Ein Handwerkszeug zum Planen des Verbrauchs, sind die Lastprofile. Durch verändernde Verbrauchsstrukturen gerade auf Seiten der kleineren Stromkunden wird die Prognose dieses Verbrauchs immer schwieriger. Verantwortlich für die Erstellung der Verbrauchsvorhersage sind die Bilanzkreisverantwortlichen bei den Energieversorgern. Die Einführung anderer – genauerer – Verfahren zur Prognose lässt sich am einfachsten in die Veränderungen hinsichtlich der Energiewende integrieren. Der Stromkunde von morgen dürfte darüber dankbar sein.

1. Ende des analytischen und statistischen
Lastprofils im Zuge des Netzumbaus?
Lastgang Prognosen
Ein Handwerkszeug zum Planen des Verbrauchs, sind die Lastprofile. Durch verändernde
Verbrauchsstrukturen gerade auf Seiten der kleineren Stromkunden wird die Prognose dieses
Verbrauchs immer schwieriger. Verantwortlich für die Erstellung der Verbrauchsvorhersage sind die
Bilanzkreisverantwortlichen bei den Energieversorgern. Die Einführung anderer – genauerer –
Verfahren zur Prognose lässt sich am einfachsten in die Veränderungen hinsichtlich der
Energiewende integrieren. Der Stromkunde von morgen dürfte darüber dankbar sein.
Lediglich für Stromkunden mit einer Jahresabnahme von mehr als 100.000 KWh bestehen
individuelle Profile. Für die privaten Haushalte und weite Teile der Klein- und
Mittelständischenunternehmen werden standardisierte Lastgänge für die Berechnung verwendet.
Unterschieden wird zwischen zwei verschiedenen Methoden der Profilverwendung.
Statistisches Lastprofil (Beispiel: H0-dyn)
Bei diesem Verfahren wird auf Basis des Jahresverbrauchs eines Anschlusses der wahrscheinliche
Verbrauch für alle 15 Minuten eines Tages ermittelt. Summiert auf alle Anschlüsse innerhalb eines
Bilanzkreises kann so eine Prognose für das gesamte Jahr erstellt werden. Durch Leistungsmessung
an den Übergabepunkten eines Verteilnetzes kommt es natürlich zu einer Differenz zwischen dem
statistisch wahrscheinlichen Verbrauch und dem tatsächlichen Verbrauch. Diese Differenz wird
vorzeichenrichtig in eine Differenzbilanzierung vermerkt (Beispiel: Syna Netze 2010). Die
Netzbetreiber sind dazu verpflichtet, diese Bilanz auf ihren Internetseiten zum Download anzubieten.
Analytisches Lastprofil
Wird das analytische Verfahren angewendet, dann geht man zunächst von einer Prognose für ein
gesamtes Netz aus. Dadurch lassen sich Abweichungen die sich aus Anomalien Ergeben einfacher
behandeln. Für jeden Verbraucher wird im zweiten Schritt der Anteil an der Summenlast ermittelt,
die für die Abrechnungseinheit (Jahr) konstant bleibt. Die Notwendigkeit einer Differenzbilanzierung
entfällt,da diese immer den Wert “0″ enthalten würde.

2. Nachteile beider Verfahren
Sowohl die Prognose nach dem statistischen Lastprofil, als auch die analytische Variante,
verallgemeinern sehr viele Stromkunden unter einer Berechnung. Zwar können lokale
Gegebenheiten beim analytischen Profil einfach in die Netzprognose übernommen werden, jedoch
geht das innere Verständnis in eine Ursache und Wirkung basierte Analyse verloren. Wie bei allen
statistischen Verfahren, kann man nur sagen, dass es auf Basis der Vergangenheit mit einer hohen
Wahrscheinlichkeit zu einem bestimmten Verbrauch kommen wird. Der Fehler entsteht an den
Extremas – oder dem Zusammentreffen mehrerer Extremas.
Parametrische Lastprofile
Bei einem parametrischen Lastprofil wird eine Prognose auf Basis der ursächlichen Bedingungen
ermittelt. Eine Quelle dieser Parameter ist das Wetter. Kommt es zu einem extrem kalten März (wie
im Jahre 2013),dann ist es gut,wenn man eine Funktion hat, die den Anteil der Wärmeenergie am
Stromverbrauch eines einzelnen Profils kennt. Rekordwerte dienen dann lediglich als
Eingangswerte und bestimmen nicht direkt das Prognoseergebnis. Ein weiteres Beispiel ist die
Bedeckung des Himmels, die Auswirkungen auf den Stromverbrauch für Licht hat.
Fernsehprogramm, Arbeitslosenquote, eine Fußball WM in Deutschland – alles Beispiele für
Parameter, die sich indirekt auf den Stromverbrauch auswirken können. Bei der parametrischen
Lastprofilerstellung kennt der Energieversorger eine große Anzahl dieser Parameter in
synthetischer Form.
Feldtest – Simulation – Eigenwerbung
Aus beruflichen Gründen habe ich persönlich Zugriff auf die Software von Dassault Systemes. Mit
Hilfe eines Smart Grid-Daten Modell habe ich vor ca. 6 Monaten begonnen die Daten von Smart
Meter und auch klassische Stromzähler in Exalead abzulegen. Parallel werden mögliche Parameter
erfasst, die Auswirkungen auf die Profildaten/Lastgang haben könnten. Mit Hilfe von Delmia
Operations Intelligence lasse ich mir dann die Regeln erzeugen, die als Fast-Rules wieder in Exalead
implementiert werden. Sobald diese Regeln aktiv sind, wird bei jeder Veränderung der Parameter
(Beispiel: Wetter) eine neue Prognose erstellt. Auch wenn ich diese Analysen nur auf meinem
eigenen Notebook durchführe, so konnte ich eine deutliche Verbesserung der Prognosequalitäten
erkennen.
Zeitpunkt: Energiewende
Die Einführung eines anderen Prognoseverfahrens hat direkte Auswirkungen auf den Netzbetrieb
und die Abrechnung. Zwar lassen sich die Unsicherheiten reduzieren, Risiken minimieren, allerdings
benötigt eine solche Umstellung einige Integrationspunkte und kann nicht einfach an ein
bestehendes IT-System angehängt werden.
Durch die Energiewende sind Modifikationen in der IT-Systemlandschaft unabdingbar. Parallel zum
Umbau der Netze verändern sich die Geschäftsprozesse. Das “Controlling” der Fertigung eines
Netzbetreibers stellt dabei das Verfahren der Profilerstellung dar.