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Data-Driven Load Profiles and the Dynamics of Residential Electric Power Consumption

Anvari, Mehrnaz und Proedrou, Elisavet und Schaefer, Benjamin und Beck, Christian und Kantz, Holger und Timme, Marc (2022) Data-Driven Load Profiles and the Dynamics of Residential Electric Power Consumption. Nature Communications, 13 (4593). Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41467-022-31942-9. ISSN 2041-1723.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s41467-022-31942-9

Kurzfassung

The dynamics of power consumption constitutes an essential building block for planning and operating sustainable energy systems. Whereas variations in the dynamics of renewable energy generation are reasonably well studied, a deeper understanding of the variations in consumption dynamics is still missing. Here, we analyse highly resolved residential electricity consumption data of Austrian, German and UK households and propose a generally applicable data-driven load model. Specifically, we disentangle the average demand profiles from the demand fluctuations based purely on time series data. We introduce a stochastic model to quantitatively capture the highly intermittent demand fluctuations. Thereby, we offer a better understanding of demand dynamics, in particular its fluctuations, and provide general tools for disentangling mean demand and fluctuations for any given system, going beyond the standard load profile (SLP). Our insights on the demand dynamics may support planning and operating future-compliant (micro) grids in maintaining supply-demand balance.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/185940/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Data-Driven Load Profiles and the Dynamics of Residential Electric Power Consumption
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Anvari, MehrnazPotsdam Institut for Climate Impact Researchhttps://orcid.org/0000-0001-6643-9508NICHT SPEZIFIZIERT
Proedrou, ElisavetInstitute of Networked Energy Systems > Energy Systems Analysishttps://orcid.org/0000-0003-3079-0536NICHT SPEZIFIZIERT
Schaefer, BenjaminKarlsruhe Institute of Technologyhttps://orcid.org/0000-0003-1607-9748NICHT SPEZIFIZIERT
Beck, ChristianQueen Mary University of LondonNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kantz, HolgerMax-Planck Institute for the Physics of Complex Systemshttps://orcid.org/0000-0001-6921-6094NICHT SPEZIFIZIERT
Timme, MarcChairfor Network Dynamics,Institute for Theoretical Physics and Center for Advancing Electronics Dresden (cfaed)https://orcid.org/0000-0002-5956-3137NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:6 August 2022
Erschienen in:Nature Communications
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:13
DOI:10.1038/s41467-022-31942-9
Verlag:Nature Publishing Group
ISSN:2041-1723
Status:veröffentlicht
Stichwörter:load profile, residential load, load modelling
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Energiesystemdesign
HGF - Programmthema:Energiesystemtransformation
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Systemanalyse und Technologiebewertung
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse, OL
Hinterlegt von: Medjroubi, Dr Wided
Hinterlegt am:15 Aug 2022 08:58
Letzte Änderung:22 Aug 2022 08:44

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