Research Projects

Renewable EnErgy Forecasting (REEF)

Gegenüber konventionellen Energieträgern zeichnen sich die erneuerbaren Energiequellen durch charakteristische Eigenschaften wie einen fluktuierenden Ertrag und eine dezentrale regionale Ver-teilung aus. So stellt insbesondere die Integration des stark wachsenden Anteils von Solar- und Windstrom in die Gesamtenergieproduktion zunehmend eine Herausforderung für alle beteiligten Akteure dar. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Vorhersage der zu erwartenden Energiemengen, da dies die Planungsgrundlage für das notwendige Gleichgewicht zwischen Energieangebot und –nachfrage bildet. Ziel des Projektes REEF ist die Evaluierung der Vielzahl von existierenden Prognoseverfahren vor diesem Hintergrund sowie die darauf aufbauende Entwicklung von Optimierungsansätzen. Einen Schwerpunkt bildet dabei die Ermittlung der optimalen Aggregationsstufe für Prognosen durch den Einsatz von hierarchischen Clustering-Verfahren unter Anwendung von geeigneten Ähnlichkeits-maßen für Energiezeitreihen sowie dem größtmöglichen Einbezug vorhandener zusätzlicher Kontextinformationen. Im zweiten Schritt erfolgt die Konzeption und Entwicklung eines geeigneten Benchmark-Verfahrens für diese Prognosen. Dieses Framework soll das Auswahlproblem eines optimalen Modells bzw. einer Modellkombination technisch unterstützen und vereinfachen. Durch die Integration von notwendigen Vor- und Nachbereitungsschritten soll dieser Prozess weitest-gehend automatisiert und damit massentauglich gestaltet werden.

Renewable sources of energy display distinct characteristics, like the fluctuation of energy production and a decentralized regional output. Thus, they differ decisively from conventional sources of energy. Integrating the increasing share of solar energy and wind power into the overall energy production is a challenging task for all partners involved. The forecast of the amount of produced energy is a crucial aspect, as this is the basic information needed for regulating the balance between energy supply and demand. Having this in mind, the aim of the project REEF is to evaluate the existing multitude of forecasting methods. Furthermore, REEF is striving for the development of optimization methods. The project focusses on identifying an optimum aggregation point for forecasts by using hierarchical clustering algorithms including the use of appropriate similarity measures for energy time series and making maximum use of additional context information. Therefore, a suitable benchmarking method is designed and developed for these forecasts. This framework will give technical support when deciding for an ideal model or a combination of models and will simplify decision-making. By the integration of necessary data pre- and post-processing measures this process will be mainly automatized and can be executed by a wide range of users.

06/2012

Drittmittel

keine

http://wwwdb.inf.tu-dresden.de/research-projects/projects/reef/

Ja

Nein

Ja

Zeitreihenanalyse, Prognose, Erneuerbare Energien, Benchmarking

Renewable EnErgy Forecasting (REEF)

Gegenüber konventionellen Energieträgern zeichnen sich die erneuerbaren Energiequellen durch charakteristische Eigenschaften wie einen fluktuierenden Ertrag und eine dezentrale regionale Ver-teilung aus. So stellt insbesondere die Integration des stark wachsenden Anteils von Solar- und Windstrom in die Gesamtenergieproduktion zunehmend eine Herausforderung für alle beteiligten Akteure dar. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Vorhersage der zu erwartenden Energiemengen, da dies die Planungsgrundlage für das notwendige Gleichgewicht zwischen Energieangebot und –nachfrage bildet. Ziel des Projektes REEF ist die Evaluierung der Vielzahl von existierenden Prognoseverfahren vor diesem Hintergrund sowie die darauf aufbauende Entwicklung von Optimierungsansätzen. Einen Schwerpunkt bildet dabei die Ermittlung der optimalen Aggregationsstufe für Prognosen durch den Einsatz von hierarchischen Clustering-Verfahren unter Anwendung von geeigneten Ähnlichkeits-maßen für Energiezeitreihen sowie dem größtmöglichen Einbezug vorhandener zusätzlicher Kontextinformationen. Im zweiten Schritt erfolgt die Konzeption und Entwicklung eines geeigneten Benchmark-Verfahrens für diese Prognosen. Dieses Framework soll das Auswahlproblem eines optimalen Modells bzw. einer Modellkombination technisch unterstützen und vereinfachen. Durch die Integration von notwendigen Vor- und Nachbereitungsschritten soll dieser Prozess weitest-gehend automatisiert und damit massentauglich gestaltet werden.

Renewable sources of energy display distinct characteristics, like the fluctuation of energy production and a decentralized regional output. Thus, they differ decisively from conventional sources of energy. Integrating the increasing share of solar energy and wind power into the overall energy production is a challenging task for all partners involved. The forecast of the amount of produced energy is a crucial aspect, as this is the basic information needed for regulating the balance between energy supply and demand. Having this in mind, the aim of the project REEF is to evaluate the existing multitude of forecasting methods. Furthermore, REEF is striving for the development of optimization methods. The project focusses on identifying an optimum aggregation point for forecasts by using hierarchical clustering algorithms including the use of appropriate similarity measures for energy time series and making maximum use of additional context information. Therefore, a suitable benchmarking method is designed and developed for these forecasts. This framework will give technical support when deciding for an ideal model or a combination of models and will simplify decision-making. By the integration of necessary data pre- and post-processing measures this process will be mainly automatized and can be executed by a wide range of users.

06/2012

Drittmittel

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Ja

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Zeitreihenanalyse, Prognose, Erneuerbare Energien, Benchmarking

Renewable EnErgy Forecasting (REEF)

Gegenüber konventionellen Energieträgern zeichnen sich die erneuerbaren Energiequellen durch charakteristische Eigenschaften wie einen fluktuierenden Ertrag und eine dezentrale regionale Ver-teilung aus. So stellt insbesondere die Integration des stark wachsenden Anteils von Solar- und Windstrom in die Gesamtenergieproduktion zunehmend eine Herausforderung für alle beteiligten Akteure dar. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Vorhersage der zu erwartenden Energiemengen, da dies die Planungsgrundlage für das notwendige Gleichgewicht zwischen Energieangebot und –nachfrage bildet. Ziel des Projektes REEF ist die Evaluierung der Vielzahl von existierenden Prognoseverfahren vor diesem Hintergrund sowie die darauf aufbauende Entwicklung von Optimierungsansätzen. Einen Schwerpunkt bildet dabei die Ermittlung der optimalen Aggregationsstufe für Prognosen durch den Einsatz von hierarchischen Clustering-Verfahren unter Anwendung von geeigneten Ähnlichkeits-maßen für Energiezeitreihen sowie dem größtmöglichen Einbezug vorhandener zusätzlicher Kontextinformationen. Im zweiten Schritt erfolgt die Konzeption und Entwicklung eines geeigneten Benchmark-Verfahrens für diese Prognosen. Dieses Framework soll das Auswahlproblem eines optimalen Modells bzw. einer Modellkombination technisch unterstützen und vereinfachen. Durch die Integration von notwendigen Vor- und Nachbereitungsschritten soll dieser Prozess weitest-gehend automatisiert und damit massentauglich gestaltet werden.

Renewable sources of energy display distinct characteristics, like the fluctuation of energy production and a decentralized regional output. Thus, they differ decisively from conventional sources of energy. Integrating the increasing share of solar energy and wind power into the overall energy production is a challenging task for all partners involved. The forecast of the amount of produced energy is a crucial aspect, as this is the basic information needed for regulating the balance between energy supply and demand. Having this in mind, the aim of the project REEF is to evaluate the existing multitude of forecasting methods. Furthermore, REEF is striving for the development of optimization methods. The project focusses on identifying an optimum aggregation point for forecasts by using hierarchical clustering algorithms including the use of appropriate similarity measures for energy time series and making maximum use of additional context information. Therefore, a suitable benchmarking method is designed and developed for these forecasts. This framework will give technical support when deciding for an ideal model or a combination of models and will simplify decision-making. By the integration of necessary data pre- and post-processing measures this process will be mainly automatized and can be executed by a wide range of users.

06/2012

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Ja

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Zeitreihenanalyse, Prognose, Erneuerbare Energien, Benchmarking

Renewable EnErgy Forecasting (REEF)

Gegenüber konventionellen Energieträgern zeichnen sich die erneuerbaren Energiequellen durch charakteristische Eigenschaften wie einen fluktuierenden Ertrag und eine dezentrale regionale Ver-teilung aus. So stellt insbesondere die Integration des stark wachsenden Anteils von Solar- und Windstrom in die Gesamtenergieproduktion zunehmend eine Herausforderung für alle beteiligten Akteure dar. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Vorhersage der zu erwartenden Energiemengen, da dies die Planungsgrundlage für das notwendige Gleichgewicht zwischen Energieangebot und –nachfrage bildet. Ziel des Projektes REEF ist die Evaluierung der Vielzahl von existierenden Prognoseverfahren vor diesem Hintergrund sowie die darauf aufbauende Entwicklung von Optimierungsansätzen. Einen Schwerpunkt bildet dabei die Ermittlung der optimalen Aggregationsstufe für Prognosen durch den Einsatz von hierarchischen Clustering-Verfahren unter Anwendung von geeigneten Ähnlichkeits-maßen für Energiezeitreihen sowie dem größtmöglichen Einbezug vorhandener zusätzlicher Kontextinformationen. Im zweiten Schritt erfolgt die Konzeption und Entwicklung eines geeigneten Benchmark-Verfahrens für diese Prognosen. Dieses Framework soll das Auswahlproblem eines optimalen Modells bzw. einer Modellkombination technisch unterstützen und vereinfachen. Durch die Integration von notwendigen Vor- und Nachbereitungsschritten soll dieser Prozess weitest-gehend automatisiert und damit massentauglich gestaltet werden.

Renewable sources of energy display distinct characteristics, like the fluctuation of energy production and a decentralized regional output. Thus, they differ decisively from conventional sources of energy. Integrating the increasing share of solar energy and wind power into the overall energy production is a challenging task for all partners involved. The forecast of the amount of produced energy is a crucial aspect, as this is the basic information needed for regulating the balance between energy supply and demand. Having this in mind, the aim of the project REEF is to evaluate the existing multitude of forecasting methods. Furthermore, REEF is striving for the development of optimization methods. The project focusses on identifying an optimum aggregation point for forecasts by using hierarchical clustering algorithms including the use of appropriate similarity measures for energy time series and making maximum use of additional context information. Therefore, a suitable benchmarking method is designed and developed for these forecasts. This framework will give technical support when deciding for an ideal model or a combination of models and will simplify decision-making. By the integration of necessary data pre- and post-processing measures this process will be mainly automatized and can be executed by a wide range of users.

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Gegenüber konventionellen Energieträgern zeichnen sich die erneuerbaren Energiequellen durch charakteristische Eigenschaften wie einen fluktuierenden Ertrag und eine dezentrale regionale Ver-teilung aus. So stellt insbesondere die Integration des stark wachsenden Anteils von Solar- und Windstrom in die Gesamtenergieproduktion zunehmend eine Herausforderung für alle beteiligten Akteure dar. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Vorhersage der zu erwartenden Energiemengen, da dies die Planungsgrundlage für das notwendige Gleichgewicht zwischen Energieangebot und –nachfrage bildet. Ziel des Projektes REEF ist die Evaluierung der Vielzahl von existierenden Prognoseverfahren vor diesem Hintergrund sowie die darauf aufbauende Entwicklung von Optimierungsansätzen. Einen Schwerpunkt bildet dabei die Ermittlung der optimalen Aggregationsstufe für Prognosen durch den Einsatz von hierarchischen Clustering-Verfahren unter Anwendung von geeigneten Ähnlichkeits-maßen für Energiezeitreihen sowie dem größtmöglichen Einbezug vorhandener zusätzlicher Kontextinformationen. Im zweiten Schritt erfolgt die Konzeption und Entwicklung eines geeigneten Benchmark-Verfahrens für diese Prognosen. Dieses Framework soll das Auswahlproblem eines optimalen Modells bzw. einer Modellkombination technisch unterstützen und vereinfachen. Durch die Integration von notwendigen Vor- und Nachbereitungsschritten soll dieser Prozess weitest-gehend automatisiert und damit massentauglich gestaltet werden.

Renewable sources of energy display distinct characteristics, like the fluctuation of energy production and a decentralized regional output. Thus, they differ decisively from conventional sources of energy. Integrating the increasing share of solar energy and wind power into the overall energy production is a challenging task for all partners involved. The forecast of the amount of produced energy is a crucial aspect, as this is the basic information needed for regulating the balance between energy supply and demand. Having this in mind, the aim of the project REEF is to evaluate the existing multitude of forecasting methods. Furthermore, REEF is striving for the development of optimization methods. The project focusses on identifying an optimum aggregation point for forecasts by using hierarchical clustering algorithms including the use of appropriate similarity measures for energy time series and making maximum use of additional context information. Therefore, a suitable benchmarking method is designed and developed for these forecasts. This framework will give technical support when deciding for an ideal model or a combination of models and will simplify decision-making. By the integration of necessary data pre- and post-processing measures this process will be mainly automatized and can be executed by a wide range of users.

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Gegenüber konventionellen Energieträgern zeichnen sich die erneuerbaren Energiequellen durch charakteristische Eigenschaften wie einen fluktuierenden Ertrag und eine dezentrale regionale Ver-teilung aus. So stellt insbesondere die Integration des stark wachsenden Anteils von Solar- und Windstrom in die Gesamtenergieproduktion zunehmend eine Herausforderung für alle beteiligten Akteure dar. Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Vorhersage der zu erwartenden Energiemengen, da dies die Planungsgrundlage für das notwendige Gleichgewicht zwischen Energieangebot und –nachfrage bildet. Ziel des Projektes REEF ist die Evaluierung der Vielzahl von existierenden Prognoseverfahren vor diesem Hintergrund sowie die darauf aufbauende Entwicklung von Optimierungsansätzen. Einen Schwerpunkt bildet dabei die Ermittlung der optimalen Aggregationsstufe für Prognosen durch den Einsatz von hierarchischen Clustering-Verfahren unter Anwendung von geeigneten Ähnlichkeits-maßen für Energiezeitreihen sowie dem größtmöglichen Einbezug vorhandener zusätzlicher Kontextinformationen. Im zweiten Schritt erfolgt die Konzeption und Entwicklung eines geeigneten Benchmark-Verfahrens für diese Prognosen. Dieses Framework soll das Auswahlproblem eines optimalen Modells bzw. einer Modellkombination technisch unterstützen und vereinfachen. Durch die Integration von notwendigen Vor- und Nachbereitungsschritten soll dieser Prozess weitest-gehend automatisiert und damit massentauglich gestaltet werden.

Renewable sources of energy display distinct characteristics, like the fluctuation of energy production and a decentralized regional output. Thus, they differ decisively from conventional sources of energy. Integrating the increasing share of solar energy and wind power into the overall energy production is a challenging task for all partners involved. The forecast of the amount of produced energy is a crucial aspect, as this is the basic information needed for regulating the balance between energy supply and demand. Having this in mind, the aim of the project REEF is to evaluate the existing multitude of forecasting methods. Furthermore, REEF is striving for the development of optimization methods. The project focusses on identifying an optimum aggregation point for forecasts by using hierarchical clustering algorithms including the use of appropriate similarity measures for energy time series and making maximum use of additional context information. Therefore, a suitable benchmarking method is designed and developed for these forecasts. This framework will give technical support when deciding for an ideal model or a combination of models and will simplify decision-making. By the integration of necessary data pre- and post-processing measures this process will be mainly automatized and can be executed by a wide range of users.

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