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About this book
Um die Kosten zur Deckung der Nachfrage nach leitungsgebundenen EnergietrĂ€gern zu minimieren, wird in Energieversorgungs- und Handelsunternehmen die Energiebereitstellung detailliert geplant. Durch die Liberalisierung der EnergiemĂ€rkte und die hieraus steigende Anzahl an Marktakteuren und Transaktionen ist es nun erforderlich, fĂŒr Vertriebs- und Handelsunternehmen sowie fĂŒr die Stromhandelsaufgaben des Netzbetreibers getrennte Prognosen mit zum Teil völlig unterschiedlichen Anforderungen an Methoden und Systemen zu erstellen. Diese Planungsaufgabe wird kĂŒnftig zunehmend wichtiger und ist fĂŒr den wirtschaftlichen Erfolg der Unternehmen maĂgeblich. In der betrieblichen Praxis wird eine Vielzahl verschiedener AnsĂ€tze und Verfahren zur Lastprognose eingesetzt. Dabei ist derzeit das Verfahren der multiplen Regression am weitesten verbreitet.Im Rahmen dieser Arbeit wurden auf der Basis von Lastgangdaten unterschiedlicher Versorgungskollektive Prognosemodelle erarbeitet. Es erfolgten zunĂ€chst statistische Untersuchungen zwischen den Lastgangdaten und den zugehörigen exogenen GröĂen. Mit den hieraus gewonnenen Erkenntnissen wurde die Entwicklung von Lastprognosemodellen mit Methoden der klassischen Zeitreihenanalysen, den Methoden der stochastischen Prozesse sowie einer Kombination von deterministischen und stochastischen AnsĂ€tzen durchgefĂŒhrt. WeiterfĂŒhrend wurde die Technik der neuronalen Netze zur Lastprognose eingesetzt, da diese eine hohe LernfĂ€higkeit aufweisen und auch fĂŒr andere Anwendungsgebiete leicht trainierbar sind. Die Art und Topologie sowie Anzahl der neuronalen Netze wurde in AbhĂ€ngigkeit der PrognosezuverlĂ€ssigkeit optimiert und anhand von Fallstudien erprobt.
Frequently asked questions
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