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Kurzfrist-Lastprognose für die Day-Ahead- und Intraday-Stromnachfrage bei sich systematisch ?ndernden Lasten

机译：具有系统载荷的前一天和日内电力需求的短期负荷预测

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Zusammenfassung Lastprognosen werden in vielen Bereichen der deutschen Energiewirtschaft eingesetzt, um auf Basis dieser beispielsweise die Energieerzeugung oder den Energiezukauf zu planen und zu optimieren. Dafür sind genaue Lastprognosen unabdingbar. Viele Lastprognosemethoden sto?en jedoch an ihre Grenzen, wenn das vorherzusagende Lastprofil systematischen ?nderungen unterliegt, da das Prognosemodell in der Regel anhand historischer Daten kalibriert wird und auf dieser Basis die aufgetretene Last mit den Inputdaten in Verbindung stellt. Durch eine Ver?nderung des Lastprofils – z. B. durch ein zus?tzliches Geb?ude – verschiebt sich das Lastniveau im Vergleich zum Kalibrierzeitraum. Da das Lastprognosemodell auf Grundlage der historischen Daten kalibriert ist, k?nnen daraus erh?hte Prognosefehler resultieren, die wiederum negative Folgen für die darauffolgenden Optimierungsschritte mit sich bringen k?nnen. In dieser Arbeit wird deshalb ein methodischer Ansatz für ein Lastprognosemodell vorgestellt, das sich automatisch an sich systematisch ?ndernde Lastprofile anpassen kann. Dieses Lastprognosemodell wird zun?chst anhand eines Anwendungsfalls verifiziert, bevor dieses anschlie?end auf zwei weitere, extreme Nachfragef?lle angewendet wird, um die Grenzen des entwickelten Lastprognosemodells zu identifizieren.
机译：汇总负载预测用于德国能源行业的许多领域，以便在这些方面计划和优化能源生产或能源购买。精确的负载预测是必不可少的。然而，许多负载预后方法伴随着它们的限制，当预测负载概况受系统变化时，由于预测模型通常在历史数据的基础上校准并在此基础上设置负载。通过更改负载曲线 - z。 B.通过积极的建筑 - 与校准期相比，负载水平换档。由于基于历史数据校准了负荷预后模型，因此它可能导致预后误差，这反过来可以带来后续优化步骤带来负面后果。因此，在这项工作中，提出了一种方法学方法，该方法可以自动适应系统的负载轮廓。该负载预患模型最初在应用程序事件的基础上验证，然后在此连接应用于两个更极端的需求之前，以确定发达的负载保护器模型的限制。

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