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41	Evaluating deep learning models for electricity spot price forecasting Zdybek, Mia January 2021 (has links) Electricity spot prices are difficult to predict since they depend on different unstable and erratic parameters, and also due to the fact that electricity is a commodity that cannot be stored efficiently. This results in a volatile, highly fluctuating behavior of the prices, with many peaks. Machine learning algorithms have outperformed traditional methods in various areas due to their ability to learn complex patterns. In the last decade, deep learning approaches have been introduced in electricity spot price prediction problems, often exceeding their predecessors. In this thesis, several deep learning models were built and evaluated for their ability to predict the spot prices 10-days ahead. Several conclusions were made. Firstly, it was concluded that rather simple neural network architectures can predict prices with high accuracy, except for the most extreme sudden peaks. Secondly, all the deep networks outperformed the benchmark statistical model. Lastly, the proposed LSTM and CNN provided forecasts which were statistically, significantly superior and had the lowest errors, suggesting they are the most suitable for the prediction task. / Elspotspriser är svåra att förutsäga eftersom de beror på olika instabila och oregelbundna faktorer, och också på grund av att elektricitet är en vara som inte kan lagras effektivt. Detta leder till ett volatilt, fluktuerande beteende hos priserna, med många plötsliga toppar. Maskininlärningsalgoritmer har överträffat traditionella metoder inom olika områden på grund av deras förmåga att lära sig komplexa mönster. Under det senaste decenniet har djupinlärningsmetoder introducerats till problem inom elprisprognostisering och ofta visat sig överlägsna sina föregångare. I denna avhandling konstruerades och utvärderades flera djupinlärningsmodeller på deras förmåga att förutsäga spotpriserna 10 dagar framåt. Den första slutsatsen är att relativt simpla nätverksarkitekturer kan förutsäga priser med hög noggrannhet, förutom för fallen med de mest extrema, plötsliga topparna. Vidare, så övertränade alla djupa neurala nätverken den statistiska modellen som användes som riktmärke. Slutligen, så gav de föreslagna LSTM- och CNN-modellerna prognoser som var statistiskt, signifikant överlägsna de andra och hade de lägsta felen, vilket tyder på att de är bäst lämpade för prognostiseringsuppgiften. Time series forecasting Electricity price forecasting Machine Learning Deep learning Multi-layer perceptron Long short-term memory Convolutional neural network Tidsserieprediktion Prognostisering av elspotpriser Maskininlärning Djupinlärning Flerskikts-perceptron Lågt korttidsminne Neurala faltningsnät Computer and Information Sciences Data- och informationsvetenskap
42	Abschätzung der Entwicklung der Netznutzungsentgelte in Deutschland Hinz, Fabian, Iglhaut, Daniel, Frevel, Tobias, Möst, Dominik 12 May 2014 (has links) Zur Umsetzung der Energiewende ist in den kommenden Jahren ein substantieller Netzausbau notwendig, der jedoch regional unterschiedlich stark ausfallen wird. Nach gegenwärtiger Gesetzeslage werden die folglich sehr unterschiedlich hohen Netzkosten von den Endkunden des jeweiligen Netzgebietes über die Netznutzungsentgelte getragen. Mittels eines detaillierten Modells der Kostenbestandteile der Netzkosten in den einzelnen Regionen wurden unter Berücksichtigung des erwarteten Netzausbaus sowie der demographischen Entwicklung die Netznutzungsentgelte, geschlüsselt nach den Kundengruppen Haushalt und Gewerbe sowie Industrie bis zum Jahr 2023 prognostiziert. Die anschließende Analyse eines bundesweiten Wälzens von Übertragungs- und Verteilungsnetzbestandteilen der Entgelte kommt zu dem Ergebnis, dass in Zukunft neben den ostdeutschen Flächenländern auch die Küstenländer Schleswig-Holstein und Niedersachsen sowie Teile Bayerns von einem bundeseinheitlichen Entgelt profitieren würden. Dabei stellt sich eine asymmetrische Verteilung von Be- und Entlastungen dar. Den zum Teil erheblichen jährlichen Entlastungen von bis zu 130 EUR pro 3-Personenhaushalt stehen in den süd- und westdeutschen Flächenländern vergleichsweise geringe Mehrbelastungen von maximal 30 EUR gegenüber. Gleichzeitig zeigt die Analyse, dass ein alleiniges Wälzen der Übertragungsnetzkosten zum heutigen Stand für Industriekunden in Ostdeutschland zwar merkliche Entlastungen mit sich bringen würde, diese aber zukünftig abnehmen und im Haushaltskundenbereich sehr gering ausfallen. Insgesamt lässt sich aus den Ergebnissen der Analyse schlussfolgern, dass die regionale Ungleichverteilung der Netzkosten tendenziell zunimmt und es Regionen in Deutschland gibt, in denen hohe Netzausbaukosten, eine negative demographische Entwicklung und eine geringe Kaufkraft zusammentreffen und so Privathaushalte sowie Industriebetriebe stark belasten.:1 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 2 Gegenstand und Ziel der Analyse 3 Rahmenbedingungen der Bestimmung der Netznutzungsentgelte 4 Kostenmodell des Übertragungsnetzes 5 Kostenmodell der Verteilungsnetze 6 Auswirkungen des demographischen Wandels auf Stromverbrauch und Netzentgelte 7 Abschätzung der Netznutzungsentgelte und ihrer Zusammensetzung 8 Skizze eines Netzkostenstrukturausgleichs 9 Quellen 10 Anhang info:eu-repo/classification/ddc/330 ddc:330
43	Abschätzung der Entwicklung der Netznutzungsentgelte in Deutschland Hinz, Fabian, Iglhaut, Daniel, Frevel, Tobias, Möst, Dominik 30 July 2015 (has links) Zur Umsetzung der Energiewende ist in den kommenden Jahren ein substantieller Netzausbau notwendig, der jedoch regional unterschiedlich stark ausfallen wird. Nach gegenwärtiger Gesetzeslage werden die folglich sehr unterschiedlich hohen Netzkosten von den Endkunden des jeweiligen Netzgebietes über die Netznutzungsentgelte getragen. Mittels eines detaillierten Modells der Kostenbestandteile der Netzkosten in den einzelnen Regionen wurden unter Berücksichtigung des erwarteten Netzausbaus sowie der demographischen Entwicklung die Netznutzungsentgelte, geschlüsselt nach den Kundengruppen Haushalt und Gewerbe sowie Industrie bis zum Jahr 2023 prognostiziert. Die anschließende Analyse eines bundesweiten Wälzens von Übertragungs- und Verteilungsnetzbestandteilen der Entgelte kommt zu dem Ergebnis, dass in Zukunft neben den ostdeutschen Flächenländern auch die Küstenländer Schleswig-Holstein und Niedersachsen sowie Teile Bayerns von einem bundeseinheitlichen Entgelt profitieren würden. Dabei stellt sich eine asymmetrische Verteilung von Be- und Entlastungen dar. Den zum Teil erheblichen jährlichen Entlastungen von bis zu 130 EUR pro 3-Personenhaushalt stehen in den süd- und westdeutschen Flächenländern vergleichsweise geringe Mehrbelastungen von maximal 30 EUR gegenüber. Gleichzeitig zeigt die Analyse, dass ein alleiniges Wälzen der Übertragungsnetzkosten zum heutigen Stand für Industriekunden in Ostdeutschland zwar merkliche Entlastungen mit sich bringen würde, diese aber zukünftig abnehmen und im Haushaltskundenbereich sehr gering ausfallen. Insgesamt lässt sich aus den Ergebnissen der Analyse schlussfolgern, dass die regionale Ungleichverteilung der Netzkosten tendenziell zunimmt und es Regionen in Deutschland gibt, in denen hohe Netzausbaukosten, eine negative demographische Entwicklung und eine geringe Kaufkraft zusammentreffen und so Privathaushalte sowie Industriebetriebe stark belasten.:1 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 2 Gegenstand und Ziel der Analyse 3 Rahmenbedingungen der Bestimmung der Netznutzungsentgelte 4 Kostenmodell des Übertragungsnetzes 5 Kostenmodell der Verteilungsnetze 6 Auswirkungen des demographischen Wandels auf Stromverbrauch und Netzentgelte 7 Abschätzung der Netznutzungsentgelte und ihrer Zusammensetzung 8 Skizze eines Netzkostenstrukturausgleichs 9 Quellen 10 Anhang info:eu-repo/classification/ddc/330 ddc:330
44	Kurzgutachten zur regionalen Ungleichverteilung der Netznutzungsentgelte: Bestandsaufnahme und pragmatische Lösungsansätze; im Auftrag der 50Hertz Transmission GmbH Möst, Dominik, Hinz, Fabian, Schmidt, Matthew, Zöphel, Christoph 05 November 2015 (has links) Der zur Umsetzung der Energiewende notwendige Netzausbau fällt regional sehr unterschiedlich hoch aus. Durch die bestehende Entgeltsystematik ergeben sich hierbei potentielle Mehrbelastungen für Stromkunden in Regionen mit einem hohen Anteil an Erneuerbaren Energien. Aktuell sind vor allem in den neuen Bundesländern höhere Entgelte zu verzeichnen. Im Rahmen dieses Kurzgutachtens werden mittels eines detaillierten Modells der Netzkosten auf den unterschiedlichen Spannungsebenen nach Landkreisen aufgeschlüsselte Netznutzungsentgelte bis zum Jahr 2024 prognostiziert. Darüber hinaus werden fünf Anpassungsvarianten der bestehenden Entgeltsystematik quantitativ analysiert und diskutiert:  Einheitliches Übertragungsnetzentgelt  Streichung der vermiedenen Netznutzungsentgelte für dargebotsabhängige Erzeuger  Preiskorridore für Endkundenentgelte  Bundeseinheitliche Entgelte für Endkunden  Wälzen der durch Erneuerbare Energien (EE) bedingten Verteilernetzkosten Aus den Analysen ergeben sich vor allem für die Varianten Entgeltkorridore, bundeseinheitliche Entgelte sowie für das Wälzen der EE-bedingten Verteilernetzkosten signifikante Entlastungseffekte für Kunden mit sehr hohen Entgelten bei moderater Mehrbelastung der übrigen Stromkunden. Obwohl die letzte Variante zu einer verursachungsgerechteren Kostenverteilung führen würde, ist deren Umsetzbarkeit äußerst fraglich. Erste Maßnahmen um ein Auseinanderdriften der Entgelte abzuschwächen, die deutlich einfacher umzusetzen sind, wären die Einführung eines einheitlichen Übertragungsnetzentgelts sowie die Streichung vermiedener Netznutzungsentgelte für dargebotsabhängige Erzeuger.:Inhaltsverzeichnis III Abbildungsverzeichnis V Tabellenverzeichnis VI Abkürzungsverzeichnis VII Länderkürzel VIII 1 Zusammenfassung und Schlussfolgerungen 1 2 Einleitung und Gegenstand der Analyse 5 3 Allgemeine Herausforderungen bei der Entwicklung der Netznutzungsentgelte 7 4 Herangehensweise und Modellbeschreibung 12 5 Ergebnisse unter der heutigen Systematik und verschiedener Anpassungsvarianten 23 6 Sensitivitätsanalyse und Differenzierung ausgewählter Modellaspekte 48 7 Umsetzung der Anpassungsvarianten 54 8 Bewertung der Anpassungsvarianten 60 9 Literaturverzeichnis 64 10 Anhang 67 info:eu-repo/classification/ddc/330 ddc:330
45	Hydrogen Production and Storage Optimization based on Technical and Financial Conditions : A study of hydrogen strategies focusing on demand and integration of wind power. / Optimering av vätgasproduktion och lagring utifrån tekniska och ekonomiska förutsättningar : En studie av vätgasstrategier med fokus på efterfrågan och integration av vindkraft. Langels, Hanna, Syrjä, Oskar January 2021 (has links) There has recently been an increased interest in hydrogen, both as a solution for seasonal energy storage but also for implementations in various industries and as fuel for vehicles. The transition to a society less dependent on fossil fuels highlights the need for new solutions where hydrogen is predicted to play a key role. This project aims to investigate technical and economic outcomes of different strategies for production and storage of hydrogen based on hydrogen demand and source of electricity. This is done by simulating the operation of different systems over a year, mapping the storage level, the source of electricity, and calculating the levelized cost of hydrogen (LCOH). The study examines two main cases. The first case is a system integrated with offshore wind power for production of hydrogen to fuel the operations in the industrial port Gävle Hamn. The second case examines a system for independent refueling stations where two locations with different electricity prices and traffic flows are analyzed. Factors such as demand, electricity prices, and component costs are investigated through simulating cases as well as a sensitivity analysis. Future potential sources of income are also analyzed and discussed. The results show that using an alkaline electrolyzer (AEL) achieves the lowest LCOH while PEM electrolyzer is more flexible in its operation which enables the system to utilize more electricity from the offshore wind power. When the cost of wind electricity exceeds the average electricity price on the grid, a higher share of wind electricity relative to electricity from the grid being utilized in the production results in a higher LCOH. The optimal design of the storage depends on the demand, where using vessels above ground is the most beneficial option for smaller systems and larger systems benefit financially from using a lined rock cavern (LRC). Hence, the optimal design of a system depends on the demand, electricity source, and ultimately on the purpose of the system. The results show great potential for future implementation of hydrogen systems integrated with wind power. Considering the increased share of wind electricity in the energy system and the expected growth of the hydrogen market, these are results worth acknowledging in future projects. Hydrogen hydrogen energy system hydrogen production hydrogen storage large-scale storage underground storage vessels LRC hydrogen application hydrogen strategies hydrogen transition offshore wind energy electricity grid electricity price volatile electricity prices renewable energy hydrogen refueling station hydrogen port green hydrogen hydrogen trucks hydrogen forklifts fuel cells electrolysis alkaline electrolyzer PEM electrolyzer levelized cost of hydrogen LCOH Vätgas vätgassystem vätgasproduktion vätgaslagring storskalig vätgaslagring bergrum vätgasapplikationer vätgasstrategi vätgasomställning grön omställning havsbaserad vindkraft volatila elpriser elnätet förnybar energi vätgastankstation vätgasmack vätgashamn grön vätgas vätgaslastbilar vätgastruckar bränsleceller elektrolys alkalisk elektrolysör PEM elektrolysör Elektroteknik och elektronik

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