Anwendung statistischer und neuronaler Ansätze zur Modellierung der täglichen Lastprofile in elektrischen Verteilungssystemen

Die Lastmodellierung ist eine wesentliche Aufgabe in der wirtschaftlichen Analyse, dem Betrieb und der Planung von Verteilungssystemen. Insbesondere wenn ein Demand-Side-Management-System auf einem deregulierteren Energiemarkt berücksichtigt wird, ist das Wissen über Lastprofile von größter Bedeutung. Die Forecasting der täglichen Nachfrage, basierend auf Lastmodellen, nutzt vergleichbare Lastforschungsdaten für eine unterschiedliche Kundenmix. Für die gegebene Saison und den Wochentag hängt die Form einer täglichen Lastkurve hauptsächlich von der Kundenkomposition ab. Schwierigkeiten bei der Definition objektiver Kundenklassen erschweren den Forecasting-Prozess erheblich. Der Einsatz statistischer Clusterbildung und neuronaler Netzwerkansätze ermöglicht es, die Genauigkeit der Lastmodellierung zu verbessern. Dieser Artikel präsentiert Methoden zur Lastmodellierung, die für die langfristige Planung von elektrischen Verteilungssystemen nützlich sind. Die theoretische Aussage wird durch Beispiele veranschaulicht, die den polnischen und deutschen Verteilungssystemen entsprechen.