Simon, Daniel (2013)
Konzept einer Data Mining Plattform zur Analyse von Nutzer- und Verbrauchsdaten einer Smart Metering Studie.
Technische Universität Darmstadt
Diplom- oder Magisterarbeit, Bibliographie
Kurzbeschreibung (Abstract)
Im Rahmen der in Deutschland beschlossenen Energiewende steht eine grundlegende Umstrukturierung der Energieversorgung bevor. Neben dem Wechsel zu einer primären Nutzung erneuerbarer Energieträger, anstelle von Atomkraft und fossilen Brennstoffen, sollen auch die Energienetze selbst zu intelligenten Smart Grids ausgebaut werden. Diese erweitern die herkömmlichen Versorgungsnetze um Kommunikationskanäle und ermöglichen so das Messen, Steuern und Regeln von Energieverbrauch und -erzeugung, um so der verteilten und stetig schwankenden Gewinnung erneuerbarer Energien gerecht zu werden. Auf dem Weg zum Smart Grid sollen zunächst flächendeckend elektronische Energiezähler, sogenannte Smart Meter, eingeführt werden, welche eine Echtzeiterfassung des Energieverbrauchs erlauben. Mit Hilfe dieser Daten ist es unter Umständen möglich, die bisher üblichen Lastprofile zur Prognose des Energiebedarfs zu verbessern oder auch zu ersetzen und so eine genauere Vorhersage des Bedarfs zu ermöglichen. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit ein Konzept einer Data-Mining-Plattform zur Analyse von Smart-Meter-Daten entworfen, für dessen prototypische Umsetzung und Evaluierung die Daten einer irischen Smart-Meter-Studie der Commission for Energy Regulation (CER) zur Verfügung standen. Zur Entwicklung des Konzeptes wurden zunächst die marktüblichen Verfahren zur Prognose von Verbrauchsdaten sowie die Daten der Smart-Meter-Studie untersucht, um die Anforderungen an ein geeignetes Data-Mining-System zu formulieren. Anschließend konnte ein entsprechendes Plattformkonzept auf Basis der Software RapidMiner entworfen und in einer prototypischen Umsetzung evaluiert werden. Aufgrund beobachteter Ressourcenengpässe bei der Verarbeitung der Massendaten der Energiemesswerte, wurde das Konzept um eine Client-Server-Architektur erweitert und zusätzlich verschiedene Datenbanksysteme integriert. Auch das erweiterte Konzept konnte daraufhin entsprechend umgesetzt und erfolgreich getestet werden. Mit Hilfe der implementierten Komponenten des Konzepts konnten zudem beispielhafte Data-Mining-Analysen durchgeführt und die Funktionsfähigkeit des Konzeptes somit validiert werden.
| Typ des Eintrags: | Diplom- oder Magisterarbeit |
|---|---|
| Erschienen: | 2013 |
| Autor(en): | Simon, Daniel |
| Art des Eintrags: | Bibliographie |
| Titel: | Konzept einer Data Mining Plattform zur Analyse von Nutzer- und Verbrauchsdaten einer Smart Metering Studie |
| Sprache: | Deutsch |
| Publikationsjahr: | November 2013 |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | Im Rahmen der in Deutschland beschlossenen Energiewende steht eine grundlegende Umstrukturierung der Energieversorgung bevor. Neben dem Wechsel zu einer primären Nutzung erneuerbarer Energieträger, anstelle von Atomkraft und fossilen Brennstoffen, sollen auch die Energienetze selbst zu intelligenten Smart Grids ausgebaut werden. Diese erweitern die herkömmlichen Versorgungsnetze um Kommunikationskanäle und ermöglichen so das Messen, Steuern und Regeln von Energieverbrauch und -erzeugung, um so der verteilten und stetig schwankenden Gewinnung erneuerbarer Energien gerecht zu werden. Auf dem Weg zum Smart Grid sollen zunächst flächendeckend elektronische Energiezähler, sogenannte Smart Meter, eingeführt werden, welche eine Echtzeiterfassung des Energieverbrauchs erlauben. Mit Hilfe dieser Daten ist es unter Umständen möglich, die bisher üblichen Lastprofile zur Prognose des Energiebedarfs zu verbessern oder auch zu ersetzen und so eine genauere Vorhersage des Bedarfs zu ermöglichen. Zu diesem Zweck wurde im Rahmen dieser Arbeit ein Konzept einer Data-Mining-Plattform zur Analyse von Smart-Meter-Daten entworfen, für dessen prototypische Umsetzung und Evaluierung die Daten einer irischen Smart-Meter-Studie der Commission for Energy Regulation (CER) zur Verfügung standen. Zur Entwicklung des Konzeptes wurden zunächst die marktüblichen Verfahren zur Prognose von Verbrauchsdaten sowie die Daten der Smart-Meter-Studie untersucht, um die Anforderungen an ein geeignetes Data-Mining-System zu formulieren. Anschließend konnte ein entsprechendes Plattformkonzept auf Basis der Software RapidMiner entworfen und in einer prototypischen Umsetzung evaluiert werden. Aufgrund beobachteter Ressourcenengpässe bei der Verarbeitung der Massendaten der Energiemesswerte, wurde das Konzept um eine Client-Server-Architektur erweitert und zusätzlich verschiedene Datenbanksysteme integriert. Auch das erweiterte Konzept konnte daraufhin entsprechend umgesetzt und erfolgreich getestet werden. Mit Hilfe der implementierten Komponenten des Konzepts konnten zudem beispielhafte Data-Mining-Analysen durchgeführt und die Funktionsfähigkeit des Konzeptes somit validiert werden. |
| Zusätzliche Informationen: | Betreuer: Christian Schwöbel |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften > Institut für Numerische Methoden und Informatik im Bauwesen 13 Fachbereich Bau- und Umweltingenieurwissenschaften |
| Hinterlegungsdatum: | 28 Jan 2015 09:09 |
| Letzte Änderung: | 20 Mai 2015 13:46 |
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