„nachhaltige technologien 04 | 2020"

Datengrundlage der Verbrauchsdaten bilden 5-min Leistungsdaten von mehr als 70 Endkunden mit Wär- mepumpen, wobei die Daten für Raumheizung und Warmwasser in der Regel nicht getrennt vorliegen. Zur Vorhersage der 24h-Lastkurve entwickelt AEE INTEC ein hybrides Prognosemodell: Dieses kombiniert einen deterministischen Teil, basierend auf lokalen Wettervorhersagen, und einen stochastischen Teil, der das BenutzerInnenverhalten, wie z. B. den Warm- wasserverbrauch modelliert. Die Prognose von AEE INTEC ist aus Sicht der EVN interessant, da elektrische Wärmeanwendungen zum Beispiel in Form von Wärmepumpen weit verbreitet sind und schon heute einen wesentlichen Anteil an der gesamten Lastkurve haben. Außerdem werden Wärmeanwendungen oft mit einem trägen thermi- schen Speicher betrieben, etwa der thermischen Masse der beheizten Gebäude oder einem Warmwas- serspeicher. Diese Anwendungen könnten sich so für Lastverschiebungen zur Erhöhung des Eigenverbrau- ches oder für systemdienliche Maßnahmen eignen. Eine genaue Prognose der Last ist ein wesentlicher Schritt, um das Lastverschiebungspotential nutzen zu können. Erste Testphase in Niederösterreich gestartet Gemeinsam mit der EVN (Energieversorgung Nieder- österreich) wurde die erste Testphase zur Datener- hebung über den digitalen Optimierungsassistenten „joulie“ gestartet, mit aktuell 148 aktiven Haushal- ten. Der Energieversorger erhält im 5-Minuten-Raster Erzeugungs- und Verbrauchsdaten der angeschlosse- nen Haushalte. Ergänzend zu den derzeit erhobenen Daten sollen in die „Open Data Platform“ auch Daten anderer Green Energy Lab-Projekte und Partner inte- griert werden. Mittelfristig soll damit eine „virtuelle Landkarte“ entstehen, auf der die Energieflüsse in der Green Energy Lab-Vorzeigeregion Burgenland, Nieder- österreich, Steiermark und Wien abgebildet werden. Erstellung von Lastprognosen AEE INTEC arbeitet als Projektpartner von „Open Data Platform“ an Analyse- und Prognosemodellen für den Stromverbrauch, der bei Haushalten mit Wärmepum- pen für thermische Anwendungen (Raumheizung und Warmwasser) entsteht. Konkret soll die elektrische Lastkurve von Wärmeanwendungen im Haushalt hoch- aufgelöst über 24 Stunden vorhergesagt werden. Die Besonderheit besteht darin, dass die Haushalte räumlich über ein größeres Gebiet (Niederösterreich) verteilt sind, sodass lokale Wettereinflüsse in der Prognose verwendet werden müssen. Aus Gründen des Datenschutzes ist der genaue Standort einzelner KundInnen nicht bekannt, sondern nur der gemittelte Standort mehrerer KundInnen, aggregiert über einen geografischen Bereich. Für diese Aggregierung ver- wendet der Projektpartner ms:gis das Raumindizie- rungsverfahren H3 (open source, siehe h3geo.org ), mit dem mehrere KundInnen in einem Hexagon aggregiert werden. Ausschnitte aus der Kartenansicht der Open Data Platform. Ein Klick auf die farbigen Hexagone erlaubt die grafische Darstellung der Energiedaten von KundInnen in diesem Gebiet Quelle: ms:gis Lastprofil eines Kunden / einer Kundin im Vergleich zum zugeordneten Lastprofil aus der Clusteranalyse Quelle: AIT