Energieprognose Und Steuerungsmethoden Für Energiespeichersysteme in Verteilungsnetzen: Prädiktive Modellierung Und Kontrolltechniken [German]

By Ayush Sinha, Feras Alasali, William Holderbaum

Dieses Buch beschreibt die stochastische und pr diktive Kontrollmodellierung elektrischer Systeme, die die Herausforderung der Vorhersage des Energiebedarfs unter volatilen Bedingungen bew ltigen kann.

Es wird erwartet, dass das globale Stromnetz mit bedeutenden Energie- und Umweltherausforderungen konfrontiert wird, wie z. B. Treibhausgasemissionen und steigender Energieverbrauch aufgrund der Elektrifizierung von Heizung und Verkehr. Heute umfasst das Verteilungsnetz Energiequellen mit unbest ndigem Nachfrageverhalten und intermittierender erneuerbarer Erzeugung. Daher wird es immer wichtiger, das Nachfrageverhalten im Niederspannungsbereich und die Anforderungen an optimale Energiemanagementsysteme zu verstehen, um Energieeinsparungen zu erzielen, Lastspitzen zu reduzieren und Gasemissionen zu verringern.

Elektrische Lastprognosen sind ein wichtiges Instrument, um das hochgradig stochastische Verhalten der Stromnachfrage zu verstehen und zu antizipieren und um optimaleEnergiemanagementsysteme zu entwickeln. Lastprognosen, insbesondere probabilistische Prognosen, k nnen fundiertere Planungs- und Managemententscheidungen unterst tzen, was f r k nftige kohlenstoffarme Verteilungsnetze von entscheidender Bedeutung sein wird. Bei Speichervorrichtungen k nnen Prognosen den geeigneten Kontrollzustand der Batterie optimieren. Es gibt nur wenige B cher ber Lastprognosen f r Niederspannungsnetze und noch weniger Beispiele daf r, wie solche Prognosen in die Steuerung von Speichern integriert werden k nnen.

Dieses Buch stellt Material zu Lastprognosen, Regelungsalgorithmen und Energieeinsparungen vor und bietet praktische Anleitungen f r Praktiker anhand von zwei Beispielen aus dem wirklichen Leben: Wohnnetze und Kr ne in einem Hafenterminal.

• Format: Hardcover
• Language: German
• ISBN: 3031454707
• ISBN13: 9783031454707
• Release Date: January 2024
• Publisher: Springer Vieweg
• Length: 223 Pages