Dieser Artikel stellt ViT4LPA vor, einen innovativen Vision-Transformer-basierten Ansatz für die Lastprofilanalyse. Durch die Umwandlung von Lastprofilen in Lastbilder können wir die leistungsfähige ViT-Architektur nutzen, um verborgene Muster in Lastdaten aufzudecken.
Das Kernkonzept dieses Artikels ist ein neuer geschlossener Rahmen für anwendungsorientiertes Lernen, bei dem das beste Vorhersagemodell entsprechend einer gegebenen Anwendungskostenfunktion definiert wird. Dieser Ansatz ersetzt den traditionellen offenen Kreislauf der Vorhersage-Entscheidung durch eine integrierte Schätzung und Optimierung, um die Betriebskosten und Zuverlässigkeit zu minimieren.
Das Kernkonzept dieser Arbeit ist die Integration verschiedener Aspekte des irrationalen Verhaltens, wie Verlustaversion, zeitliche Inkonsistenz und begrenzte Rationalität, in die Formulierung des Nachfragesteuerungsmodells. Dadurch wird ein realistischeres Modell des Stromverbrauchsverhaltens von Haushaltsendnutzern erreicht.
Während des grünen Übergangs in Europa wird der grenzüberschreitende Stromfluss eine wichtige Rolle bei der raschen Dekarbonisierungsphase vor der großflächigen Einführung von Energiespeichern spielen. Indirekte Wasserstoffspeicherung erweist sich aufgrund der besseren wirtschaftlichen Leistung und des aktiv schwankenden Musters als häufige Lösung.
Die Eindeutigkeit der Lösung bei der datengesteuerten Modellierung von preiselastischen flexiblen Lasten (PFL) ist entscheidend für deren korrekte Identifizierung aus Betriebsdaten.