Analyse, Identifikation und Prognose preisbeeinflusster elektrischer Lastzeitreihen

Durch die Beeinflussung der Lastzeitreihe mittels Anreiz- bzw. Preiszeitreihen (Demand Side Management) können zusätzliche Flexibilitätspotenziale für den Ausgleich von Erzeugung und Verbrauch im elektrischen Energiesystem erschlossen werden. Allerdings werden dadurch die bisher unbeeinflussten Verbrauchsmuster verändert. Damit einhergehend ist eine steigende Unsicherheit bei der Verbrauchsprognose zu beobachten, was die Untersuchungen der vorliegenden Arbeit auch belegen. Für eine sichere Versorgung und Planbarkeit muss zukünftig auch derart beeinflusstes Verbrauchsverhalten mit höchster Qualität prognostizierbar sein. Die vorliegende Dissertation leistet einen Beitrag zur Analyse und Vorhersage von Lastzeitreihen unter Berücksichtigung preisbasierter Verbrauchsbeeinflussung. Ziel war die Entwicklung eines Gesamtkonzepts für die Analyse, den Entwurf und die Vorhersage von beeinflusstem Verbrauchsverhalten. Die entwickelte neuartige Prognosemethode weist gegenüber etablierten Methoden der Lastprognose neben einer erheblich verbesserten Vorhersagequalität einen weiteren signifikanten Vorteil auf. Mit der Prognosemethode ist es auf Grundlage historischer Daten beeinflusster Verbraucher oder Verbrauchergruppen möglich, neben der Prognose von beeinflusstem Verbrauchsverhalten auch auf das unbeeinflusste Verbrauchsverhalten zu schließen und dieses vorherzusagen. Die Prognose und die damit vollzogene Dekomposition der beeinflussten Verbrauchskurve in den beeinflussten und unbeeinflussten Anteil ist der Ausgangspunkt für die Planung und Preisbildung im Rahmen von Demand Response. Denn nur auf der Grundlage des zu erwartenden Verbrauchs ohne den Preiseinfluss kann abgeschätzt werden, zu welchem Zeitpunkt und mit welchem Ausmaß die Verbraucher mit Hilfe eines zu setzenden Preises zu beeinflussen sind. Die Entwicklung der neuartigen Prognosemethode stützt sich auf einen umfangreich recherchierten und aufbereiteten Stand des Wissens, der systemtechnisch aufgearbeiteten Problemstellung beim Zusammenspiel von Planung, Preisbildung, Verbrauchern und der Prognose sowie der Analyse der Charakteristik von preisbeeinflusstem Verbrauchsverhalten.Influencing of consumption behaviour of consumers by means of incentive or price time series (demand side management) can open up additional flexibility potentials for balancing generation and consumption in an electric energy system. Consumption patterns of previously uninfluenced consumers are, however, changed by this influence and the uncertainty in consumption forecast increases. A reliable supply and predictability in the future requires a sufficiently good forecast quality of consumption behaviour influenced in this way. This present dissertation is intended to contribute to the forecast of price-influenced load time series. The aim was to develop an overall concept for the analysis, design and forecast of influenced consumption behaviour. The newly developed forecasting method has significant advantages over established load forecasting methods. On the one hand, it shows a significantly improved forecasting quality. On the other hand, the forecast method makes it possible, on the basis of historical data from influenced consumers or consumer groups, to conclude and forecast not only the influenced consumption behaviour but also the uninfluenced consumption behaviour. The forecast and the resulting decomposition of the influenced consumption curve into the influenced and uninfluenced component is the sensible starting point for planning and pricing in the context of demand response. To estimate the schedule and the extent of the influence is only possible based on the forecasted uninfluenced consumer behaviour. The development of the new forecasting method is based on an extensively researched and refurbished state of knowledge, the problem definition in the interplay of planning, pricing, consumers and forecasting and the analysis of the characteristics of price-influenced consumption behaviour

Konzept zur datengetriebenen Analyse und Modellierung des preisbeeinflussten Verbrauchsverhaltens

Der verstärkte Ausbau von Erneuerbare-Energien-Anlagen in Deutschland führt dazu, dass der Anteil der erneuerbaren Energien am gesamten Bruttostromverbrauch im Jahr 2016 bei ca. 32% lag. Die Erzeugungscharakteristik von Photovoltaik- und Windkraftanlagen macht jedoch nachfrage- und erzeugungsseitige Anpassungen im deutschen Elektrizitätsmarkt notwendig. Im Energiesystem der Zukunft (Smart Grid) wird die Bereitstellung von lastseitigen Flexibilitäten eine bedeutende Rolle einnehmen. Die Veränderung der Verbraucherlast durch Preisanreize steht dabei ausdrücklich nicht in Konkurrenz zum verstärkten Ausbau von Energiespeichern, Energieübertragungs- und -verteilnetzen. Die Verbraucherbeeinflussung mithilfe von Steuer- (Demand Side Management, DSM) und Preissignalen (Demand Response, DR) setzt allerdings voraus, dass die Auswirkungen von Preissignalen für Energieverbraucher auf deren Verbrauchsverhalten untersucht, mathematisch modelliert und validiert werden. Die vorliegende Doktorarbeit beschäftigt sich aus diesem Grund mit der datengetriebenen Analyse und Modellierung des Verbrauchsverhaltens als Reaktion auf variable Stromtarife. Dazu wurde ein Gesamtkonzept entwickelt, das aus verschiedenen Vorverarbeitungs-, Analyse- und Modellierungsmethoden besteht. Das Konzept behandelt die gesamte Prozesskette von der Erfassung der Smart-Meter-Rohdaten bis hin zur Analyse und Modellierung des preisbeeinflussten Verbrauchsverhaltens. Das Zeitreihen-Clustering als wichtiger Bestandteil des neuen Konzeptes erlaubt, Aussagen über saisonale, wochentagsbedingte, tarifbedingte Unterschiede für eine Demand-Response-Maßnahme treffen zu können. Des Weiteren erlaubt das neue Konzept, dass haushaltsindividuelle Unterschiede in der Verbrauchsreaktion (Responder-, Semi-Responder, Non-Responder-Haushalte) identifiziert werden können. Zudem wurde eine neue Demand-Response-Modellklasse (Virtuelle-Speicher-Modelle) entwickelt, deren Modelle aus einem System von Differenzengleichungen bestehen und das Verbrauchsverhalten von Haushaltsstromkunden als Reaktion auf verschiedene Preissignale beschreiben

A Smart Charging Assistant for Electric Vehicles Considering Battery Degradation, Power Grid and User Constraints

Der Anstieg intermittierender Stromerzeugung aus erneuerbaren Energiequellen erschwert zunehmend einen effizienten und zuverlässigen Betrieb der Versorgungsnetze. Gleichzeitig steigt die Zahl der Elektrofahrzeuge, die zum Aufladen erhebliche Mengen an elektrischer Energie benötigen, rapide an. Energie- und Mobilitätssektor sind somit unweigerlich miteinander verbunden, was zur Folge hat, dass zuverlässige Elektromobilität von einer robusten Stromversorgung abhängt. Darüber hinaus empfinden Fahrzeugnutzer ihre individuelle Mobilität als eingeschränkt, da Elektrofahrzeuge im Vergleich zu Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor derzeit eine geringere Reichweite aufweisen und mehr Zeit zum Aufladen benötigen. In der vorliegenden Arbeit wird daher ein neuartiges Konzept sowie eine Softwareanwendung (Ladeassistent) vorgestellt, die den Nutzer beim Laden seines Elektrofahrzeuges unterstützt und dabei die Interessen aller beteiligten Akteure berücksichtigt. Dafür werden zunächst Gestaltungsmerkmale möglicher Softwarearchitekturen verglichen, um eine geeignete Struktur von Modulen und deren Verknüpfung zu definieren. Anschließend werden anhand realer Daten sowohl Energieverbrauchs- als auch Batteriemodelle entwickelt, verbessert und validiert, welche die Fahr- und Ladeeigenschaften von Elektrofahrzeugen abbilden. Die wichtigsten Beiträge dieser Arbeit resultieren aus der Entwicklung und Validierung der folgenden drei Kernkomponenten des Ladeassistenten. Als Erstes wird das individuelle Mobilitätsverhalten der Nutzer modelliert und anhand von aufgezeichneten und halbsynthetischen Fahrdaten von Elektrofahrzeugen ausgewertet. Insbesondere wird ein neuartiger, zweistufiger Clustering-Algorithmus entwickelt, um häufig besuchte Orte der Nutzer zu ermitteln. Anschließend werden Ensembles von Random-Forest-Modellen verwendet, um die nächsten Aufenthaltsorte und die dort typischen Parkzeiten vorherzusagen. Als Zweites wird gemischt-ganzzahlige stochastische Optimierung angewandt, um Ladestopps in einem zukünftigen Zeithorizont möglichst komfortabel und kostengünstig zu planen. Dabei wird ein graphenbasierter Algorithmus eingesetzt, um den Energiebedarf und die Eintrittswahrscheinlichkeit von Mobilitätsszenarien eines Elektrofahrzeugnutzers zu quantifizieren. Zur Validierung werden zwei alternative Ladestrategien definiert und mit dem vorgeschlagenen System verglichen. Als Drittes wird ein nichtlineares Optimierungsschema entwickelt, um vorhandene Zeit- und Energieflexibilität in Ladevorgängen von Elektrofahrzeugen zu nutzen. Die Integration eines detaillierten Batteriemodells ermöglicht eine genaue Quantifizierung der Kosteneinsparungen aufgrund einer geringeren Batteriealterung und dynamischer Stromtarife. Anhand von Daten aus realen Ladevorgängen von Elektrofahrzeugen können Einflüsse auf die Rentabilität von Vehicle-to-Grid-Anwendungen herausgearbeitet werden. Aus der Umsetzung des vorgestellten Ansatzes in einer realistischen Umgebung geht ein Architekturentwurf und ein Kommunikationskonzept für optimierungsbasierte intelligente Ladesysteme hervor. Dabei werden weitere Herausforderungen im Zusammenhang mit standardisierter Ladekommunikation, Eingriffen der Energieversorger und Nutzerakzeptanz aufgedeckt