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

Smart Charging of Electric Vehicles with Cloud-based Optimization and a Lightweight User Interface – A Real-World Application in the Energy Lab 2.0: Poster

Smart Charging (SC) of Electric Vehicles (EVs) integrates them into the power system to support grid stability by power management. Large-scale adoption of SC requires a high level of EV user acceptance. Therefore, it is imperative to make the underlying charging scheme tangible for the user. We propose a web app for the user to start, adjust and monitor the charging process via a User Interface (UI). We outline the integration of this web app into an Internet of Things (IoT) architecture to establish communication with the charging station. Two scenarios demonstrate the operation of the system. Future field studies on SC should involve the EV user due to individual preferences and responses to incentive schemes. Therefore, we propose the Smart Charging Wizard with a customizable UI and optimization module for future research and collaborative development

Probabilistic forecasts of the distribution grid state using data-driven forecasts and probabilistic power flow

The uncertainty associated with renewable energies creates challenges in the operation of distribution grids. One way for Distribution System Operators to deal with this is the computation of probabilistic forecasts of the full state of the grid. Recently, probabilistic forecasts have seen increased interest for quantifying the uncertainty of renewable generation and load. However, individual probabilistic forecasts of the state defining variables do not allow the prediction of the probability of joint events, for instance, the probability of two line flows exceeding their limits simultaneously. To overcome the issue of estimating the probability of joint events, we present an approach that combines data-driven probabilistic forecasts (obtained more specifically with quantile regressions) and probabilistic power flow. Moreover, we test the presented method using data from a real-world distribution grid that is part of the Energy Lab 2.0 of the Karlsruhe Institute of Technology and we implement it within a state-of-the-art computational framework

Data Mining zur Analyse der Auswirkungen von Preissignalen auf Haushaltsstromkunden

The article is dedicated to the analysis of the effects of different price signals on the consumption behavior of household electricity customers. It proposes a systematic analysis process consisting of data preprocessing, different aggregation steps, the analysis with clustering methods and the analysis of time samples. This analysis process was applied to the Olympic Peninsula Project database