Short-Term Load Forecasting 2019
Die kurzfristige Lastprognose (STLF) spielt eine Schlüsselrolle bei der Formulierung wirtschaftlicher, zuverlässiger und sicherer Betriebsstrategien (u.a. Planungs-, Dispositions-, Wartungs- und Steuerungsprozesse) für ein Stromsystem und wird in Zukunft von großer Bedeutung sein.
Allerdings gibt es in diesen Forschungsbereichen noch viel zu tun. Durch den Einsatz von Basistechnologien (z. B.
intelligente Zähler) stehen für viele Kundensegmente Daten mit hoher Granularität zur Verfügung, so dass viele Fragen angegangen werden können, z.
B. um Prognosen auf verschiedenen Aggregationsebenen der Nachfrage zu ermöglichen.
Die erste Herausforderung besteht in der Verbesserung der STLF-Modelle und ihrer Leistung auf neuen Aggregationsebenen. Darüber hinaus haben der Mix aus erneuerbaren Energien im Stromsystem und die Notwendigkeit, mehr Flexibilität durch Demand-Response-Initiativen einzubeziehen, zu größeren Unsicherheiten geführt, was neue Herausforderungen für STLF in einem dynamischeren Stromsystem im Zeitraum 2030-50 bedeutet. Viele Techniken wurden für STLF vorgeschlagen und angewandt, darunter traditionelle statistische Modelle und KI-Techniken.
Außerdem haben die Erfordernisse der Verteilungsplanung sowie die Netzmodernisierung die Entwicklung hierarchischer Lastprognosen angestoßen. Analog dazu gewinnt die probabilistische Lastprognose durch die Notwendigkeit, neuen Unsicherheitsquellen im Stromnetz zu begegnen, an Bedeutung. Diese Sonderausgabe befasst sich sowohl mit der Grundlagenforschung als auch mit der praktischen Anwendungsforschung zu STLF-Methoden, um den Herausforderungen eines stärker dezentralisierten und kundenorientierten Energiesystems zu begegnen.
| ISBN: | 9783039434428 |
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| Einband: | Hardcover |
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