Ende des analytischen und statistischen Lastprofils im Zuge des Netzumbaus?

Lastgang Prognosen
Lastgang Prognosen

Ein Handwerkszeug zum Planen des Verbrauchs, sind die Lastprofile. Durch verändernde Verbrauchsstrukturen gerade auf Seiten der kleineren Stromkunden wird die Prognose dieses Verbrauchs immer schwieriger. Verantwortlich für die Erstellung der Verbrauchsvorhersage sind die Bilanzkreisverantwortlichen bei den Energieversorgern. Die Einführung anderer – genauerer – Verfahren zur Prognose lässt sich am einfachsten in die Veränderungen hinsichtlich der Energiewende integrieren. Der Stromkunde von morgen dürfte darüber dankbar sein.

Lediglich für Stromkunden mit einer Jahresabnahme von mehr als 100.000 KWh bestehen individuelle Profile. Für die privaten Haushalte und weite Teile der Klein- und Mittelständischenunternehmen werden standardisierte Lastgänge für die Berechnung verwendet. Unterschieden wird zwischen zwei verschiedenen Methoden der Profilverwendung.

Statistisches Lastprofil (Beispiel: H0-dyn)

Bei diesem Verfahren wird auf Basis des Jahresverbrauchs eines Anschlusses der wahrscheinliche Verbrauch für alle 15 Minuten eines Tages ermittelt. Summiert auf alle Anschlüsse innerhalb eines Bilanzkreises kann so eine Prognose für das gesamte Jahr erstellt werden. Durch Leistungsmessung an den Übergabepunkten eines Verteilnetzes kommt es natürlich zu einer Differenz zwischen dem statistisch wahrscheinlichen Verbrauch und dem tatsächlichen Verbrauch. Diese Differenz wird vorzeichenrichtig in eine Differenzbilanzierung vermerkt (Beispiel: Syna Netze 2010).  Die Netzbetreiber sind dazu verpflichtet, diese Bilanz auf ihren Internetseiten zum Download anzubieten.

Analytisches Lastprofil

Wird das analytische Verfahren angewendet, dann geht man zunächst von einer Prognose für ein gesamtes Netz aus. Dadurch lassen sich Abweichungen die sich aus Anomalien Ergeben einfacher behandeln. Für jeden Verbraucher wird im zweiten Schritt der Anteil an der Summenlast ermittelt, die für die Abrechnungseinheit (Jahr) konstant bleibt. Die Notwendigkeit einer Differenzbilanzierung entfällt,da diese immer den Wert „0“ enthalten würde.

Nachteile beider Verfahren

Sowohl die Prognose nach dem statistischen Lastprofil, als auch die analytische Variante, verallgemeinern sehr viele Stromkunden unter einer Berechnung. Zwar können lokale Gegebenheiten beim analytischen Profil einfach in die Netzprognose übernommen werden, jedoch geht das innere Verständnis in eine Ursache und Wirkung basierte Analyse verloren. Wie bei allen statistischen Verfahren, kann man nur sagen, dass es auf Basis der Vergangenheit mit einer hohen Wahrscheinlichkeit zu einem bestimmten Verbrauch kommen wird. Der Fehler entsteht an den Extremas – oder dem Zusammentreffen mehrerer Extremas.

Parametrische Lastprofile

Bei einem parametrischen Lastprofil wird eine Prognose auf Basis der ursächlichen Bedingungen ermittelt. Eine Quelle dieser Parameter ist das Wetter. Kommt es zu einem extrem kalten März (wie im Jahre 2013),dann ist es gut,wenn man eine Funktion hat, die den Anteil der Wärmeenergie am Stromverbrauch  eines einzelnen Profils kennt. Rekordwerte dienen dann lediglich als Eingangswerte und bestimmen nicht direkt das Prognoseergebnis. Ein weiteres Beispiel ist die Bedeckung des Himmels, die Auswirkungen auf den Stromverbrauch für Licht hat.

Fernsehprogramm, Arbeitslosenquote, eine Fußball WM in Deutschland – alles Beispiele für Parameter, die sich indirekt auf den Stromverbrauch auswirken können. Bei der parametrischen Lastprofilerstellung kennt der Energieversorger eine große Anzahl dieser Parameter in synthetischer Form.

Feldtest – Simulation – Eigenwerbung

Aus beruflichen Gründen habe ich persönlich Zugriff auf die Software von Dassault Systemes. Mit Hilfe eines Smart Grid-Daten Modell habe ich vor ca. 6 Monaten begonnen die Daten von Smart Meter und auch klassische Stromzähler in Exalead abzulegen. Parallel werden mögliche Parameter erfasst, die Auswirkungen auf die Profildaten/Lastgang haben könnten. Mit Hilfe von Delmia Operations Intelligence lasse ich mir dann die Regeln erzeugen, die als Fast-Rules wieder in Exalead implementiert werden. Sobald diese Regeln aktiv sind, wird bei jeder Veränderung der Parameter (Beispiel: Wetter) eine neue Prognose erstellt. Auch wenn ich diese Analysen nur auf meinem eigenen Notebook durchführe, so konnte ich eine deutliche Verbesserung der Prognosequalitäten erkennen.

Zeitpunkt: Energiewende

Die Einführung eines anderen Prognoseverfahrens hat direkte Auswirkungen auf den Netzbetrieb und die Abrechnung. Zwar lassen sich die Unsicherheiten reduzieren, Risiken minimieren, allerdings benötigt eine solche Umstellung einige Integrationspunkte und kann nicht einfach an ein bestehendes IT-System angehängt werden.

Durch die Energiewende sind Modifikationen in der IT-Systemlandschaft unabdingbar. Parallel zum Umbau der Netze verändern sich die Geschäftsprozesse. Das „Controlling“ der Fertigung  eines Netzbetreibers stellt dabei das Verfahren der Profilerstellung dar.

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Veröffentlicht von Thorsten Zoerner

Seit dem Jahr 2007 beschäftige ich mich mit den Themen Stromnetz und Strommarkt. Parallel dazu entstand ein Blog, um Informationen zu den jeweiligen Themen bereitzustellen. Er ist unter blog.stromhaltig.de zu finden. Über das Thema Energiewirtschaft habe ich bislang drei Bücher veröffentlicht. In meinem 2014 erschienenen Buch zum Hybridstrommarkt beschreibe ich ein Marktdesign, das in Deutschland in das Gesetzespaket Strommarkt 2.0 aufgenommen wurde. Hierbei werden zwei Technologien des Strombezugs vereint: der Hausanschluss mit Bezug bei einem klassischen Stromanbieter und einen alternativen Bezug von erneuerbaren Energien. Die wirtschaftlichen Vorteile für ein solches Marktdesign sind erwiesen. Auch die Digitalisierung beeinflusst die Energiewirtschaft von morgen. Daher habe ich mich intensiv mit dem Thema Blockchain Technologie befasst. Blockchain ist eine Technologie, die den Austausch und die Dokumentation von Daten vereinfachen kann. Daher kann diese Technologie mithilfe der digitalen Möglichkeiten das heutige Energiesystem revolutionieren. Denn damit ist eine automatische Abgleichung von Energieerzeugung und Energieverbrauch möglich. Um zukünftige Herausforderungen und Chancen mitgestalten zu können, habe ich 2017 die Firma STROMDAO gegründet. Dort bin ich Geschäftsführer und möchte dafür sorgen, dass mithilfe der Blockchain Technologie und dem Hybridstrommarkt eine digitale Infrastruktur für die Energiewirtschaft der Zukunft aufgebaut wird. Der STROMDAO Mechanismus zur Konsensfindung für den Energiemarkt unterstützt dabei die Marktkommunikation aller beteiligten Akteure.

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