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Erschienen in:
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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Fallstudie: Prognosen für Niederspannungsbedarf

verfasst von : William Holderbaum, Feras Alasali, Ayush Sinha

Erschienen in: Energieprognose und Steuerungsmethoden für Energiespeichersysteme in Verteilungsnetzen

Verlag: Springer International Publishing

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Zusammenfassung

Dieses Kapitel zielt darauf ab, zu erklären, wie man ein Prognosemodell für kurzfristige (Day-ahead-)Vorhersagen für eine elektrische Nachfrageanwendung implementiert. In diesem Kapitel wurden die elektrischen Nachfragedaten von gummibereiften Portalkranen (RTG) an Seehäfen verwendet, um die Fallstudie zu demonstrieren. Die RTG-Nachfrage ist hauptsächlich mit dem Containergewicht und der Anzahl der Bewegungen des Krans korreliert. Um ein Prognosemodell zu entwerfen, sollten eine Reihe von Elementen und Schritten berücksichtigt werden, wie unten skizziert.

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Fußnoten
1
Häfen weltweit folgen den Anforderungen der Konvention über die Emissionen von Gasen und die Sicherheit des Lebens auf See (SOLAS). Dies erfordert, dass das Bruttogewicht jedes Containers beim Verlassen und Ankommen in jedem Hafen aufgezeichnet wird.
 
Literatur
Alasali F, Haben S, Becerra V, Holderbaum W (2017) Optimal energy management and mpc strategies for electrified rtg cranes with energy storage systems. Energies 10(10)
Alasali F, Haben S, Becerra V, Holderbaum W (2018) Day-ahead industrial load forecasting for electric rtg cranes. J Modern Power Syst Clean Energy 6:223–234CrossRef
Metadaten
Titel
Fallstudie: Prognosen für Niederspannungsbedarf
verfasst von
William Holderbaum
Feras Alasali
Ayush Sinha
Copyright-Jahr
2023
Buch
Energieprognose und Steuerungsmethoden für Energiespeichersysteme in Verteilungsnetzen

Print ISBN: 978-3-031-45470-7

Electronic ISBN: 978-3-031-45471-4

Copyright-Jahr: 2023

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-45471-4_3