Die Schweizerische Agentur für Innovationsförderung, Innosuisse, fördert das Lastmanagement Projekt der Hochschule Luzern mit der Firma ASGAL Informatik GmbH.
Non-Intrusive Load-Monitoring (NILM) für Last- und Lastspitzenmanagement
Der NILM- Service analysiert Smart Meter Daten und identifiziert mit Machine Learning Algorithmen Stromverbraucher und Produzenten (Photovoltaikanlagen). Energieverteilunternehmen (EVU) können diese gewonnenen Metadaten für ihr Lastspitzenmanagement verwenden und die Verbrauchsprognose der nächsten 24 - 36 Stunden besser vorhersagen.
Geräte Erkennung
Der NILM- Service erkennt die einzelnen Gerätetypen:
- Wärmepumpe (WP)
- Boiler
- E- Mobile
- Photovoltaikanlage (PVA)
Charakteristiken pro Gerätetyp (Metadaten):
- Maximale Leistung
- Wärmepumpe:
- Ein- / Aus- Schaltdauer in Abhängigkeit der Aussentemperatur
- Warmwasseraufbereitung: Energie [kWh/Tag]
Disaggregation
Der NILM- Service eruiert aus dem 15- Minuten Smart Meter Daten die angeschlossenen Geräte (Wärmepumpe, Boiler, E- Mobil, Photovoltaikanlage) mit den Metadaten (max. Leistung, nächste prognostizierte Einschaltzeit, mögliche Einschaltverzögerung, usw.).
Lastgang Prognose
Anhand der Wetterprognose (Temperatur, Sonneneinstrahlung) und den gerätespezifischen Metadaten wird die Lastgang- Prognose für die nächsten 24 - 36 Stunden erstellt. Diese Informationen fliessen in das Lastspitzenmanagement und die Verbrauchsprognose ein.