Plenz, Maik

Die Auswirkungen des Klimawandels sind weltweit spür- und messbar. Langanhaltende Dürrephasen in Frankreich, Überschwemmungen in Italien, wochenlange Waldbrände in den Vereinigten Staaten und Kanada sind nach verschiedenen Experten, wie bspw. des IPCC, Auswirkungen eines sich verschiebenden Klimas. In Deutschland wirken sich die Folgen auf die Umwelt und die Wirtschafts- und Lebensbereiche aus. Auch die Strukturen der Energielogistik sind betroffen. Speziell in Großstädten sind die Auswirkungen spürbar. Klimatische Faktoren wie Temperaturerhöhungen zur Luft und im Boden, Häufigkeit von Niederschlägen und deren Menge aber auch Vegetationsveränderungen oder Extremwetter wirken sich besonders aus. Speziell in der elektrischen Infrastruktur und hier mit dem Fokus auf Übertragung und Verteilung, wird eine Wirkungskette und deren Auswirkungen untersucht. Grundlage ist eine Zusammenarbeit mit der Stromnetz Hamburg GmbH (SNH), bei welchem die Betroffenheit der Verteilnetze und die techno-ökonomischen Auswirkungen und Anpassungsoptionen auf wichtige Assets in zwei Berichten untersucht werden. Nachfolgend werden anonymisierte Auszüge aus den Ergebnissen vorgestellt und die Auswirkungen des Klimawandels beschrieben. Ziel des Papers ist die Darstellung des aktuellen Forschungsstandes auf dem Gebiet der klimatischen Auswirkungen auf Assets von Netzbetreibern.

Die fortlaufende Elektrifizierung der Busflotten führt zu neuen Herausforderungen, sowohl für den Flottenbetreiber als auch für das bestehende Energieversorgungssystem. Ein detailliertes Verständnis der Lastprofile der entsprechenden Busbetriebshöfe kann eventuelle Risiken mildern und zusätzlich eine Reihe von unterschiedlichen markt- und netzorientierten Use Cases ermöglichen. Die synthetischen Lastprofile bieten sich hierbei als eine gute Grundlage für die relevanten Design-, Betrieb- oder Optimierungsanalysen. Dieses Paper definiert synthetische Lastprofile der elektrischen Busbetriebshöfe, basierend auf der Analyse der 17 bestehenden Busbetriebshöfe in der Metropolregion Hamburg. Mithilfe einer Clustering-Analyse konnten drei unterschiedliche synthetische Lastprofile definiert werden, abhängig von den Charakteristiken der Busbetriebshöfe und den dazugehörigen Umläufen.

In diesem Beitrag wird der Einsatz hybrider neuronaler Netze für Zeitreihenprognosen in verschiedenen Bereichen wie Energie, Verkehr, Finanzen und Umweltüberwachung untersucht. Es werden die grundlegenden Bausteine hybrider neuronaler Netze und die Verwendung struktureller Lösungen wie der Bidirektionalität vorgestellt. Außerdem werden die Genauigkeit, Anwendbarkeit und Nutzbarkeit von vier Hybridmodellen bewertet, die Faltungsschichten und rekurrente Einheitenblöcke zur Vorhersage zukünftiger Werte von Zeitreihendaten verwenden. Das Papier zeigt die Funktionalität des Modells, um automatisch zeitliche Muster aus historischen Daten zu extrahieren und zeitliche Vorhersagen zu treffen. Darüber hinaus werden die Ergebnisse von Open-Loop-Simulationen von Szenarien unterschiedlicher Komplexität vorgestellt sowie Schlussfolgerungen und Perspektiven für die weitere Forschung beurteilt. Dieses Paper dient als Übersicht für Forscher und Praktiker, die an der Verwendung neuronaler Netze für Zeitreihenprognosen interessiert sind.