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Laborleiter

Prof. Dr. Wolfgang Schellong

Prof. Dr. Wolfgang Schellong

Informations-, Medien- und Elektrotechnik
Institut für Automatisierungstechnik (IA)

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    50679 Köln
  • Raum ZO-09-09
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Lastprognoseverfahren

Lastprognoseverfahren berechnen auf der Basis historischer Lastdaten mit Hilfe mathematischer Modelle den künftigen Energiebedarf eines Versorgungsgebietes oder eines Unternehmens.

LastprognoseverfahrenLastprognoseverfahren (Bild: W. Schellong, TH Köln)

Lastprognoseverfahren bilden die Voraussetzung für einen optimalen Anlageneinsatz bei Energieversorgern (Fahrweiseoptimierung) und für eine günstige Energiebeschaffung (Portfoliomanagement). Im Rahmen einer mathematischen Modellierung werden die wichtigsten Einflussparameter des Energieverbrauches untersucht und beschrieben. Dabei kommen verschiedene Modellansätze zum Einsatz. Die Entwicklung von Lastprognoseverfahren umfasst die folgenden Maßnahmen:

  • Erfassung und Aufbereitung historischer Energieverbrauchsdaten
  • Lastdatenanalyse
  • Mathematische Modellierung des Energiebedarfs in Abhängigkeit wesentlicher Einflussparameter wie Klimafaktoren, Produktions- und Nutzungsdaten
  • Zeitreihenanalysen
  • Vergleichstageverfahren
  • Regressionsanalyse
  • Adaptive Modellierung mit Hilfe neuronaler Netze
  • Softwareentwicklung

Durchgeführte Projekte:

  • Lastprognose des Wärmebedarfs für ein Fernwärmeversorgungssystem der Energieversorgung Offenbach AG
  • Entwicklung von Lastprognosemodellen für den Strom- und Wärmebedarf mit Hilfe neuronaler Netze
  • Vergleichende Untersuchungen zur Strom- und Wärmelastprognose auf der Basis von Regressionsmodellen und von neuronalen Netzen
  • Lastprognose das Strombedarfs für einen Großkunden der DB Energie GmbH mit Hilfe des Vergleichstageverfahrens
  • Stromlastprognose für die Dynamit Nobel AG
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