Impact of prosumers on the accuracy of load forecast with neural networks
Autor:innen
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2020
Typ der Arbeit
Studiengang
Typ
04B - Beitrag Konferenzschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Abstracts from the 9th DACH+ Conference on Energy Informatics
Themenheft
DOI der Originalpublikation
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Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
3
Ausgabe / Nummer
Seiten / Dauer
8-10
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Verlagsort / Veranstaltungsort
Sierre
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Zusammenfassung
More and more prosumers will penetrate the power grid. But how do prosumers affect the accuracy of the day-ahead load forecast? In contrast to related research on prosumers and load forecast, this paper addresses the impact of different shares of prosumers on the load forecast for areas with several households. In order to answer this research question, the load forecast accuracies for a dataset without prosumers is compared to the ones of datasets with different shares of prosumers in an experimental setup using neural networks. A sliding window approach with lagged values up to seven days is applied. Apart from electricity consumption data weather and date data are considered. The conducted tests show, that the mean absolute percentage error increases from about 8% for a dataset without prosumers up to about 39% for a dataset with a share of prosumers of 80%. It can therefore be concluded that prosumers decrease the accuracy of the day-ahead load forecast with neural networks.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
330 - Wirtschaft
Veranstaltung
Energy Informatics 2020
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
29.10.2020
Enddatum der Konferenz
30.10.2020
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Gold
Lizenz
Zitation
MUFF, Roswitha und Holger WACHE, 2020. Impact of prosumers on the accuracy of load forecast with neural networks. In: Abstracts from the 9th DACH+ Conference on Energy Informatics. Sierre. 2020. S. 8–10. Verfügbar unter: https://doi.org/10.26041/fhnw-6921