2 resultados para Water Distribution Networks Demand Forecasting

em Universitätsbibliothek Kassel, Universität Kassel, Germany


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Angepasste Kommunikationssysteme für den effizienten Einsatz in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen - In öffentlichen Elektrizitätsnetzen wird der Informationsaustausch seit längerem durch historisch gewachsene und angepasste Systeme erfolgreich bewerkstelligt. Basierend auf einem weiten Erfahrungsspektrum und einer gut ausgebauten Kommunikationsinfrastruktur stellt die informationstechnische Anbindung eines Teilnehmers im öffentlichen Versorgungsnetz primär kein Hemmnis dar. Anders gestaltet sich dagegen die Situation in dezentralen Versorgungsstrukturen. Da die Elektrifizierung von dezentralen Versorgungsgebieten, mittels der Vernetzung vieler verteilter Erzeugungsanlagen und des Aufbaus von nicht an das öffentliche Elektrizitätsnetz angeschlossenen Verteilnetzen (Minigrids), erst in den letzten Jahren an Popularität gewonnen hat, sind nur wenige Projekte bis dato abgeschlossen. Für die informationstechnische Anbindung von Teilnehmern in diesen Strukturen bedeutet dies, dass nur in einem sehr begrenzten Umfang auf Erfahrungswerte bei der Systemauswahl zurückgegriffen werden kann. Im Rahmen der Dissertation ist deshalb ein Entscheidungsfindungsprozess (Leitfaden für die Systemauswahl) entwickelt worden, der neben einem direkten Vergleich von Kommunikationssystemen basierend auf abgeleiteten Bewertungskriterien und Typen, der Reduktion des Vergleichs auf zwei Systemwerte (relativer Erwartungsnutzenzuwachs und Gesamtkostenzuwachs), die Wahl eines geeigneten Kommunikationssystems für die Applikation in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen ermöglicht. In Anlehnung an die klassische Entscheidungstheorie werden mit der Berechnung eines Erwartungsnutzens je Kommunikationssystems, aus der Gesamtsumme der Einzelprodukte der Nutzwerte und der Gewichtungsfaktor je System, sowohl die technischen Parameter und applikationsspezifischen Aspekte, als auch die subjektiven Bewertungen zu einem Wert vereint. Mit der Ermittlung der jährlich erforderlichen Gesamtaufwendungen für ein Kommunikationssystem bzw. für die anvisierten Kommunikationsaufgaben, in Abhängigkeit der Applikation wird neben dem ermittelten Erwartungsnutzen des Systems, ein weiterer Entscheidungsparameter für die Systemauswahl bereitgestellt. Die anschließende Wahl geeigneter Bezugsgrößen erlaubt die Entscheidungsfindung bzgl. der zur Auswahl stehenden Systeme auf einen Vergleich mit einem Bezugssystem zurückzuführen. Hierbei sind nicht die absoluten Differenzen des Erwartungsnutzen bzw. des jährlichen Gesamtaufwandes von Interesse, sondern vielmehr wie sich das entsprechende System gegenüber dem Normal (Bezugssystem) darstellt. Das heißt, der relative Zuwachs des Erwartungsnutzen bzw. der Gesamtkosten eines jeden Systems ist die entscheidende Kenngröße für die Systemauswahl. Mit dem Eintrag der berechneten relativen Erwartungsnutzen- und Gesamtkostenzuwächse in eine neu entwickelte 4-Quadranten-Matrix kann unter Berücksichtigung der Lage der korrespondierenden Wertepaare eine einfache (grafische) Entscheidung bzgl. der Wahl des für die Applikation optimalsten Kommunikationssystems erfolgen. Eine exemplarisch durchgeführte Systemauswahl, basierend auf den Analyseergebnissen von Kommunikationssystemen für den Einsatz in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen, veranschaulicht und verifiziert die Handhabung des entwickelten Konzeptes. Die abschließende Realisierung, Modifikation und Test des zuvor ausgewählten Distribution Line Carrier Systems unterstreicht des Weiteren die Effizienz des entwickelten Entscheidungsfindungsprozesses. Dem Entscheidungsträger für die Systemauswahl wird insgesamt ein Werkzeug zur Verfügung gestellt, das eine einfache und praktikable Entscheidungsfindung erlaubt. Mit dem entwickelten Konzept ist erstmals eine ganzheitliche Betrachtung unter Berücksichtigung sowohl der technischen und applikationsspezifischen, als auch der ökonomischen Aspekte und Randbedingungen möglich, wobei das Entscheidungsfindungskonzept nicht nur auf die Systemfindung für dezentrale elektrische Energieversorgungsstrukturen begrenzt ist, sondern auch bei entsprechender Modifikation der Anforderungen, Systemkenngrößen etc. auf andere Applikationsanwendungen übertragen werden.

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The research of this thesis dissertation covers developments and applications of short-and long-term climate predictions. The short-term prediction emphasizes monthly and seasonal climate, i.e. forecasting from up to the next month over a season to up to a year or so. The long-term predictions pertain to the analysis of inter-annual- and decadal climate variations over the whole 21st century. These two climate prediction methods are validated and applied in the study area, namely, Khlong Yai (KY) water basin located in the eastern seaboard of Thailand which is a major industrial zone of the country and which has been suffering from severe drought and water shortage in recent years. Since water resources are essential for the further industrial development in this region, a thorough analysis of the potential climate change with its subsequent impact on the water supply in the area is at the heart of this thesis research. The short-term forecast of the next-season climate, such as temperatures and rainfall, offers a potential general guideline for water management and reservoir operation. To that avail, statistical models based on autoregressive techniques, i.e., AR-, ARIMA- and ARIMAex-, which includes additional external regressors, and multiple linear regression- (MLR) models, are developed and applied in the study region. Teleconnections between ocean states and the local climate are investigated and used as extra external predictors in the ARIMAex- and the MLR-model and shown to enhance the accuracy of the short-term predictions significantly. However, as the ocean state – local climate teleconnective relationships provide only a one- to four-month ahead lead time, the ocean state indices can support only a one-season-ahead forecast. Hence, GCM- climate predictors are also suggested as an additional predictor-set for a more reliable and somewhat longer short-term forecast. For the preparation of “pre-warning” information for up-coming possible future climate change with potential adverse hydrological impacts in the study region, the long-term climate prediction methodology is applied. The latter is based on the downscaling of climate predictions from several single- and multi-domain GCMs, using the two well-known downscaling methods SDSM and LARS-WG and a newly developed MLR-downscaling technique that allows the incorporation of a multitude of monthly or daily climate predictors from one- or several (multi-domain) parent GCMs. The numerous downscaling experiments indicate that the MLR- method is more accurate than SDSM and LARS-WG in predicting the recent past 20th-century (1971-2000) long-term monthly climate in the region. The MLR-model is, consequently, then employed to downscale 21st-century GCM- climate predictions under SRES-scenarios A1B, A2 and B1. However, since the hydrological watershed model requires daily-scale climate input data, a new stochastic daily climate generator is developed to rescale monthly observed or predicted climate series to daily series, while adhering to the statistical and geospatial distributional attributes of observed (past) daily climate series in the calibration phase. Employing this daily climate generator, 30 realizations of future daily climate series from downscaled monthly GCM-climate predictor sets are produced and used as input in the SWAT- distributed watershed model, to simulate future streamflow and other hydrological water budget components in the study region in a multi-realization manner. In addition to a general examination of the future changes of the hydrological regime in the KY-basin, potential future changes of the water budgets of three main reservoirs in the basin are analysed, as these are a major source of water supply in the study region. The results of the long-term 21st-century downscaled climate predictions provide evidence that, compared with the past 20th-reference period, the future climate in the study area will be more extreme, particularly, for SRES A1B. Thus, the temperatures will be higher and exhibit larger fluctuations. Although the future intensity of the rainfall is nearly constant, its spatial distribution across the region is partially changing. There is further evidence that the sequential rainfall occurrence will be decreased, so that short periods of high intensities will be followed by longer dry spells. This change in the sequential rainfall pattern will also lead to seasonal reductions of the streamflow and seasonal changes (decreases) of the water storage in the reservoirs. In any case, these predicted future climate changes with their hydrological impacts should encourage water planner and policy makers to develop adaptation strategies to properly handle the future water supply in this area, following the guidelines suggested in this study.