Konzept zur datengetriebenen Analyse und Modellierung des preisbeeinflussten Verbrauchsverhaltens

Abstract

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

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