Eesti Energia otsis 50 000 euroga lahendust kulukale energiaturu probleemile

Masinõppe ja andmeteaduse kiire arengu tõttu otsustas Eesti Energia traditsioonilise IT-arendusettevõttega koostöö tegemise asemel käivitada konkursi ülemaailmsel andmeteaduse kogukonnaplatvormil Kaggle.

Konkurss pälvis põneva ja elulise probleemipüstituse tõttu andmeteadlaste tähelepanu kogu maailmas ning kasvas maailma suurimaks energeetikaga seotud häkatoniks, kus osales rekordiliselt 2700 meeskonda.

Kaggle’i konkursi eesmärk oli töötada välja prognoosimismudel, mis suudaks parandada tootvate majapidamiste ja ettevõtete tarbimisprognooside täpsust, mis on vajalikud päev-ette turul elektri börsil ostmiseks. Selleks edastas Enefit konkursil osalejatele põhjalikud andmed – sealhulgas ilmastiku andmed, tunnipõhised energiahinnad ning üksikasjaliku teabe võrku liidetud päikesepaneelide võimsuse kohta. Meeskondadel oli kolm kuud, et töötada välja oma mudelid ja võistelda 50 000 dollari suuruse auhinnafondi nimel. Võitjad valiti välja Kaggle’i enda masinõppe algoritmide abil, mis hindasid lahendusi ja tuvastasid nende seast kõige tõhusamad mudelid.

„Andmeteadlaste huvi meie püstitatud ülesande vastu ületas kõiki meie ootuseid, mis näitab, et IT- ja tehnoloogiaspetsialistide huvi energiasektori vastu on üha kasvamas. Positiivne kogemus Kaggle’iga kannustab meid kindlasti ka tulevikus kasutama selliseid nõudepõhiseid meetodeid maailma tipptalentide kaasamiseks,“ märkis Enefiti juhatuse liige Kristjan Kuhi.

Kuigi tegu on nii-öelda positiivse probleemiga, toob koduste energiatootjate arvu suurenemine kaasa pakilise vajaduse tegeleda tarbimise ja tootmise vahelise ebabilansi küsimuse ja sellega seotud kuludega. Väikeste elektritootjate arv on Eestis viimase viie aasta jooksul seitsmekordistunud: 3000-lt 21 000-le. Kaggle’i konkursi käigus välja töötatud lahendus vähendab märkimisväärselt bilansienergiaga seotud kulusid, suurendab võrgu töökindlust ja lihtsustab tootvate tarbijate energiasüsteemi liidestamist.

Mis probleemi lahendati?

Konkursi eesmärgiks oli lahendada üha põletavam energia ebabilansi probleem. Nimelt tuleb elektrimüüjatel iga päev prognoosida ja osta järgmiseks päevaks elektribörsilt tunnipõhise täpsusega elektrienergiat oma klientide tarbimise ja tootmise katmiseks. Kui klientide jaoks pole ostetud piisavalt elektrit, tuleb elektrimüüjal seda bilansiturult kalli hinnaga juurde osta. Kui elektrit jääb üle, tuleb see oluliselt madalama hinnaga bilansienergiaturul maha müüa. Prognoosi ja tegelikkuse erinevuse suurusest tekibki ebabilanss ja sellest tulenev bilansienergia kulu.

Kui tavapärase majapidamise energiatarbimise prognoosimine on varasemate tarbimisandmete põhjal üsna täpne, siis majapidamistes, mis nii tarbivad kui ka toodavad energiat, esineb prognoosides sageli ebatäpsusi. Viimastel aastatel on aga nn tootvate tarbijate hulk mitmekordistunud ja ebatäpsed prognoosid toovad energiaettevõttele kaasa märkimisväärsed kulud, mis lõppkokkuvõttes mõjutavad ka tarbijahindu. Olenevalt turust võib bilansienergia kulu ulatuda bilansihalduri jaoks kuni mitme miljoni euroni kuus. Ebabilanss pole probleemiks tõusnud mitte ainult Eestis, vaid sama probleemi nähakse ka näiteks Saksamaa energiaturul ning samuti Itaalias.

Paralleelselt on Enefit välja töötanud ka nutika energiaoptimeerija, mis võimaldab tootvatel majapidamistel suurendada oma koduste energialahenduste, näiteks akusalvesti ja päikesepaneelide kasumlikkust. Kuna nutikas energiaoptimeerija tagab energiakasutuse tõhusa haldamise ja juhtimise, julgustab see inimesi ka oma kodule päikesepaneele või akusalvestit lisama, mis edendab taastuvenergia kasutuselevõttu.