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Der Stromverbrauch in Basel-Stadt liegt seit den Stromspar-Kampagnen des Bundes und des Kantons Basel-Stadt im Herbst 2022 oft leicht tiefer als gemäss Modellrechnungen erwartet werden dürfte. Die geschätzten Einsparungen sind relativ zum gesamten Stromverbrauch eher gering.
Die folgende Analyse basiert auf täglichen Stromverbrauchsdaten der Industriellen Werke Basel (IWB). Anhand dieser Daten wird mit einem statistischen Modell der erwartete Stromverbrauch geschätzt. Da der Stromverbrauch von der Witterung abhängig ist, wird die tägliche Wettersituation mitberücksichtigt. Im Modell wird ebenfalls berücksichtigt, ob es sich um Ferien-, Feier-, Werktage oder Wochenenden handelt.
Der tägliche Stromverbrauch nimmt seit 2012 tendenziell ab (vgl. Grafik 1). Im Januar 2012 lag der Verbrauch beispielsweise bei 138 GWh. Zehn Jahre später, im Januar 2022, bei 107 GWh. Seit dem ebenfalls sichtbaren Einbruch während des Lockdowns im Frühling 2020 hat sich die Abnahme verlangsamt. Der summierte Stromverbrauch des Jahres 2022 war mit 1'245 GWh praktisch gleich hoch wie derjenige des Vorjahres mit 1'248 GWh. Im zweiten Halbjahr 2022 war der Verbrauch immerhin 12 GWh geringer als im zweiten Halbjahr 2021.
Für die Beantwortung der Frage, ob der Stromkonsum in den letzten Monaten aufgrund der befürchteten Mangellage und der daraufhin lancierten Stromspar-Kampagnen rückläufig war, reicht ein Blick in die Rohdaten nicht. Aussagekräftiger ist der Vergleich zwischen dem erwarteten und dem effektiven Verbrauch: Ist der Stromverbrauch geringer, als man es für einen bestimmten Tag im Jahr mit einer bestimmten Witterung aufgrund der Erfahrungen der letzten Jahre erwarten würde?
Diese Frage lässt sich mit der eingangs erwähnten Witterungs- und Kalenderbereinigung beantworten. Mit dieser Methode kann für jeden Tag eine erwartete Verbrauchsmenge geschätzt werden, die dem effektiven Stromverbrauch gegenübergestellt werden kann. Um diesen prognostizierten Wert wird ein Prognoseintervall geschätzt, in welchem der Stromverbrauch mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% zu liegen kommen sollte.
Der erwartete Stromverbrauch für das zweite Halbjahr des Jahres 2022 wird basierend auf den effektiven Verbrauchswerten seit Anfang 2012 prognostiziert. In Grafik 2 sieht man den effektiven Stromverbrauch (blau) und den erwarteten Stromverbrauch für jeden Tag (rot). Die rote Fläche ist das 95%-Prognoseintervall.
Die summierte Differenz zwischen dem täglich erwarteten Stromverbrauch und der effektiv verbrauchten Menge lag zwischen Anfang September und Ende November 2022 bei 5,7 GWh. In derselben Zeitspanne lag der Gesamtverbrauch bei 306,0 GWh, der erwartete Verbrauch bei 311,6 GWh. Das heisst, dass der tatsächliche Verbrauch 1,8% unter dem erwarteten Verbrauch lag. Seit Anfang Dezember liegt der summierte Stromverbrauch leicht über der erwarteten Menge. Eine mögliche Erklärung ist, dass gegen Ende des Herbstes eine Strommangellage im Winter 2022/2023 unwahrscheinlicher wurde, was wiederum das Verhalten der Konsumenten beeinflusst haben könnte.
Für die Witterungsbereinigung wird die Temperatur (Tagesdurchschnittstemperatur, Heizgradtage und Kühlgradtage, die Rückschlüsse auf den witterungsbedingten Stromverbrauch erlauben) sowie die Globalstrahlung verwendet. Eine höhere Globalstrahlung führt zu einem geringeren Stromverbrauch. Ein höherer Wert bei den Kühlgradtagen und bei den Tagestemperaturmaxima erhöhen den Stromverbrauch. Die Kalenderbereinigung zieht die Schulferien und die Feiertage in das Modell mit ein. Für sämtliche Typen von Schulferien (z.B. Weihnachtsferien) und Feiertagen (z.B. Auffahrt) wird ein individueller Effekt auf den Stromverbrauch geschätzt.
Die Analyse wurde mit der R-Bibliothek «prophet» durchgeführt. Das Paket schätzt ein additives Modell, wobei die Zeitreihe in drei Komponenten unterteilt wird: In eine Trendkomponente, in eine wöchentliche Komponente und in eine tägliche, von Ferien, Feiertagen und der Witterung geprägten Komponente. Durch die Addition der drei Werte wird der erwartete Wert für einen bestimmten Tag ermittelt.
Am wichtigsten für den erwarteten Stromverbrauch beziehungsweise die Abweichung davon ist der mittelfristige Trend. Die Resultate basieren auf der Annahme, dass sich der allgemeine Trend des Stromverbrauchs seit dem Lockdown bis heute fortsetzt. Unbeobachtete Einflussgrössen können den Trend, die Prognoseintervalle und somit das Resultat der Analyse beeinflussen.
Die Einflüsse der Witterungsvariablen wurden entweder linear oder im Falle der Heizgradtage noch zusätzlich mit einem quadratischen Term modelliert. Sowohl bei stromverbrauchender Kühlung (Klimaanlagen) als auch Heizung wird es Schwellenwerte und nichtlineare Zusammenhänge geben, die mit dieser einfachen Modellierung nicht abgebildet werden können. Weiter berücksichtigt das Modell nicht, dass die Temperaturabhängigkeit des Stromverbrauchs im Zeitverlauf zunehmen kann, beispielsweise durch die vermehrte Verwendung von Klimaanlagen und Wärmepumpen.
Die Konfidenzintervalle der gleitenden Mittelwerte scheinen in der Realität weniger als 95% der Fälle abzudecken, sind also in der Tendenz zu schmal geschätzt. Der erwartete Verbrauch an Weihnachten 2022 und Neujahr 2023 unterschätzt den Stromverbrauch deutlich, da die Feiertage auf Wochenendtage gefallen sind.
Mit der Software R und den auf dem Datenportal Basel-Stadt öffentlich zugänglichen Daten lässt sich die Analyse nachvollziehen. Der Analysecode ist im Bereich methodische Grundlagen einsehbar. Das Modell wird voraussichtlich Mitte 2023 aktualisiert.
Die summierte Differenz zwischen dem täglich erwarteten Stromverbrauch und der effektiv verbrauchten Menge lag zwischen Anfang September und Ende November 2022 bei 5,7 GWh. In derselben Zeitspanne lag der Gesamtverbrauch bei 306,0 GWh, der erwartete Verbrauch bei 311,6 GWh. Das heisst, dass der tatsächliche Verbrauch 1,8% unter dem erwarteten Verbrauch lag. Seit Anfang Dezember liegt der summierte Stromverbrauch leicht über der erwarteten Menge. Eine mögliche Erklärung ist, dass gegen Ende des Herbstes eine Strommangellage im Winter 2022/2023 unwahrscheinlicher wurde, was wiederum das Verhalten der Konsumenten beeinflusst haben könnte.
Für die Witterungsbereinigung wird die Temperatur (Tagesdurchschnittstemperatur, Heizgradtage und Kühlgradtage, die Rückschlüsse auf den witterungsbedingten Stromverbrauch erlauben) sowie die Globalstrahlung verwendet. Eine höhere Globalstrahlung führt zu einem geringeren Stromverbrauch. Ein höherer Wert bei den Kühlgradtagen und bei den Tagestemperaturmaxima erhöhen den Stromverbrauch. Die Kalenderbereinigung zieht die Schulferien und die Feiertage in das Modell mit ein. Für sämtliche Typen von Schulferien (z.B. Weihnachtsferien) und Feiertagen (z.B. Auffahrt) wird ein individueller Effekt auf den Stromverbrauch geschätzt.
Die Analyse wurde mit der R-Bibliothek «prophet» durchgeführt. Das Paket schätzt ein additives Modell, wobei die Zeitreihe in drei Komponenten unterteilt wird: In eine Trendkomponente, in eine wöchentliche Komponente und in eine tägliche, von Ferien, Feiertagen und der Witterung geprägten Komponente. Durch die Addition der drei Werte wird der erwartete Wert für einen bestimmten Tag ermittelt.
Am wichtigsten für den erwarteten Stromverbrauch beziehungsweise die Abweichung davon ist der mittelfristige Trend. Die Resultate basieren auf der Annahme, dass sich der allgemeine Trend des Stromverbrauchs seit dem Lockdown bis heute fortsetzt. Unbeobachtete Einflussgrössen können den Trend, die Prognoseintervalle und somit das Resultat der Analyse beeinflussen.
Die Einflüsse der Witterungsvariablen wurden entweder linear oder im Falle der Heizgradtage noch zusätzlich mit einem quadratischen Term modelliert. Sowohl bei stromverbrauchender Kühlung (Klimaanlagen) als auch Heizung wird es Schwellenwerte und nichtlineare Zusammenhänge geben, die mit dieser einfachen Modellierung nicht abgebildet werden können. Weiter berücksichtigt das Modell nicht, dass die Temperaturabhängigkeit des Stromverbrauchs im Zeitverlauf zunehmen kann, beispielsweise durch die vermehrte Verwendung von Klimaanlagen und Wärmepumpen.
Die Konfidenzintervalle der gleitenden Mittelwerte scheinen in der Realität weniger als 95% der Fälle abzudecken, sind also in der Tendenz zu schmal geschätzt. Der erwartete Verbrauch an Weihnachten 2022 und Neujahr 2023 unterschätzt den Stromverbrauch deutlich, da die Feiertage auf Wochenendtage gefallen sind.
Mit der Software R und den auf dem Datenportal Basel-Stadt öffentlich zugänglichen Daten lässt sich die Analyse nachvollziehen. Der Analysecode ist im Bereich methodische Grundlagen einsehbar. Das Modell wird voraussichtlich Mitte 2023 aktualisiert.
Das hier verwendete statistische Modell schätzt den zu erwartenden Stromverbrauch auf Basis der täglichen Stromverbrauchsdaten der Industriellen Werke Basel (IWB). Da der Stromverbrauch von der Witterung abhängig ist, wird er witterungsbereinigt dargestellt. Im Modell wird ebenfalls berücksichtigt, ob es sich um Ferien-, Feier-, Werktage oder Wochenenden handelt.