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In der Arbeit wird ein Modell zur tageweisen Erstellung von Wärmelastgangprognosen für dezentrale Wärmeversorgungsanlagen in stündlicher Auflösung in MATLAB entwickelt. Als Prognosemethoden werden Künstliche Neuronale Netze (KNN), Standardlastprofile Gas sowie zwei naive Prognoseverfahren implementiert. Das Modell wird für vier Untersuchungen eingesetzt, die jeweils für vier Betrachtungsobjekte (ein Bürogebäude, eine Sporthalle, zwei Nahwärmenetze) auf Basis historischer Datensätze durchgeführt werden. Jede Untersuchung beinhaltet festgelegte Parametervariationen, die anhand der erreichten Prognosegüte analysiert werden. Die ersten beiden Untersuchungen betreffen den Einsatz von KNN zur Prognose. Zum einen erfolgt eine KNN-Parameterstudie. Zum anderen wird der Einfluss des KNN-Trainingsdatenumfangs ermittelt. In der dritten Untersuchung werden die Prognosemethoden verglichen. In der vierten Untersuchung wird das Modell zu einem adaptiven Wärmelastgangprognosemodell weiterentwickelt. |
