Mit SmartMeter-Daten lokale Verbrauchsmuster vorhersagen

Durch den kommenden Roll-Out von SmartMetering-Systemen wird eine völlig neue Quelle von detaillierten Sensordaten erschlossen, welche das Potenzial hat, einen wertvollen Einblick ins Netz zu gewähren und so die Netztransparenz zu erhöhen. Denn Verteilnetzbetreiber haben zum heutigen Zeitpunkt zwar meist Kenntnis über die Energieflüsse auf einer Mittel- und Hochspannungsebene, jedoch bleiben die Vorgänge auf der Niederspannungsebene häufig unbekannt. Dabei fehlen insbesondere das Echtzeit-Wissen zum Netzstatus und potentiellen Netzproblemen.

Die Verbesserung der Netztransparenz kann dabei helfen, signifikante Kosten im Betrieb und der Planung von Verteilnetzen einzusparen. Durch den hohen Detaillierungsgrad bieten SmartMeter-Daten gleichzeitig die Möglichkeit, lokale Verbrauchs- und Erzeugungsmuster vorherzusagen. Künstliche neuronale Netze sind dabei speziell auf SmartMeter-Daten ausgerichtet, um lokalisierte, kurzfristige Vorhersagen zu Energieverbrauch sowie Produktionsmustern von Photovoltaik-Anlagen zu machen.

Spotlights on Energy Research beleuchtet laufend neue Forschungsprojekte in verschiedenen zukunftsorientierten Bereichen wie Mobilität, erneuerbare Energien, urbaner Entwicklung oder Smart Grids.

Lesen Sie hier den ganzen Artikel.