Titelaufnahme

Titel
Analyse von Kundenlastprofilen und automatische Zerlegung in Gerätelastgänge / von Anatol Amon
VerfasserAmon, Anatol
Begutachter / BegutachterinBrauner, Günther
Erschienen2011
Umfang73 Bl. : Ill., zahlr. graph. Darst.
HochschulschriftWien, Techn. Univ., Dipl.-Arb., 2011
Anmerkung
Zsfassung in engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Top-down Algorithmus / DSM / Laststeuerung
Schlagwörter (EN)Demand Side Management
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-51386 Persistent Identifier (URN)
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Analyse von Kundenlastprofilen und automatische Zerlegung in Gerätelastgänge [1.03 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Eine der heutigen Herausforderungen der Energiesysteme ist die hohe Spitzenlast zu einigen Zeitpunkten des Tages. Obwohl in Summe genug Energie zur Verfügung steht, so kann es bei Spitzenlast zu Engpässen bei der Leistungsbereitstellung kommen. Um diese Spitzenlast zu vermeiden, wird nun die Last zeitlich verschoben - Stichwort Demand Side Management. Für große Industriebetriebe ist das seit vielen Jahren schon Alltag, nicht aber für die Haushalte. Um das Potential hier ausschöpfen zu können, muss man zuerst die Haushalte besser analysieren können, und das mit einem vertretbaren Aufwand. Hier wird nun die Frage behandelt, wie denn nun mit anfänglich wenig Informationen und wenig rechentechnischen Aufwand zu brauchbaren Analysen des Haushaltes kommen kann. Desweiteren soll beantwortet werden, ob ein solcher Algorithmus dann in der Lage ist, die Daten für effizientes Demand Side Management aufzubereiten.

Der zweite Teil der Arbeit gibt die Probleme, die für die Einführung für Demand Side Management ausschlaggebend sind, wieder und fasst auch nochmal die wesentlichsten Möglichkeiten dieser Methode zusammen.

Zusammenfassung (Englisch)

Today's challenges of the energy systems are the peak loads during several times of a day. A way to handle this problem is load shifting, especially Demand Side Management. Although this is a normal practice for the industries, the households do not deal with this issue yet. But this should change in the future. Therefore it is necessary to find a proper but also cheap way to analyse the household. Now the question is, if it is possible to find a top-down algorithm, without too specific criteria and with a modicum of effort, and will then the results be good enough for efficient Demand Side Management. The algorithm should work with as less as possible information.

The second part is a summary of the problems for the implementation of Demand Side Management, especially the concerns of the customers.