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DOI: 10.5445/IR/1000081003
Veröffentlicht am 12.03.2018

Konzept zur datengetriebenen Analyse und Modellierung des preisbeeinflussten Verbrauchsverhaltens

Waczowicz, Simon

Abstract:
Der verstärkte Ausbau von Erneuerbare-Energien-Anlagen in Deutschland führt dazu, dass der Anteil der erneuerbaren Energien am gesamten Bruttostromverbrauch im Jahr 2016 bei ca. 32% lag. Die Erzeugungscharakteristik von Photovoltaik- und Windkraftanlagen macht jedoch nachfrage- und erzeugungsseitige Anpassungen im deutschen Elektrizitätsmarkt notwendig. Im Energiesystem der Zukunft (Smart Grid) wird die Bereitstellung von lastseitigen Flexibilitäten eine bedeutende Rolle einnehmen.

Die Veränderung der Verbraucherlast durch Preisanreize steht dabei ausdrücklich nicht ... mehr

Abstract (englisch):
The increased expansion of renewable energy plants in Germany leads to a share of renewable energies in the total gross electricity consumption of around 32% (2016). However, the production characteristics of photovoltaic and wind power plants makes it necessary to adjust the demand and production side of the German electricity market. In the energy system of the future (Smart Grid), the provision of demand side flexibility will play an important role.

The change of the consumer load via variable electricity prices does explicitly not compete with the increased expa ... mehr


Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Publikationstyp Hochschulschrift
Jahr 2018
Sprache Deutsch
Identifikator URN: urn:nbn:de:swb:90-810035
KITopen ID: 1000081003
HGF-Programm 47.01.02; LK 01
Verlag Karlsruhe
Umfang IX, 269 S.
Abschlussart Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Prüfungsdatum 05.03.2018
Referent/Betreuer Prof. R. Mikut
Schlagworte Datenanalyse, Clustering, Smart Grid, Demand Response, Smart Metering
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