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Intelligente Prognoseverfahren für beeinflusstes Verbrauchsverhalten in Energiesystemen

 
: Klaiber, Stefan; Bretschneider, Peter; Waczowicz, Simon; Mikut, Ralf; Konotop, Irina; Westermann, Dirk

Hoffmann, F. (Hrsg.):
23. Workshop Computational Intelligence 2013. Proceedings : Dortmund, 5. - 6. Dezember 2013
Karlsruhe: KIT Scientific Publishing, 2013 (Karlsruher Institut für Technologie, Institut für Angewandte Informatik, Automatisierungstechnik. Schriftenreihe 46)
ISBN: 978-3-7315-0126-8
S.93-109
Workshop Computational Intelligence <23, 2013, Dortmund>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer IOSB ()

Abstract
Mit dem steigenden Anteil fluktuierender Einspeisung elektrischer Energie aus dezentralen Erzeugungsanlagen wie Wind und Photovoltaik wachsen auch die technischen Herausforderungen für das elektrische Energieversorgungssystem, insbesondere für die Einhaltung des permanenten Gleichgewichts von Erzeugung und Verbrauch. Für die künftige Gewährleistung der Versorgungssicherheit wird die Erschließung zusätzlicher Flexibilitäten notwendig sein. Es gibt prinzipiell zwei Möglichkeiten für den Ausgleich zwischen Erzeugung und Verbrauch: Einerseits die Anpassung der Erzeugung an den Verbrauch und andererseits die Anpassung des Verbrauchs an die Erzeugung. Letzteres ist Gegenstand der weiteren Betrachtungen. Die verbrauchsseitige Anpassung erfolgt durch die Ausnutzung verbrauchseitiger Lastverschiebepotentiale, technisch realisiert über das Demand Side Management. Mit der Bereitstellung dieser Flexibilitätspotentiale ist neben dem Vorteil auch gleichzeitig der Nachteil verbunden, dass die bisher unbeeinflussten typischen Verbrauchsmuster durch markt- und/oder erzeugungssituationsabhängige Anreizsignale verändert werden. Dies führt wiederum zur Erhöhung der Unsicherheit bei der Verbrauchsprognose und insbesondere bei autoregressiven Vorhersagemodellen zu einer Systemrückkopplung. Für eine ökonomisch und ökologisch optimale Fahrweise des elektrischen Energiesystems muss auch ein derart beeinflusstes Verbrauchsverhalten in hinreichend guter Qualität prognostizierbar sein. Herkömmliche Prognosemethoden für Standard- und Sonderkunden können diesen Beitrag durch die geänderten Anforderungen nicht leisten.
Von daher sollen ggf. neue mathematische Verfahren und Modellansätze für Prognosemethoden unter Berücksichtigung von verbrauchersteuernden und -beeinflussenden Anreizsignalen entwickelt werden. Dabei sind die Auswirkungen beispielsweise von Preisanreizen auf das Verbrauchsverhalten in einem System zu berücksichtigen. Weiterhin sollen neben den Modellansätzen zur Prognose beeinflusster Verbraucher auch Modelle konzipiert und entworfen werden, mit denen auf Grundlage historischer Daten beeinflusster Verbraucher oder Verbrauchergruppen auf das unbeeinflusste Verbrauchsverhalten geschlossen werden kann. Prognosen mittels dieser Modellansätze können den Bedarf zur Lastverschiebung für einen bestimmten Zeithorizont aufgrund von ökonomischen Gesichtspunkten (aus Sicht eines Stromhändlers) oder Netzrestriktionen (aus Sicht eines Netzbetreibers) ermitteln und somit zur Entscheidungsfindung zur Lastbeeinflussung beitragen. In diesem Beitrag erfolgt eine systemtechnische Betrachtung der Problemstellung. Die Zusammenhänge zwischen der Planung für die Beeinflussung der Verbraucherseite, den resultierenden beeinflussten Lasten und den Zusammenhängen der Einflussgrößen und möglichen Systemrückkopplungen sollen aufgezeigt werden. Auf Basis dieser grundlegenden Zusammenhänge soll ein Vorgehensmodell für die Identifikation von Ansätzen für Datenanalysen und Prognosemethoden entwickelt werden, mit dessen Hilfe beeinflusstes und unbeeinflusstes Verbrauchsverhalten prognostiziert werden kann. Die Datenbasis für die Prognose der beeinflussten und unbeeinflussten Verbraucherlasten ergibt sich neben möglichen exogenen Größen nur aus historischen Werten für beeinflusstes Verbrauchsverhalten.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-272385.html