Je besser ein Standardlastprofil (SLP), desto weniger weichen Energielieferungen an nicht leistungsgemessene Verbraucher wie Haushalte und Gewerbebetriebe von den Gasversorger-Prognosen ab. Sind die Profile nicht genau genug an die jeweiligen Verhältnisse im Gebiet eines Stadtwerks oder Energielieferanten angepasst, zieht das Schiefstände auf den Netzkonten und einen kostenintensiven Ausgleichsenergieeinsatz nach sich. Überschreiten Abweichungen zwischen Prognose und Lieferung einen Schwellenwert um mehr als zehn Prozent, wird sogar eine Strafzahlung fällig.

Die Auswahl und optimale Zuweisung von Standardlastprofilen hänge von zahlreichen dynamischen Parametern ab, sagt Lutz Gülker, Entwickler beim Beratungsunternehmen Alpha-Omega Projects GmbH im thüringischen Schimberg. Deshalb treffe das Problem viele Gasversorger. Erschwerend komme hinzu, dass den Unternehmen im normalen Tagesgeschäft häufig Ressourcen fehlten, um sich der Optimierung ihrer SLP widmen zu können.

Alpha-Omega Projects GmbH habe deshalb eine Simulations-Lösung mit dem Namen SLPnow entwickelt, mit der Stadtwerke ihre Gasmengen-Bilanzierung nachhaltig optimieren können. SLPnow überprüfe die so genannte Allokationsgüte von Standardlastprofilen und mache anhand von soliden Simulationsergebnissen gezielte Optimierungsvorschläge zur Reduzierung des kostenintensiven Ausgleichsenergieeinsatzes, erläutert Gülker.

Um belastbare Ergebnisse zu erzielen, berechne SLPnow für einen Zeitraum von mindestens 300 Tagen die Tageswerte unter Berücksichtigung aller relevanten Faktoren neu und prüfe sie auf Plausibilität. Fehlerhafte Zuordnungen in Stammdaten oder Unstimmigkeiten innerhalb der Temperaturzeitreihen, die der Analyseprozess zuverlässig identifiziere, könnten damit gezielt und wirkungsvoll angepasst werden.

Zuordnung der Lastprofile verbessern

In enger Zusammenarbeit mit Gasversorgern habe Alpha-Omega Projects zwei zentrale Ansatzpunkte für die Optimierung von Standardlastprofilen identifiziert: die Auswahl des richtigen Typs der von der TU München entwickelten Standardlastprofile und die so genannten Prognose-Temperaturzeitreihen. „Das Optimierungspotenzial liegt in der bestmöglichen Zuordnung dieser Einflussfaktoren für jedes Standardlastprofil“, so Gülker weiter.

SLPnow berücksichtige die aktuelle Kooperationsvereinbarung (KoV VIII) und Empfehlungsberichte der Forschungsstelle für Energiewirtschaft. Die Lösung unterstütze zudem so genannte SigLinDe-Profile und ermögliche im Rahmen der Simulation die Einbeziehung von Saisonalfaktoren sowie eine Anpassung der Berechnungslogik der geometrischen Reihe.

SLPnow könne zudem an Softwarelösungen für die Versorgungswirtschaft wie SAP IS-U angepasst werden. Als Basis diene das System QlikView (Anbieter: Qlik), das die Möglichkeit biete, Massendaten aus verschiedenen Quellen gemeinsam in einer Datenbank im Arbeitsspeicher eines Computers auszuwerten.

Weiterführende technische und fachliche Informationen unter www.alpha-omega-projects.de/slpnow   .