Wärmebedarf komplexer Liegenschaften

Prognosen mit künstlichen neuronalen Netzen – Teil 2

Schematische Darstellung

Mit KNN entwickelte Methodik zur Wärmebedarfsprognose

Wärmebedarf und Temperatur

Darstellung der ausgewählten Testperiode vom 17. Januar 2013 bis 1. Februar 2013

Normierter Tageslastgang der Wochentage

Darstellung am Beispiel des Winters 2012: Die Ergebnisse der Analyse verschiedener Netztopologien unter Berücksichtigung der normierten Typtage als Input sind in Tabelle 2 dargestellt.

Explizite Testperiode

Vom 17. Januar 2013 bis 1. Februar 2013 erfolgte eine Testperiode mit unterschiedlichen Ansätzen und Input-Parametern

Histogramm

Darstellung der stündlichen relativen Abweichungen für unterschiedliche Ansätze über den Validierungszeitraum

Bei KWK-Anlagen ergibt sich häufig die Situation, dass die Stromerzeugung vorhergesagt werden soll, aber die Anlagen wärmegeführt betrieben werden. Dafür ist in erster Linie eine akkurate Kenntnis des Wärmebedarfs erforderlich. Dieser kann bei komplexen Standorten von sehr unterschiedlichen Einflüssen abhängen. Auf die Grundlagen in Teil 1 aufbauend wird im Folgenden eine Methode zur jährlichen Wärmebedarfsprognose mittels künstlicher neuronaler Netze (KNN) entwickelt. Zusätzlich werden auf Basis von Wetterprognosen und aufgezeichneten Verbrauchsdaten kurzfristige Wärmebedarfsprognosen für den Day-Ahead-Handel erstellt. Es zeigt sich für das Anwendungsbeispiel, dass eine zuverlässige Wärmebedarfsprognose bereits mit einer stündlichen Wetterprognose der Temperatur und der relativen Feuchte möglich ist.

Jahresprognose Wärmebedarf

Der stündliche Wärmebedarf über ein mittleres Jahr soll als Basis für die Bewertung von Betriebsoptimierungen und zur Unterstützung der Bewertung von langfristigen Investitionsentscheidungen heran gezogen werden.

Zur Entwicklung einer allgemeinen Systematik werden die ausgewählten Netzarchitekturen mit den Datensätzen von 2010 bis 2011 in unterschiedlichen Varianten trainiert und mit den Daten aus 2012 validiert. In der ersten Variante wird mit dem 2010 Datensatz trainiert und mit 2012 validiert. In der nächsten Variante wird zuerst mit 2010, dann mit 2011 trainiert...

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