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Kostenoptimale Prognose von Lasten in der Energiewirtschaft

AutorCarsten Schneider
VerlagJosef Eul Verlag
Erscheinungsjahr2002
Seitenanzahl152 Seiten
ISBN9783899360028
FormatPDF
KopierschutzDRM
GerätePC/MAC/eReader/Tablet
Preis30,50 EUR
Mit der Entwicklung des europäischen Binnenmarktes im Energiesektor und der damit verbundenen Liberalisierung des deutschen Energiemarktes im Jahr 1998 haben sich aufgrund entsprechend größerer Entscheidungsspielräume von Kunden und Anbietern neue Prognoseprobleme entwickelt. So müssen gebietsfremde Stromanbieter bei dem Netzbetreiber, in dessen Versorgungsgebiet sich ein Kunde befindet, mittels eines Fahrplanes anmelden, welche Strommenge in das Netz eingespeist – und nach Möglichkeit auch vom Kunden entnommen – wird. Bei mangelnder Übereinstimmung zwischen Einspeisung und Entnahme fallen für den Stromanbieter erhebliche Mehrkosten an. Neben der Notwendigkeit exakter Prognosen besteht die Schwierigkeit für den Stromanbieter in der Datenmenge, die bei täglich 96 Beobachtungen pro industriellem oder gewerblichem Kunden eine vollständige Automatisierung der Prognoseerstellung erfordert, und der Komplexität der zur Berechnung der Fehlerkosten verwendeten Kostenfunktion.
Unter Berücksichtigung der in der Energiewirtschaft vorliegenden Rahmenbedingungen wird ein automatisiertes Prognosesystem vorgestellt, das in einem integrierten Verfahren die vorliegenden Lastzeitreihen bezüglich strukturell unterschiedlicher Tagesverläufe klassifiziert und mit einem robusten Verfahren zukünftige Lasten prognostiziert. Darauf aufbauend werden die komplizierten, in der Praxis der Energieversorger verwendeten Kostenfunktionen statistisch aufbereitet und in mehreren Schritten zur Optimierung der Prognosen berücksichtigt. Diese Prognosen können für beliebige Kunden oder Gruppen von Kunden (Bilanzkreise) als Fahrplan verwendet werden, der darauf ausgerichtet ist, minimale Kosten für Fahrplanabweichungen zu verursachen. Es ergeben sich, wie auch anhand echter Daten gezeigt werden kann, in der Regel Vorteile gegenüber dem einfachen, in der bisherigen Praxis eines Energieversorgungsunternehmens eingesetzten Verfahren zur Fahrplanerstellung.
Über den Autor:
Carsten Schneider, geboren am 17. Mai 1973 in Dortmund, studierte nach Abitur und Grundwehrdienst Statistik am Fachbereich Statistik der Universität Dortmund. Seit dem Diplom mit Schwerpunkt Ökonometrie 1998 ist er als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Bergischen Universität Wuppertal am Lehrstuhl für Wirtschaftsstatistik von Prof. Dr. Gerhard Arminger beschäftigt. Promotion zum Dr. rer. oec. im Juli 2002.   

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Blick ins Buch
Inhaltsverzeichnis
Danksagung7
Inhaltsverzeichnis9
Abbildungsverzeichnis13
Tabellenverzeichnis15
Einleitung17
Problemstellung17
Aufbau der Arbeit18
Die Situation auf dem Strommarkt21
Ausgangssituation21
Rechtliche Situation21
Struktur der bundesdeutschen Elektrizitätswirtsc23
Marktvolumen und Marktstellung des Stroms in Deutschland24
Interne Struktur der Versorgungsunternehmen26
Liberalisierung des Strommarkts27
Neue Rahmenbedingungen im Strommarkt27
Anforderungen an die interne Struktur der Energieversorger30
Kosten für die Netznutzung31
Allgemeine Kosten32
Kosten für Fahrplanabweichungen33
Bilanzkreisbildung34
Klassifizierung einzelner Lastzeitreihen37
Zusammenfassung von Wochentagen zu Tagestypen39
Beispiel für die Tagestypenerkennung40
Informationsverfügbarkeit42
Hierarchische Varianzanalyse43
Aufbau der Design-Matrix43
Regressionsrechnung45
Wald-Teststatistiken46
Tests zur Feststellung von Tagestypen47
Prüfung auf Gleichheit von Wochentagen innerhalb47
Prüfung auf Gleichheit von Wochentagen innerhalb48
Prüfung auf Gleichheit von Arbeitstagen und Nich49
Bestimmung des Gesamt-Testniveaus49
Zusammenfassung von Zeitpunkten zu Regimes50
Notwendigkeit der Regimebildung50
Verfahren der K-Means-Clusteranalyse51
Eingabe-Matrix zur Clusteranalyse52
Distanzfunktionen52
Berechnung der K-Clusterlösung53
Startwertverfahren54
Bestimmung der Clusterzahl56
Ergebnis der Klassifikationen57
Prognose des Stromverbrauchs59
Der variable Lag-Operator59
Der exponentielle Filter-Operator60
ARX-Modell62
Modellformulierung63
Berechnung der Prädiktoren64
Prognose mit Regressionsmodellen66
Das explorative Faktormodell67
Faktormodellbaum (explorativ)69
Berechnung von Mittelwerten zur Trend-Bereinigung70
Globaler Mittelwert70
Mit Regression trendbereinigte Lastvektoren70
Mit gleitendem Durchschnitt bereinigte Lastvektoren71
Berechnung und Zerlegung der Kovarianzmatrix72
Bereinigung der Faktorwerte mit Regression73
Regression mit gewöhnlicher Kleinste-Quadrate-Me74
Prognose mit dem Faktormodell74
Problematik der praktisch eingesetzten Kostenfunktionen77
Struktur der Kostenfunktionen für Fahrplanabweic77
Technische Aspekte bei Fahrplanabweichungen77
Berechnung des Toleranzbandes79
Abweichungen im Toleranzband79
Größere Abweichungen80
Verwendete Preise und Grenzen80
Dimensionen der Kostenfunktion82
Dimensionsreduktion der Kostenfunktion84
Schätzung des Bezugswerts85
Bestimmumg der Eingabewerte für die Extremwert-S85
Die Extremwert-Schätzung mittels Weibull-Verteil86
Schätzung des maximalen Fehlers88
Umlage des Leistungs- auf den Arbeitspreis88
Kostenoptimale Anpassung der Prognosen91
Kostenoptimale Lastprognosen91
Kostenoptimale Prognosen im Lin-Lin-Fall91
Kostenfunktion bei Lastprognosen94
Schätzung der Kostenfunktion95
Verallgemeinerung der stückweisen zur einfachen96
Saldierung von Fehlern97
Berechnung einer mittleren Steigung98
Iterative Initialisierung einer kostenoptimalen Prognose99
Notwendigkeit der Simulation99
Abbruchkriterium103
Anwendung des Prognosesystems auf Kundendaten eines Stromversorgers105
Implementierung105
Verwendete Daten105
Daten-Grundlage106
Praktische Restriktionen für die Anwendung des V107
Referenzverfahren108
Ergebnisse des Verfahrens110
Ergebnisse im Initialisierungszeitraum110
Kunde 1 – Einzelkunde111
Kunde 2 - Einzelkunde113
Kunde 3 – Bilanzkreis116
Betrachtung aller Kunden118
Ergebnisse im Zeitraum der rollierenden Prognose119
Kunde 1 – Einzelkunde119
Kunde 2 – Einzelkunde120
Kunde 3 – Bilanzkreis122
Betrachtung aller Kunden124
Beurteilung der Maximaprognosen125
Diskussion127
Anhang131
A.1Kunde 4132
A.2Kunde 5134
A.3Kunde 6136
A.4Kunde 7138
A.5Kunde 8140
A.6Kunde 9142
A.7Kunde 10144
A.8Kunde 11146
Literaturverzeichnis149

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