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Unsicherheitsbewertete Kurzfrist-Engpassprognosen mit Hilfe von maschinellem Lernen

Jung, Daniel und Schlachter, Henning und Schmidt, Thomas und Schuldt, Frank und Behrends, Holger und Schroedter-Homscheidt, Marion und Vogt, Thomas und von Maydell, Karsten (2026) Unsicherheitsbewertete Kurzfrist-Engpassprognosen mit Hilfe von maschinellem Lernen. Netzwerktreffen des Forschungsnetzwerks Stromnetze 2026, 2026-06-16 - 2026-06-17, Bonn, Deutschland.

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Kurzfassung

Das Projekt Opti-VNL befasst sich mit der Prognose der vertikalen Netzlast (VNL) in Stromnetzen, d.h. mit der Auslastung von Transformatoren zwischen den Netzebenen. Darauf basierend werden Engpassvorhersagen erstellt. Industriepartner liefern Netzmodelle um die Methoden zu verifizieren und bringen die Erkenntnisse in kommerzielle Produkte ein. Von besonderem Interesse sind wetterinduzierte Situationen, die zu einem erhöhten Prognosefehler führen. Ziel ist die Verbesserung von Redispatch-2.0-Prozessen und die Vermeidung der Abregelung von Erneuerbare-Energie-Anlagen.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/225285/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Unsicherheitsbewertete Kurzfrist-Engpassprognosen mit Hilfe von maschinellem Lernen
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Jung, Danieldaniel.jung (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2155-0899NICHT SPEZIFIZIERT
Schlachter, HenningH.Schlachter (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6356-9128NICHT SPEZIFIZIERT
Schmidt, Thomasth.schmidt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3205-2724NICHT SPEZIFIZIERT
Schuldt, Frankfrank.schuldt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4196-2025NICHT SPEZIFIZIERT
Behrends, HolgerHolger.Behrends (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2358-5596NICHT SPEZIFIZIERT
Schroedter-Homscheidt, Marionmarion.schroedter-homscheidt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1854-903XNICHT SPEZIFIZIERT
Vogt, ThomasT.Vogt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6268-8694NICHT SPEZIFIZIERT
von Maydell, Karstenkarsten.maydell (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0966-5810NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:16 Juni 2026
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Vertikale Netzlast Lastprognose Satellitendaten Systemführung Verteilnetz Wolkenkamera Machinelles Lernen
Veranstaltungstitel:Netzwerktreffen des Forschungsnetzwerks Stromnetze 2026
Veranstaltungsort:Bonn, Deutschland
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:16 Juni 2026
Veranstaltungsende:17 Juni 2026
Veranstalter :PtJ
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Energiesystemdesign
HGF - Programmthema:Digitalisierung und Systemtechnologie
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SY - Energiesystemtechnologie und -analyse
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Energiesystemtechnologie
Standort: Oldenburg
Institute & Einrichtungen:Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemtechnologie
Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse, OL
Hinterlegt von: Jung, Dr. Daniel
Hinterlegt am:06 Jul 2026 11:48
Letzte Änderung:06 Jul 2026 11:48

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