Kenntnisse über das prinzipielle Verhalten der Lasten und deren Benutzung durch die Endabnehmer sind im Wesentlichen vorhanden. Viele der aktuell notwendigen Untersuchungen benötigen jedoch Zeitreihen elektrischer Lasten, sogenannte Lastgänge. Mit der Synthese von Zeitreihen elektrischer Lasten können unter Berücksichtigung verschiedenster Anforderungen Lastgänge aufgebaut werden, wobei in dieser Arbeit der Fokus auf Haushaltsabnehmer liegt. Wichtige Eingangsdaten für die Lastgangsynthese sind die technischen Kenngrößen der elektrischen Geräte und die sozialen Kennzahlen zur Benutzung der Geräte durch die Endabnehmer. Anhand dieser Eingangsdaten wird die Lastgangsynthese durchgeführt und werden Anwendungsbeispiele dargestellt. Die Entwicklung von klassischen Versorgungsnetzen hin zu aktiven Verteilungsnetzen ist bedingt durch neue Verbraucher, wie Wärmepumpen, Elektroautos, sowie vielen dezentralen Erzeugungsanlagen. Speziell die fluktuierende Einspeisung durch Photovoltaik-Anlagen ist Anlass zur Forderung nach einem Verbrauchs- und Lastmanagement. Mit dem Verbrauchsmanagement wird die Last an die Einspeisung angepasst und das Lastmanagement berücksichtigt zusätzlich die Versorgungssituation des Netzes. Für die Lastgangsynthese werden die Haushaltsgeräte in fünf Geräteklassen unterteilt, für die spezifische Kennzahlen aus technischer und sozialer Sicht angegeben werden. Diese Kennzahlen sind Leistung pro Gerät oder Energieverbrauch pro Nutzung sowie Ausstattungsgrade, Benutzungshäufigkeiten und Zeiten für das Ein- und Ausschalten der Geräte. Damit wird ein neuer Ansatz gewählt, welcher nicht mehr auf die detaillierte Beschreibung des Bewohnerverhaltens beruht, da die Datenbereitstellung dafür äußerst schwierig war und ist. Vorzugsweise in Niederspannungsnetzen sind mit synthetischen Zeitreihen umfangreiche und umfassende Untersuchungen realisierbar. Es gibt verschiedenste Möglichkeiten, die Zeitreihen zusammenzustellen. Mit Lastgängen je Außenleiter können beispielsweise unsymmetrische Zustände der Netze analysiert werden. Zudem können auch Lastgänge für Geräte bzw. Gerätegruppen erstellt werden, welche für Potenzialanalysen des Verbrauchsmanagement essenziell sind. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass viele Berechnungen nicht mehr auf deterministische Extremwerte beruhen, sondern die stochastischen Eigenschaften der Endabnehmer mit den resultierenden Lastgängen berücksichtigt werden. / Distributed generation and novel loads such as electric vehicles and heat pumps require the development towards active distribution networks. Load curves are needed for the appropriate design process. This thesis presents a feasible and expandable synthesis of load curves, which is performed exemplary on residential customers with a period under review of 1 year and time steps of as little as 30 s. The data is collected for up-to-date appliances and current statics examining the way of life. The main focus lies on the input data for the synthesis and distinguishes between technical and social factors. Some thirty home appliances have been analyzed and are classified into five appliance classes by incorporating switching operations and power consumptions. The active power is the key figure for the technical perspective and the data is derived from manufacturer information. For the social perspective six different customer types are defined. They differ in sizes of household and housekeeping. The social key figures are appliance penetration rate and depending on the appliance class the turn-on time, turn-off time, operating duration or cycle duration. The elaborated two-stage synthesis is efficiently implemented in Matlab®. First, artificial load curves are created for each appliance of the households under consideration of the appliance class. In the second step, the individual load curves of the appliances are combined to load curves per line conductor. The algorithms have been validated in the implementation process by retracing the input data in the load curves. Also, the feasibility of the results is shown by comparing the key figures maximum load and power consumption to data in literature. The generated load curves allow for unsymmetrical calculations of distribution systems and can be used for probabilistic investigations of the charging of electric vehicles, the sizing of thermal storage combined with heat pumps or the integration of battery storage systems. A main advantage is the possibility to estimate the likelihood of operating conditions. The enhancement to further appliances and the changeability of the input data allows for versatile further possible investigations.