Es ist auch der Gesellschaftliche Wandel, der dafür sorgt, dass sich Verbrauchsgewohnheiten ändern. War vor rund 11 Jahren das Standardlastprofil „h0“ noch ausreichend für eine hinreichend genaue Verbrauchsprognose, so weichen mittlerweile immer mehr Kleinverbraucher von dieser synthetischen Kennlinie ab. Die Folgen sind höhere Unsicherheiten bei der Kapazitätsplanung. Rechnet man nun noch die dynamische Einspeisung aus Wind und Solar hinzu, wird die Regelleistung schnell zur Achterbahnfahrt, wie man durch Beobachtung der Netzfrequenz leicht erkennen kann.

Speziell der Unsicherheit durch Kleinverbraucher (<100.000kWh/Jahr) erscheint mir noch einiges an Potential zu bieten.

Die Hypothese: Gelingt es individuelle Lastprofile engmaschig (<5 Sekunden) zu erstellen, können viele einzelne Profile wieder in Cluster/Gruppen zusammengefasst werden und so eine verbesserte Planungssicherheit für ein Gebiet geben.

Nun suche ich Gesprächspartner, mit denen ich diese Hypothese überprüfen kann.

Denn die weiterführende Idee besteht darin, dass es technologisch kein Problem ist aus zum Beispiel SmartMeter-Daten, die bislang mehr oder weniger Ungenutzt (oder nur als Gadget für den Kunden) vorhanden sind, ein abstraktes Lastprofil zu erzeugen.

Dieses algorithmisch in Gruppen zusammenzufassen. Diese Gruppen sind dann zwar nicht mehr zwingend sprechend (wie bislang H0, G1,…) erlauben aber eine Prognosequalität für jeden Zeitpunkt zu bestimmen. So hat die Gruppe A um 09:00 Uhr eine schlechte Qualität, wohingegen die Gruppe B um 17:00 Uhr eine schlechte Qualität hat. Fast man diese (individuellen) Gruppen zu einer Region zusammen, entsteht eine deutlich bessere Prognose, da die Unsicherheiten zeitlich verteilt liegen.

Im Rahmen von Big-Data-Analytics ist es weiter denkbar, die Gruppen in kürzeren Abständen neu zu erstellen (Bsp: 1 mal im Monat). Die Gruppenbildung wird dabei über eine „Ähnlichkeitsberechnung“ wie sie aus der Finanzmathematik bekannt ist realisiert.

Wie schon gesagt: Es würde mich freuen einen Ansprechpartner zu finden…

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