Zusammenfassung
Da die Speicherung von Elektrizität teuer ist, ist es besser, sie zu verbrauchen, wenn sie produziert wird. Daher ist es für alle Beteiligten wie Produzenten, Verteiler, Versorgungsunternehmen und Endverbraucher unerlässlich, den Energieverbrauch im Voraus abzuschätzen, um einen rentablen Zustand zu erreichen. Es gibt viele Prognosestrategien für die Lastprognose, wie kurzfristige, mittelfristige und langfristige. Die kurzfristige Lastprognose (STLF) ist jedoch von größter Bedeutung aufgrund ihrer Fähigkeit, Verbrauchsmuster von Haushalten, kleinen und kleinsten Handelszentren vorherzusagen. Das Kapitel beschreibt Werkzeuge und Techniken für die STLF basierend auf den traditionellen statistischen Modellen und fortgeschrittenen maschinellen Lernverfahren. Das Kapitel gibt einen umfassenden Einblick in die Auswahl des geeigneten Prognosemodells für den beabsichtigten Datensatz und präsentiert eine vergleichende Studie, um dem Lernenden die Vor- und Nachteile der bestehenden Literatur in diesem Bereich zu vermitteln.
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Holderbaum, W., Alasali, F., Sinha, A. (2023). Kurzfristige Lastprognose (STLF). In: Energieprognose und Steuerungsmethoden für Energiespeichersysteme in Verteilungsnetzen. Springer Vieweg, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45471-4_2
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