Lange Zeit wurde Stromverbrauch lediglich für Abrechnungszwecke überwacht. Im Rahmen des dritten Energiepakets der Europäischen Union (Richtlinie 2009/72/EG11) sollten zunehmend intelligente Messsysteme oder Smart Grid eingesetzt werden, um die Energieeffizienz durch die Entwicklung innovativer Preisformeln oder die Einführung oben genannter Messsysteme zu fördern.
Da rohe Stromverbrauchsdaten keine Aussagen über die Ursache des Stromverbrauchs bieten, können daraus auch keine sinnvollen Konzepte zur Veränderung bzw. Anpassung des Stromverbrauchs entwickelt werden. Um aussagekräftige retrospektive Erkenntnisse sowie prospektive Vorschläge zum Stromverbrauch der Verbraucher zu ermöglichen, müssen Mechanismen zur Informationsbeschaffung, Verhaltensanalyse und Prognose entwickelt werden. Der größte Enabler für die Forschung sind Datensätze, und noch wichtiger sind öffentlich zugängliche Datensätze, da nur dann verschiedene Forschungsteams Veröffentlichungen auswerten und etablierte Techniken weiterentwickeln können.
Datensätze zur Stromnachfrage in Privathaushalten sind der Schlüssel für die Entwicklung und Evaluierung von Algorithmen für maschinelles Lernen, die die Analyse der Zuordnung zu Geräten und des Nutzungsverhaltens erleichtern. Die Aufschlüsselung des Strombedarfs von Haushalten wird als Schlüsseltechnologie für intelligente Smart-Grid-Managementsysteme gesehen, die ein Gleichgewicht von Stromangebot und -nachfrage anstreben. Zum Zweck vergleichbarer Forschung veröffentlichen wir DEDDIAG, einen Datensatz zum Strombedarf einzelner Haushaltsgeräte in Deutschland.
Der DEDDIAG-Datensatz (Domestic Electricity Demand Dataset of Individual Appliances in Germany) wurde hauptsächlich erfasst, um die Grundlage für automatisierte Lastverschiebungsanwendungen im Haushalt zu schaffen, bei denen z. B. ein Real-Time-Price als Anreiz verwendet wird. Der Datensatz enthält daher Geräte, die das Potenzial für eine automatische Lastverschiebung haben (s.u.).
Der Datensatz enthält Aufzeichnungen von 15 Haushalten über einen Zeitraum von bis zu 3,5 Jahren, wobei insgesamt 50 Geräte mit einer Frequenz von 1 Hz aufgezeichnet wurden. Die aufgezeichneten Geräte sind für die Lastverschiebung von Bedeutung, wie z. B. Kühl- und Gefriergeräte, Geschirrspüler, Trockner und Waschmaschinen.
Ein Haus enthält auch dreiphasige Netzmesswerte, die für Disaggregationsaufgaben verwendet werden können. Zusätzlich enthält DEDDIAG manuelle Ereignis-Kommentare für 14 Geräte, die präzise Start- und Stopp-Zeitstempel liefern. Solche Annotationen wurden bisher für keinen uns bekannten langfristigen Stromdatensatz veröffentlicht.
Die Daten stehen anderen Forschungsgruppen frei zur Verfügung (siehe unten).
Quelle:
Marc Wenninger, Andreas Maier & Jochen Schmidt: DEDDIAG, a domestic electricity demand dataset of individual appliances in Germany. Sci Data 8, 176 (2021). https://doi.org/10.1038/s41597-021-00963-2
Download von Software & Datensatz:
https://deddiag.github.io/
Die Arbeit wurde gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung, Förderkennzeichen 01LY1506, und durch das Bayerische Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst im Rahmen des Bayerischen Wissenschaftsforums (BayWISS), Verbundkolleg Energie (https://energie.baywiss.de/).
Abbildung:
Abbildung: M. Wenninger et al. | Titel: DEDDIAG, a domestic electricity demand dataset of individual appliances in Germany | Lizenz: CC-BY
Autorenprofile:
- Marc Wenninger: https://orcid.org/0000-0003-2690-9434
- Andreas Maier: https://orcid.org/0000-0002-9550-5284
- Jochen Schmidt: https://orcid.org/0000-0001-5645-5520