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|Titel=Kurzfristige Lastprognose von Haushalten | |Titel=Kurzfristige Lastprognose von Haushalten | ||
− | |Betreuer=Christian Hirsch | + | |Vorname=Lucas |
+ | |Nachname=Friedrich | ||
+ | |Abschlussarbeitstyp=Bachelor | ||
+ | |Betreuer=Hartmut Schmeck; Christian Hirsch | ||
|Forschungsgruppe=Effiziente Algorithmen | |Forschungsgruppe=Effiziente Algorithmen | ||
− | |Abschlussarbeitsstatus= | + | |Abschlussarbeitsstatus=Abgeschlossen |
− | | | + | |Beginn=2012/06/14 |
− | + | |Abgabe=2012/09/17 | |
+ | |Beschreibung DE=[[Datei:Hirsch_DA_Lastprognose_Haushalte.pdf|Ausschreibung]] | ||
Klimawandel, steigender Energiebedarf und knapper werdende fossile Energieressourcen rücken immer weiter in den Fokus der Öffentlichkeit. Es müssen neue Lösungen gefunden werden, die den Anforderungen des Wandels zu dezentralen und volatilen Erzeugungsstrukturen sowie zur Elektromobilität Rechnung tragen und dabei ein Höchstmaß an Wirtschaftlichkeit, Versorgungssicherheit und Umweltverträglichkeit garantieren. | Klimawandel, steigender Energiebedarf und knapper werdende fossile Energieressourcen rücken immer weiter in den Fokus der Öffentlichkeit. Es müssen neue Lösungen gefunden werden, die den Anforderungen des Wandels zu dezentralen und volatilen Erzeugungsstrukturen sowie zur Elektromobilität Rechnung tragen und dabei ein Höchstmaß an Wirtschaftlichkeit, Versorgungssicherheit und Umweltverträglichkeit garantieren. | ||
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Haushalten bis zu 24 Stunden im Vorfeld abschätzen. Als Basis für die kurzfristigen Lastprognosen dienen historische Verbrauchsdaten | Haushalten bis zu 24 Stunden im Vorfeld abschätzen. Als Basis für die kurzfristigen Lastprognosen dienen historische Verbrauchsdaten | ||
und Wetterdaten. | und Wetterdaten. | ||
+ | |Student=Lucas Friedrich | ||
+ | }} |
Aktuelle Version vom 27. Januar 2015, 13:21 Uhr
Abschlussarbeitstyp: Bachelor
Betreuer: Hartmut Schmeck, Christian Hirsch
Forschungsgruppe: Effiziente Algorithmen
Archivierungsnummer: 3399
Abschlussarbeitsstatus: Abgeschlossen
Beginn:
14. Juni 2012
Abgabe: 17. September 2012
Datei:Hirsch DA Lastprognose Haushalte.pdf Klimawandel, steigender Energiebedarf und knapper werdende fossile Energieressourcen rücken immer weiter in den Fokus der Öffentlichkeit. Es müssen neue Lösungen gefunden werden, die den Anforderungen des Wandels zu dezentralen und volatilen Erzeugungsstrukturen sowie zur Elektromobilität Rechnung tragen und dabei ein Höchstmaß an Wirtschaftlichkeit, Versorgungssicherheit und Umweltverträglichkeit garantieren.
Aktuelle Smart Grid-Initiativen haben eine intelligente Nutzung aller zur Verfügung stehenden Ressourcen sowie die Optimierung und Integration des Gesamtsystems der Elektrizitätsversorgung zum Ziel. In diesem Zusammenhang spielt die Prognose der zu erwartenden Last eine bedeutende Rolle, um ein Gleichgewicht von Energieerzeugung und -verbrauch sicher zu stellen.
Im Rahmen dieser Arbeit sollen Verfahren implementiert und evaluiert werden, welche den voraussichtlichen Stromverbrauch von Haushalten bis zu 24 Stunden im Vorfeld abschätzen. Als Basis für die kurzfristigen Lastprognosen dienen historische Verbrauchsdaten und Wetterdaten.