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Combined PV Power and Load Prediction for Building-Level Energy Management Applications

Telle, Jan-Simon und Maitanova, Nailya und Steens, Thomas und Hanke, Benedikt und von Maydell, Karsten und Grottke, Matthias (2020) Combined PV Power and Load Prediction for Building-Level Energy Management Applications. In: 2020 15th International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies, EVER 2020. IEEE. 2020 Fifteenth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER), 2020-09-10 - 2020-09-12, Online / Monte-Carlo, Monaco. doi: 10.1109/EVER48776.2020.9243026. ISBN 978-172815641-5.

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Kurzfassung

In order to successfully integrate renewable energy technologies, the requirements of local energy management systems are becoming increasingly complex, as is the sector integration of electricity, heat and transportation. To address this, this study investigated the combination of machine learning-based PV power and load demand prediction approaches to forecast residual load at the building level. The forecast accuracy, seasonal dependencies and the effects of single forecasts on the residual load were evaluated by means of three different metrics, namely: mean absolute error (MAE), root-mean-square error (RMSE) and the mean absolute scaled error (MASE). The applicability of the combined forecast was tested via a case study of integrated battery-electric vehicles and a PV system in an existing commercial building. The results show how the residual load forecast can help schedule grid-friendly charging demand and optimize PV self-consumption.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/137127/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Combined PV Power and Load Prediction for Building-Level Energy Management Applications
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Telle, Jan-SimonJan-Simon.Telle (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-6228-6815NICHT SPEZIFIZIERT
Maitanova, NailyaNailya.Maitanova (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1287-8139NICHT SPEZIFIZIERT
Steens, ThomasThomas.Steens (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4218-3015NICHT SPEZIFIZIERT
Hanke, BenediktBenedikt.Hanke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7927-0123NICHT SPEZIFIZIERT
von Maydell, KarstenKarsten.Maydell (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0966-5810NICHT SPEZIFIZIERT
Grottke, MatthiasMatthias.Grottke (at) hammer.agNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2 November 2020
Erschienen in:2020 15th International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies, EVER 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/EVER48776.2020.9243026
Verlag:IEEE
Name der Reihe:2020 Fifteenth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER)
ISBN:978-172815641-5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Combined PV-power and load prediction, load Management in commercial buildings, machin learning approaches, optimized charging of battery electric vehicles
Veranstaltungstitel:2020 Fifteenth International Conference on Ecological Vehicles and Renewable Energies (EVER)
Veranstaltungsort:Online / Monte-Carlo, Monaco
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:10 September 2020
Veranstaltungsende:12 September 2020
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:TIG Technologie, Innovation und Gesellschaft
HGF - Programmthema:Erneuerbare Energie- und Materialressourcen für eine nachhaltige Zukunft
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemanalyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Energiesystemtechnik (alt)
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemtechnologie
Hinterlegt von: Telle, Jan-Simon
Hinterlegt am:11 Nov 2020 15:39
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:39

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