Zum Einsatz stochastischer Modelle in der Lokalisationsanalyse innerstädtischer Standortmuster

Der Autor nimmt eine quantitative Analyse innerstädterischer Standortmuster ausgewählter Handwerks- und Gewerbezweige vor und prüft mit Hilfe stochastischer Modelle, inwieweit sich in den räumlichen Anordnungen dieser Standorte gewisse räumliche Regelhaftigkeiten erkennen lassen, wobei auch Unterschiede zwischen den verschiedenen Handwerks- und Gewerbegruppen herausgearbeitet werden. Der Verfasser geht näher auf die Verteilung stochastischer Prozesse, die Verwendung stochastischer Modelle in der Analyse von Punktmustern und die Bestimmung von Quadratgröße und räumlicher Autokorrelation bei der Quadratanalyse ein. Abschließend werden die Möglichkeiten einer empirischen Anwendung der stochastischen Modelle in der Analyse innerstädtischer Lokalisationsmuster kurz skizziert. Als Untersuchungsobjekt dient die Stadt Ahlen in den 30er Jahren des 19. Jahrhunderts. (KS

Probabilistic load flow for uncertainty based grid operation

Traditional algorithms used in grid operation and planning only evaluate one deterministic state. Uncertainties introduced by the increasing utilization of renewable energy sources have to be dealt with when determining the operational state of a grid. From this perspective the probability of certain operational states and of possible bottlenecks is important information to support the grid operator or planner in their daily work. From this special need the field of application for Probabilistic Load Flow methods evolved. Uncertain influences like power plant outages, deviations from the forecasted injected wind power and load have to be considered by their corresponding probability. With the help of probability density functions an integrated consideration of the partly stochastic behaviour of power plants und loads is possible

Faktorenanalyse und Clusteranalyse: Möglichkeiten des Einsatzes multivariater Verfahren in der Analyse des Verhältnisses von Stadt und Land im östlichen Münsterland im frühen 19. Jahrhundert

Zur Erfassung und Beschreibung struktureller Unterschiede zwischen Stadt- und Landgemeinden werden die Faktorenanalyse und numerische Klassifikationsverfahren auf die Möglichkeiten ihres Einsatzes geprüft. Eine sinnvolle Reduktion des Datenmaterials mithilfe der Faktorenanalyse konnte nicht erreicht werden, da ein repräsentativer Faktor zur Kennzeichnung der sozio-ökonomischen Struktur nicht abgeleitet werden konnte. Hier zeigten die numerischen Klassifikationsverfahren im Hinblick auf typische Strukturmuster wesentliche Fortschritte. Die Gruppierung der Untersuchungsgesamtheit erfolgt in einem zweistufigen Verfahren: ein iteratives Verfahren und eine multivariate Ausreißeranalyse. Die Gruppierung nach allen Merkmalen machte erhebliche Strukturunterschiede sichtbar, die sich aber nicht auf die Dichotomie Stadt-Land reduzieren lassen. (SD2

Probabilistic calculus in power system analysis and design

The increasing uncertainties grid operator have to face in their every-day work lead to the necessity for fast and accurate information about the probability of certain operational states of their network. Algorithms traditionally used in grid operation and planning are only able to determine a discrete operational state of the power grid. An inclusion of probabilistic data is usually done by analysis of selected discrete states with traditional power flow calculation techniques, followed by an interpolation of the results. In this paper the authors want to highlight the principle features of a novel class of probabilistic calculation algorithms, presently being researched and evalualted

Extension of a probabilistic load flow calculation for the consideration of interdependencies

In planning and operation of power systems uncertainties introduced by stochastic behaviour of loads and generators as well as the inherent error of predictions for future scenarios have to be taken into account. Information about the probability of violation of operational constraints is a useful parameter, especially for network planning. Because of the large amount of possible operational states that have to be evaluated when considering the stochastic nature of certain loads and generators, traditional load flow calculation is not a promising basis for deployment on models of large networks. This is the domain of probabilistic load flow calculation. In extension to existing convolution based probabilistic load flow methods an approach for the modelling and consideration of correlations between the input parameters is presented in this paper. Aspects like computational burden and achievable precision are discussed in detail