Elbolagen har tidigare delat in sina kunder efter typ av hushåll, förväntad årsförbrukning, genom en kod som beskriver verksamheten eller genom faktisk förbrukning. Men genom att mäta faktiska timvärden för enskilda kunder visar det sig att de flesta nyckeltal som används inte stämmer särskilt bra.
Resultat från Energiforsks forskningsprogram Smarta elnät pekar på att för de flesta nyckeltal skiljer sig kategoriseringen ganska mycket från år till år, men att en kombination av nyckeltal skulle kunna ge bättre kunskap om särskilda egenskaper hos en kund.
Alternativa kategorier
Projektet har tittat på möjligheten att utforma en idealisk tariff med utgångspunkt från en alternativ kundkategorisering. Genom att använda information från den genomförda timmätarreformen och för att förbereda inför kommande regelförändringar undersöktes alternativa sätt att kategorisera kunderna. Det möjliggör en tariffsättning som reflekterar det som verkligen driver kostnaderna för elnätet och som förenklar för kunden. Elnätsföretag har inte kunnat genomföra detta tidigare eftersom det har saknats data för förbrukningsmönster på timbasis. Men förutsättningarna förändrades i och med timmätarreformen som genomfördes 2014.
– På Mälarenergi Elnät arbetar vi ständigt med att förbättra våra tariffer så att de reflekterar kostnadsdrivare, allt för att göra det bättre för våra kunder. Det som är viktigt i den här typen av metod är att den är robust över tid och vi kommer att fortsätta att arbeta aktivt med våra tariffer framöver, säger Johanna Rosenlind, nätplanerare på Mälarenergi.
Timdata används
Historiskt har kundkategorisering gjorts utifrån säkringsstorlek, SNI-kod, typ av hushåll, förväntad årsförbrukning alternativt faktiskt förbrukningsmönster. Här har kundkategoriseringen kunnat göras med hjälp av nyckeltal som beskriver lasten hos konsumenterna. Utredningen har nyttjat timdata från cirka 150 000 kunder i fem olika nätkoncessionsområden.
Den viktigaste slutsatsen från projektet är att nyckeltalen ger en bra beskrivning av elanvändandet hos kundkollektivet. Det innebär att det är möjligt att på ett bra sätt hitta de beteenden och de kunder som driver de stora kostnaderna. Men resultaten visade att beständigheten över tid var relativt låg, vilket innebär att det inte var möjligt att göra långsiktiga projektioner av beteendet i och med att kundernas beteende förändrades så mycket. En metod som den här behöver därför uppdateras regelbundet.
Ifrågasätt typkurvorna
Studien visar också att många kunder är förhållandevis lika varandra, men att ett stort antal också är mer särpräglade. Dagens metodik för typkurvor, som bygger på antagandet om att en kundkategori är homogen och kan representeras av en typkurva, behöver därför ifrågasättas.
Genom en datadriven metod som utgår från kundens faktiska förbrukningsmönster ökar kunskapen om kundkollektivet vilket gör att färre antaganden behöver göras exempelvis i samband med prissättning. Elhandlare kommer att kunna utarbeta mer skräddarsydda avtal och det blir enklare att identifiera nya och smarta nätapplikationer till exempel energilager, egenproduktion av el och att kunder anpassar sin förbrukning efter priset, så kallad efterfrågeflexibilitet.
Läs mer och ladda ner rapporten Kategorisering av elkunder utifrån förbrukningsprofil här!