magyar energiamixben olyan nagy erőművek dolgoztak, mint a nukleáris Paks I., a szenes Mátrai Erőmű, illetve más szén- és gázalapú fosszilis erőművek. Paks folyamatosan termelt, a szénerőműveket valamennyire lehetett szabályozni, míg a gázerőműveket viszonylag rugalmasan lehetett ki-be kapcsolgatni az igények függvényében.
A kínálat nem függött az időjárástól, így az árat leginkább a kereslet határozta meg. A piacon jellemzők voltak a hosszú távú szerződések. Hajnali 4-kor, amikor mindenki aludt, senki nem nézett tévét, nem mosott, és a legtöbb gyár sem működött, olcsó volt az áram, a szabályozható hagyományos erőműveket visszaterhelték. A reggeli és az esti csúcsidőben pedig, amikor nagyon sokan fogyasztottak, a termelési költségek növekvő sorrendjében újabb erőműveket kapcsoltak be, és drága volt a villamos energia. Mindez elég jól tervezhető volt a rendszert irányító állami Mavirnak (Magyar Villamosenergia-ipari Átviteli Rendszerirányító Zrt.), az erőművek üzemeltetőinek és az energiakereskedőknek. Ám 2020 óta a hazai és az európai árampiacon volt három olyan nagy trend, ami mindent felborított: a koronavírus-járvány, az orosz–ukrán háború és az időjárásfüggő megújuló energia térnyerése.
Nézzük meg őket egyesével!
Covid: beköszöntött a home office
A koronavírus-járvány azonnali keresletcsökkenést hozott magával: lefagyott az élet, gyárak, üzemek álltak le. Ez azonban csak átmeneti volt, később már az okozott gondot, hogy az igények gyorsan visszaépültek, a járvány alatt viszont elmaradtak bizonyos karbantartási munkák.
Közben varázsütésre elterjedt a home office, ami szintén átalakította a fogyasztást. A hatások összetettek voltak: miközben az irodák fogyasztása nem annyira csökkent – hiszen kisebb létszám mellett is kellett világítani, fűteni –, az otthon maradók háztartási áramfogyasztása megugrott. Az otthoni munkához ugyanis nyilván ugyanúgy kellett áram, és az is gyakrabban előfordult, hogy napközben – akár csak pihenésképpen – a munkavállalók elindítottak egy mosást, mosogatást, ebédet készítettek és hasonlók. Ez megváltoztatta a fogyasztás időbeli alakulását, azaz a fogyasztási profilt.
Háború: főleg a gázpiac változott meg
Az orosz–ukrán háború intenzív szakaszának kezdete, vagyis 2022 februárja szintén lehet egyfajta vízválasztó. Érdekes módon az árampiacon már valamivel előbb is észlelhetők voltak változások, ez alighanem annak tulajdonítható, hogy
az oroszok már készültek a háborúra.
Ez elsősorban földgázpiaci trendekben látszott. 2022 februárja után sorra álltak le a nagy keleti–nyugati gázvezetékek, de már előtte is csökkent például a németországi (részben orosz tulajdonban álló) gáztárolók töltöttsége. Az európai gáztározókban tárolt gázmennyiség időbeli görbéin az látszik, hogy Oroszország már 2021 tavasza óta készült arra, hogy kevesebb és magasabb árú gázzal hasson a nyugati piacra.
Aszódi Attila azt mondta a Telexnek, lehet, hogy az európai áramtermelésnek csak a 20 százaléka földgázalapú, de az idő 60 százalékában a földgáz ára a legfontosabb ármeghatározó a villanypiacon. Ennek fő oka a villamosenergia-piac működésében keresendő.
A „merit order” piaci modell
Ehhez valamennyire érdemes megismerni egy nemzeti árampiac működését, ahol több piaci modell is létezik a villamos energia árának meghatározására.
- Az áramot a lakosság Magyarországon fix (rezsicsökkentett) hatósági áron, az egyetemes szolgáltatás keretében vásárolja, ez a szegmens nincsen kitéve a piaci folyamatoknak.
- Vannak kétoldalú szerződések a termelők és a nagy ipari fogyasztók, kereskedők között.
- Sok megújulóenergia-alapú erőmű fix áron (KÁT) vagy rögzített felárral (METÁR) értékesítheti a villamos energiát.
- Jelentős megszorításokkal ugyan, de vannak hosszú távú áramvásárlási szerződések.
- A villamos energia legnagyobb része az áramtőzsdén cserél gazdát (ez Magyarországon a HUPX), ahol a kialakuló ár több fent említett modellben kötött szerződés esetén is kihatással lehet az áram árára, mert például a kétoldalú szerződések gyakran HUPX-ár-alapú indexálást tartalmaznak.
- Az áramtőzsdén pedig az úgynevezett merit order modell működik. Ez a rangsorolás nem magyar sajátosság, nemzetközi árampiaci gyakorlat.
Először is tudni kell, hogy az európai országok áramtőzsdéin kereskednek másnapi (day-ahead) és napon belüli (intraday) termékekkel. A másnapi piacra való kereskedés azt jelenti, hogy adott ország áramtőzsdéjén a következő nap minden egyes órájára ár szerint sorba rendezik a termelők által adott ajánlatokat, az adott órára összegzik a keresletet (az áramot vásárlók igényeit), és ahol a keresleti görbe metszi a kínálati görbét, ott alakul ki az adott órára vonatkozó piaci áramár – azon termelők számára is, amik ennél olcsóbb ajánlatot adtak.
Ez azt eredményezi, hogy az erőműveket valójában a határköltségük (1 MWh megtermelt többletáram növekményköltsége) alapján sorba rendezik: először jönnek a kedvezőbb áron termelők, majd az egyre drágábbak, mindaddig, amíg az adott óra villamosenergia-igényét le nem fedik. A legolcsóbbak léphetnek a piacra először, vagyis amíg van rá kereslet, addig Paks I. és a magyar naperőművek adhatják el az általuk megtermelt áramot. Ha ezek már nem fedezik az igényeket, belépnek drágább erőművek is, elsősorban a rugalmas, könnyen bekapcsolható gázerőművek. Tipikus, hogy az európai országok árampiacain az idő 60 százalékában a földgáztüzelésű erőművek esnek a kínálati görbe azon szakaszára, ahol az áramár ténylegesen kialakul.
Így nagyon sokszor a gázerőművek határozzák meg az árakat a villamosenergia-piacon.
Ez egyébként rendszerszinten a megújuló napenergia nagy rejtett költsége, a rendszer kiegyensúlyozása ugyanis nagyon költséges.
A gázerőművek költségszerkezete olyan, hogy működésük fő költsége maga az eltüzelt földgáz ára, emiatt voltaképpen sokszor a gáz mint tüzelőanyag ára határozza meg a villamos energia piaci árát is, függetlenül attól, hogy még számos más termelő is van a piacon. Mivel 2021-től kezdődően az európai gázpiacon nemcsak magas árak, hanem nagy árkilengések is jelentkeztek (nagy volt az árvolatilitás), ez az említett hatásokon keresztül jó alaposan megrángatta az árampiacot is.
A Burstin-sziget
Nálunk az is befolyásolta a piacot, hogy miközben Magyarország korábban Ukrajna esetében áramimportőr volt, a háború után -exportőr lett. A nyugat-ukrajnai városkában, Burstinban működött egy szénerőmű, amely fizikailag le volt választva az ukrán országos villamosenergia-hálózatról, tehát nem az ukrán–orosz–fehérorosz villamosenergia-rendszerrel járt párhuzamosan, hanem kifejezetten nyugati exportra termelt, az európai villamosenergia-rendszerrel volt szinkronizálva.
A Burstin-sziget nevű rész 2003 óta csatlakozott az európai hálózathoz, az erőmű 400 kilovoltos csatlakozással bírt a magyar, szlovák és a román hálózathoz a munkácsi alállomáson keresztül. Azonban ezt az erőművet is érték találatok, az ukrán villamosenergia-rendszer is súlyosan károsodott az orosz támadások következtében, így teljesen megfordult a piac: Magyarország már nem importál ukrán áramot, hanem áramexportőr lett a szétlőtt energia-infrastruktúrájú Ukrajna irányába.
Kezelhetetlenek lettek a szélsőséges kilengések
Az áram árát a fenti két tényező is befolyásolta. Ha teljes Európát nézzük, a legnagyobb változást a megújuló és egyben időjárásfüggő kapacitások (nap- és szélerőművek) okozták. Persze vannak különbségek: Magyarország egyoldalúan a napra tett, Dánia a szélre, Németország pedig vegyesen alkalmazza a kettőt.
A hazai villamosenergia-mix – és az a tény, hogy a beépített napenergia-kapacitás már meghaladja a magyar rendszer csúcsigényének értékét – magával hozott egy sajátos jelenséget. Mégpedig azt, hogy amikor nagy volt a napenergiás termelés, a piacon esett az áram ára, a naplemente utáni nagy fogyasztások idején pedig őrült drága lett az áram. Mindez egy napon belül akár többször is megtörtént. Például vasárnap délelőttönként, amikor a magyar naperőművek tudtak áramot termelni, de az ipar nem fogyasztott sok energiát, gyakran mínuszos volt az ár. Hétköznapokon késő délelőtt és kora délután, a sok napenergia és a visszafogott kereslet időszakában olcsó volt az áram, de az otthoni készülődéssel töltött reggeli órákban, amikor kevesebb a napenergia, vagy nyári estéken, amikor mindenki sok energiát fogyasztott, és a naperőművek már vagy még nem termeltek, nagyon elszállt az ár. A nagy keresletet pedig drága import fedezte. Ez az ingadozás mostanában kevésbé látványos, de még most is fennáll.
Mindennek nagyon sok negatív következménye lett. Képzeljük el, hogy egy ország rááll a napenergia-termelésre, büszkén bejelenti, hogy világhatalom lett a területen – csak éppen a gyorsan megnőtt kapacitásainkkal olcsó, olykor negatív árú időszakokban rendelkezésre álló energiát termeltünk.
Amikor viszont nekünk kellett volna áram, azt méregdrágán importáltuk.
Mivel ez a zavar elég kiszámítható volt, az áramtőzsdén pénzügyi spekulánsok is szivattyúzták a rendszert, vagyis olyan pozíciókat vettek fel, amelyek növelték a kilengéseket. Természetesen az állam is észlelte a problémát, mindenféle tárolási, azaz akkumulátoros előírást és támogatást fogalmazott meg a lakosságnak, a vállalati felhasználóknak és az erőműveknek. Ennek az lett volna a célja, hogy a napos idő alatt megtermelt és betárolt áramot akkor is fel lehessen használni, amikor importra szorulnánk, de a problémát az örvendetesen fejlődő tárolás sem oldotta meg, hiszen a villamosenergia-rendszer szintjén sokkal több tárolóra lenne szükség.
A tárolókapacitások növelése jó irány, ahogyan az is, ha a másnapi áramárak jobban előre jelezhetők. Az erőműveknek, a kereskedőknek és a rendszerirányítónak ugyanis egyaránt fontos információ az optimalizáláshoz, ha pontosabb tudásuk van a várható árakról.
Segít az MI
Aszódi Attila magyarázata szerint a kutatók arra keresték a választ, hogy mennyire lehetnek alkalmasak arra, hogy előre jelezzék a villamosenergia-piaci árat a mesterséges intelligencia bizonyos matematikai modelljei. Itt nem az internetet pásztázó, nagy nyelvi modellekre kell gondolni: nagyon leegyszerűsítve, a kutatók nem a netre eresztik rá a kérdést, hogy miképpen lehetne jobban jelezni az árat, hanem számukra relevánsnak tűnő és szabadon elérhető inputadatok betáplálása után megnézik, hogy bizonyos matematikai modelleket alkalmazva mely adatok korrelálnak jobban a másnapi árral, hogyan lehetne pontosítani az előrejelzést.
Az erőművek, a nagykereskedők mindennap megküzdenek azzal a problémával, hogy úgy kell déli 12 óráig információt adniuk a termelésükről, azaz menetrendezni, hogy csak becsülni tudják a másnapi (day-ahead) árat.
A kutatók úgy próbálják segíteni a piaci szereplőket, hogy a reggel 7 órakor már rendelkezésre álló adatokból becslést készítenek a következő napi áramárra. Így a felhasználóknak 7 és 12 óra között marad idejük arra, hogy lefuttassák a modelleket, értelmezzék az eredményeket, és azokat a saját működésükhöz és termelési lehetőségeikhez igazítsák.
A modelleket több száz paraméterrel látták el, és tesztelték, hogy ezekből melyik mennyire fontos. Végül sikerült egy működő modellt összerakni, ezzel országonként meg lehet nézni, mik azok a tényezők, amik a legnagyobb befolyással vannak a másnapi áramárra.
A Nukleáris Technikai Intézet (NTI) és a Matematika Intézet Human & Social Data Science (HSDS) labor kooperációjában dolgozó kutatócsoport a közös tanulmányt megjelentette az Energy Conversion and Management: X nevű folyóiratban.
Milyen adatok segítenek?
Az áramárak előrejelzéséhez öt adatkategóriát használtak a kutatók, csupa olyat, amik az európai áramrendszereket összefogó ENTSO-E adatbázisaiban ingyen elérhetők. Ilyen kategória volt az egyes energiahordozók termelésének historikus adatai, a korábbi napok másnapi árai, a historikus határkeresztező áramlások, a villamosenergia-fogyasztás előrejelzése, valamint a szél- és napenergia-termelés előrejelzése. Ez nagyon részletes, egyedi adatokat jelent, ráadásul egy-egy adatból különböző súllyal több tucat bemeneti érték is bekerült a modellbe.
A kutatók 19 európai ország adatait tesztelték, négy különböző mesterségesintelligencia-modell segítségével. Az eredmény nagyon pozitív lett, mert a múltra vetítve a modell rendre felülmúlta a korábbi modellek előrejelzési pontosságát, vagyis közelebb járt a másnap végül valóban bekövetkezett árhoz.
Érdekes tapasztalat volt, hogy az időjárásfüggő megújulóenergia-források kiépítésével csökkentek az európai országok villamosenergia-piacai közötti különbségek. Ugyanakkor a kutatók azt is meghatározták, hogy az egyes piacokon mely tényezők befolyásolják a legjobban az árakat.
Ha általános sorrendet állítanánk fel, a másnapi áramárakat a historikus másnapi áramár, a határmetszéki áramok (export–import forgalom), a szárazföldi szélerőművi termelés előrejelzése, valamint a földgáztüzelésű erőművek termelési értéke befolyásolták legjobban.
A megjelent publikáció azért is fontos mérföldkő, mert a kutatók óhatatlanul titkolóznak az első publikációig, hogy az valóban releváns, új kutatási eredményeket tartalmazzon. Mostantól viszont jobban lehet nyitni a gyakorlati felhasználás, az ipari alkalmazás irányába.
A munka tehát megy tovább, a következő cél az, hogy a modell a lehetséges ügyfelek, például az állam, erőművek és kereskedők kezébe adható legyen, és olyan eszközzé váljon, ami valóban segíthet a piac szereplőinek.
