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  Data-driven load profiles and the dynamics of residential electricity consumption

Anvari, M., Proedrou, E., Schäfer, B., Beck, C., Kantz, H., Timme, M. (2022): Data-driven load profiles and the dynamics of residential electricity consumption. - Nature Communications, 13, 4593.
https://doi.org/10.1038/s41467-022-31942-9

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Anvari_s41467-022-31942-9-5.pdf (Verlagsversion), 3MB
Name:
Anvari_s41467-022-31942-9-5.pdf
Beschreibung:
-
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Anvari, Mehrnaz1, Autor              
Proedrou, Elisavet2, Autor
Schäfer, Benjamin2, Autor
Beck, Christian2, Autor
Kantz, Holger2, Autor
Timme, Marc2, Autor
Affiliations:
1Potsdam Institute for Climate Impact Research, ou_persistent13              
2External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The dynamics of power consumption constitutes an essential building block for planning and operating sustainable energy systems. Whereas variations in the dynamics of renewable energy generation are reasonably well studied, a deeper understanding of the variations in consumption dynamics is still missing. Here, we analyse highly resolved residential electricity consumption data of Austrian, German and UK households and propose a generally applicable data-driven load model. Specifically, we disentangle the average demand profiles from the demand fluctuations based purely on time series data. We introduce a stochastic model to quantitatively capture the highly intermittent demand fluctuations. Thereby, we offer a better understanding of demand dynamics, in particular its fluctuations, and provide general tools for disentangling mean demand and fluctuations for any given system, going beyond the standard load profile (SLP). Our insights on the demand dynamics may support planning and operating future-compliant (micro) grids in maintaining supply-demand balance.

Details

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Sprache(n): eng - Englisch
 Datum: 2022-08-062022-08-06
 Publikationsstatus: Final veröffentlicht
 Seiten: 12
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1038/s41467-022-31942-9
PIKDOMAIN: RD4 - Complexity Science
Organisational keyword: RD4 - Complexity Science
Working Group: Dynamics, stability and resilience of complex hybrid infrastructure networks
Research topic keyword: Energy
Research topic keyword: Nonlinear Dynamics
Regional keyword: Europe
MDB-ID: pending
OATYPE: Gold Open Access
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Projektname : CoNDyNet2
Grant ID : 03EF3055F
Förderprogramm : -
Förderorganisation : BMBF
Projektname : Gefördert im Rahmen des Förderprogramms "Open Access Publikationskosten" durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 491075472.
Grant ID : -
Förderprogramm : Open-Access-Publikationskosten (491075472)
Förderorganisation : Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Quelle 1

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Titel: Nature Communications
Genre der Quelle: Zeitschrift, SCI, Scopus, p3, oa
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 13 Artikelnummer: 4593 Start- / Endseite: - Identifikator: CoNE: https://publications.pik-potsdam.de/cone/journals/resource/journals354
Publisher: Nature