Deutsch Derzeit werden in ganz Kärnten sogenannte intelligente Stromzähler (Smart Meter) installiert. Diese Smart Meter (SM) haben die Funktion, die gemessenen Stromverbräuche des Endkunden Digital an den Netzbetreiber zu übermitteln. Derzeit werden diese Daten hauptsächlich nur dazu verwendet, um die jährlichen Stromabrechnungen des Kunden zu erstellen. Unser Projekt hat es sich zum Ziel gesetzt, diese Daten auch in anderen sinnvollen Formen zu nutzen. Die Energieleitzentrale der KELAG - welche für den Stromein- und verkauf verantwortlich ist - benötigt genaue Prognosen für den zukünftigen Stromverbrauch des Landes. Mithilfe von SM und Wetter Daten wollen wir ein entsprechendes Prognosetool zur Verfügung stellen. Erreicht wird dies, indem die gemessenen Verbräuche mit den korrespondierenden Wetterdaten (Standortbezogen) in einen eigens entworfenen Algorithmus eingespielt werden. Dieser soll dann als Ergebnis eine Stromverbrauchsprognose für die geforderte Region liefern. Hierbei wird auch analysiert, wie sich das Wetter auf das Stromverbrauchsverhalten von Haushaltskunden auswirkt.

Unser Projekt wird bearbeitet und erstellt an der HTL Mössingerstraße

Dieses Projekt wird gemeinsam mit einem Wirtschaftspartner durchgeführt:

English Intelligent electric meters (Smart Meter) are currently being rolled out in all parts of Carinthia. This Smart Meters have the functionality to digitaly transmit their readings to the grid operator. Right now, these collected data is currently mainly being used to create the annual electricity bills for the endusers. The goal of our project is, to also use this data in other meaningful ways. The energy-economy devision of KELAG - which main task is to buy and sell electricity from the european market - needs reliable forecast of the energy consumtption of the country. With the help of the Smart Meter and weather data, we want to provide such a forecast tool. This will be accomplished by feeding a self made algorithm with the consumption readings and the corresponding weather data (location dependent). The algorithm should then give back a reliabe forecast of the energy consumption for the desired region. Also, with this procject we will analyze how the energy consumption patterns of houshold costumers is influenced by the weather.

Details

Systemstruktur

Verwendetes Systemschema

Es werden die historischen Wetter- und Verbrauchsdaten über jeweilige Datenbankschnittstellen in den Web Service, welcher auf einem Server der Kärnten Netz GmbH gehostet wird, geladen. Von hier werden dann die jeweiligen Mathe-matischen Berechnungen für die Verbrauchsprognose durchgeführt. Nach erfolgreicher Berechnung kann der Endbenutzer eine Anfrage an den WCF Web Service stellen, um sich die berechneten Prognosedaten dementsprechend auf einen ASP .NET Web Client anzei-gen zu lassen.