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Kurzfristige probabilistische Zeitreihenprognose des Energieverbrauchs von Gebäuden

Backhaus, Fabian (2023) Kurzfristige probabilistische Zeitreihenprognose des Energieverbrauchs von Gebäuden. Master's, Universität Oldenburg.

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Abstract

Die Bedeutung probabilistischer elektrischer Lastvorhersagen nimmt durch die zunehmende Elektrifizierung, insbesondere im Wohngebäudebereich, stetig zu. Mittels probabilistischer Vorhersagen kann auf Grundlage von risikobasierten Entscheidungen die Betriebsplanung flexibler Anlagen optimiert werden, was zu einer Reduktion der Energiekosten und CO2-Emissionen fuhren kann. In dieser Arbeit wird die Anwendung von ARIMA-GARCH-Modellen als bedingte Mittelwert- und Varianzmodelle zur Erstellung kurzfristiger probabilistischer Prognoseintervalle fur den elektrischen Lastverlauf des nächsten Tages untersucht. Der Prognosehorizont umfasst dabei 96, was einer zeitlichen Auflösung von 15 Minuten entspricht. Zudem wird eine naive Prognosemethode sowie die Quantilsregression als Benchmark fur die erstellten ARIMA-GARCH Modelle herangezogen. Die drei Modelle werden im Rahmen einer Case-Study auf ein Jahr an Haushaltslast-Daten angewandt und mittels einer proper Scoring-Rule, dem Winklerscore, verglichen. Auch wenn ARIMA-GARCH Modelle fur die Vorhersage typischer Tagesverläufe und Volatilitäten genutzt werden können, so übertreffen diese Modelle noch nicht die Ergebnisse der Benchmark-Methoden und lassen weiteren Raum fur Optimierung.

Item URL in elib:https://elib.dlr.de/198464/
Document Type:Thesis (Master's)
Title:Kurzfristige probabilistische Zeitreihenprognose des Energieverbrauchs von Gebäuden
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iDORCID Put Code
Backhaus, FabianUNSPECIFIEDUNSPECIFIEDUNSPECIFIED
Date:20 October 2023
Open Access:No
Number of Pages:85
Status:Published
Keywords:probabilistische Lastprognosen, faire Bewertung, Benchmarking, Quantilsregression, ARIMA-GARCH
Institution:Universität Oldenburg
Department:Insitut für Mathematik
HGF - Research field:Energy
HGF - Program:Energy System Design
HGF - Program Themes:Digitalization and System Technology
DLR - Research area:Energy
DLR - Program:E SY - Energy System Technology and Analysis
DLR - Research theme (Project):E - Energy System Technology
Location: Oldenburg
Institutes and Institutions:Institute of Networked Energy Systems > Energy System Technology
Deposited By: Brucke, Karoline
Deposited On:19 Feb 2024 10:05
Last Modified:19 Feb 2024 10:05

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