Anwendung von Wahrscheinlichkeitsvorhersagen auf Lastmanagement (T04#)

• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5486220

Aufgrund der steigenden Einspeisung von erneuerbaren Energien in den deutschenStrommarkt, stehen die Marktteilnehmer vor neuen Herausforderungen. In diesemTransferprojekt möchten wir Wahrscheinlichkeitsvorhersagen des Stromverbrauchs vonIndustriekunden generieren und ihren Nutzen für Lastmanagement untersuchen. Dies kannzum einen Firmen helfen, mit den neuen Markstrukturen zurechtzukommen und zumanderen zu höherer Netzstabilität führen. Zusammen mit ÖKOTEC EnergiemanagementGmbH möchten wir Methoden, die im Rahmen des SFB 649 „Ökonomisches Risiko“entwickelt wurden, an die Bedürfnisse von echten Firmendaten anpassen. Dafür sind flexibleModellierungstechniken nötig. Mögliche zeitliche Veränderungen möchten wir mit Hilfe vonlokalen Methoden angehen. Wir werden die Ergebnisse bewerten und visualisieren und ihreAnwendbarkeit für die Praxis testen.

• DFG-Verfahren: Sonderforschungsbereiche (Transferprojekt)
• Teilprojekt zu: SFB 649: Ökonomisches Risiko
• Antragstellende Institution: Humboldt-Universität zu Berlin
• Teilprojektleiterin: Professorin Dr. Brenda López Cabrera, seit 10/2017