Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren und eine Vorrichtung zur effizienten Bestimmung eines Netzpa- rameters eines Energieversorgungsnetzes.

Die Erfindung betrifft ferner ein Computerprogramm, einen elektronisch lesbaren Datenträger und ein Datenträgersignal.

Ein Stromnetz ist ein Verbundnetz zur Lieferung von Strom von

Erzeugern an Verbraucher.

Traditionell ist das Netz in ein Hochspannungsübertragungs- netz (HS-Netz) unterteilt, das den von großen Erzeugern, wie von Kraftwerken erzeugten Strom über große Entfernungen transportiert, und ein Niederspannungsverteilungsnetz (NS-

Netz), welches die Endverteilung zu vielen kleineren Netzen und Verbrauchern bereitstellt, wie Haushalte oder Industrie- kunden.

Der Transport bzw. die Verteilung von Elektrizität kann auf verschiedenen Ebenen überwacht werden. In der Regel wird das

HS-Netz umfassend überwacht, da eine Fehlfunktion in großen geografischen Gebieten zu schweren Ausfällen führen kann, während das NS-Netz im Allgemeinen nur in einigen wichtigen

Bereichen überwacht wird.

Die Einführung erneuerbarer Energietechnologien und der Para- digmenwechsel hin zu einer dezentraleren Stromerzeugung haben das Niederspannungsnetz von einem reinen Verteilungsnetz zu einer komplexen Verbindung von Produzenten, Verbrauchern und

Speichergeräten gemacht.

Diese Transformation stellt die vorhandene Infrastruktur in

Frage und führt dazu, dass auch im NS-Netz eine detaillier- tere Überwachung erforderlich ist. Obwohl ein „Smart-Metering" in erster Linie auf die Stromab- rechnung abzielt, ist es auch möglich, den Energieverbrauch in einer Granularität von beispielsweise 15 Minuten zu über- wachen.

Das Aggregieren von Smartmetern ermöglicht es dem Netzbetrei- ber, die Last an bestimmten Orten zu schätzen, wie an einem nicht überwachten Transformator.

Smartmeter können sowohl beim Endverbraucher als auch an Ver- teilungsknoten im Energieversorgungsnetz angeordnet sein.

Aufgrund strenger Datenschutzbestimmungen können detaillierte

Smartmeter-Daten vom Netzbetreiber nur verwendet werden, wenn der Kunde eine ausdrückliche Zustimmung erteilt, dass seine Daten zu Überwachungszwecken verwendet werden dürfen.

Derzeit untersuchen Netzbetreiber die Frage: Wie viele Zu-

Stimmungen von Verbrauchern sind erforderlich, um die Netz- last zuverlässig und genau abzuschätzen?

Die Überwachung des vom Netz an einem bestimmten Ort übertra- genen Stroms erfolgt normalerweise durch den Einsatz dedi- zierter Geräte, wie Netzüberwachungsgeräte (GMD).

Diese Geräte, auch „Phasor Measurement Unit" (PMU) genannt, erfassen und liefern in Echtzeit detaillierte Informationen über die Größe und den Phasenwinkel einer elektrischen Zei- gergröße, wie Spannung oder Strom.

Der Investitions- und physische Bereitstellungsaufwand für zusätzliche Überwachungsgeräte im vorhandenen Niederspan- nungsnetz ist jedoch nicht realisierbar, und es wird nach Al- ternativen gesucht.

Es ist Aufgabe der Erfindung eine einfache und zuverlässige

Lösung zur Bestimmung eines Netzparameters, insbesondere der elektrischen Last, des Energieversorgungsnetzes auf Basis von

Smartmetern in einem Niederspannungsnetz bereitzustellen. Die Aufgabe wird durch ein Verfahren eingangs genannter Art gelöst, wobei folgende Schritte ausgeführt werden: a) Definieren einer Gesamtmenge von Smartmetern des Ener- gieversorgungsnetzes, b)Erzeugen eines Regressionsmodells für die in der Gesamt- menge enthaltenen Smartmeter, c)Bilden einer ersten und zumindest einer zweiten Teil- menge der Gesamtmenge und Bestimmen eines jeweiligen Ge- nauigkeits-Indikators hinsichtlich des Netzparameters mithilfe des Regressionsmodells für die erste und die zumindest eine zweite Teilmenge, d)Auswahlen der Teilmenge mit der höheren Genauigkeit aus der ersten und der zumindest einen zweiten Teilmenge mithilfe des jeweiligen Genauigkeits-Indikators, und Festlegen der ausgewählten Teilmenge als neue Ge- samtmenge, e) Fortfahren mit Schritt b) bis ein vordefiniertes Krite- rium hinsichtlich des Genauigkeits-Indikators erfüllt ist. f)Bestimmen des Netzparameters mithilfe der neuen Gesamt- menge.

Die Netzstruktur selbst ist für das Verfahren nicht entschei- dend, es wird davon ausgegangen, dass im Stand der Technik bekannte Netz-Topologien für Energieversorgungsnetze ange- wandt werden.

Bei der Erzeugung des Regressionsmodells für die in der Ge- samtmenge enthaltenen Smartmeter wird auf Konfigurationspara- meter des Energieversorgungsnetzes zurückgegriffen, um einen stabilen und effizienten Betrieb des Energieversorgungsnetzes zu erlauben, welcher die Smartmeter, das heißt deren Reprä- sentation durch ein Modell, umfasst. Die Smartmeter bilden mit den Versorgungsleitungen eine Netz-Topologie für die Energieverteilung und beispielsweise auch für die Datenkommu- nikation. Bei der Erzeugung eines Regressionsmodell kann so- wohl auf Messgrößen als auch auf Erfahrungsgrößen der umfass- ten Elemente sowie einer Mischung daraus zurückgegriffen wer- den.

Die Last, die an einem Netzsegment über die Zeit anliegt, hängt von der Energie ab, die von allen Verbrauchern benötigt wird, die von diesem Segment bedient werden.

In letzter Zeit werden immer mehr Wohneinheiten mit Smartme- tern ausgestattet, die den Energieverbrauch auf Haushalts- ebene kontinuierlich überwachen.

Die Erfassung von Smartmeter-Messungen in ausreichend detail-

H erten Intervallen erfolgt jedoch nur, wenn die Einwohner eine ausdrückliche Zustimmung unterzeichnen.

Mit anderen Worten, nicht alle Messungen sind beim Netzbe- treiber verfügbar.

Erfindungsgemäß ist es daher vorgesehen, dass nur eine Teil- menge aus der Gesamtmenge ausgewählt wird und für diese Teil- menge geprüft wird, ob sie für das Gesamtnetz repräsentativ ist. Es ist klar, dass dies einen entsprechenden Beobach- tungszeitraum erfordert und entsprechende statistische Kenn- großen über gemessene Netz-Kenngrößen, wie Spannung, Strom oder Leistung angewandt werden.

Eine Vorhersage ist jedoch möglich, wenn die Teilmenge der verfügbaren Smartmeter repräsentativ genug für die Gesamtbe- völkerung ist.

Dies kann beispielsweise erfolgen durch:

• Abschätzen des Anteils an notwendigen Smartmetern zur

Abschätzung der Netzlast unter einer vorgegebenen

Schätzgenauigkeit, • Bestimmen der repräsentativsten Teilmenge von Verbrau- chern .

Dazu ist es erforderlich, für kurze Zeit Zugriff auf SM-

Messungen von einer Reihe von Haushalten zu erhalten.

Dies ist also eine temporäre und vor allem nur eine Teilmenge der Smartmeter betreffende Maßnahme, welche leicht durchzu- führen ist. Anhand des erfindungsgemäßen Verfahrens kann dem- nach festgestellt werden, ob die Teilmenge der Smartmeter eine repräsentative Menge darstellt, oder ob weitere Smartme- ter in die Teilmenge aufgenommen werden müssen.

Der Vorteil liegt darin, dass nur für die Teilmenge der

Smartmeter, und nicht für die Gesamtmenge, der Zugriff auf

Daten erfolgen muss. Somit kann das Verfahren zur Bestimmung eines Netzparameters eines Energieversorgungsnetzes verein- facht werden, sowohl in administrativer Weise als auch in technischer Weise, und die Systemkomplexität und der Berech- nungsaufwand reduziert werden kann.

Dann werden die Messungen analysiert und daraus abgeleitet, welches oder welche Smartmeter erforderlich sind, um die

Netzlast zuverlässig zu prognostizieren.

Durch das erfindungsgemäße Verfahren wird auf einfache und effiziente Weise erreicht, dass eine Menge an Smartmetern identifiziert werden kann, welche ein vorgegebenes Erforder- nis hinsichtlich der Genauigkeit bei der Bestimmung des Netz- parameters, wie die Netzlast, erfüllt.

Es ist klar, dass sie Smartmeter Messvorrichtungen einschlie- ßen, welche Netzkenngrößen, wie Spannung, Strom oder Leistung in Form von entsprechenden Messgrößen oder davon abgeleiteten statistischen Größen erfassen und mithilfe eines Kommunikati- onsmittels, wie ein Powerline-Modem, an einen verbundenen zentralen Server übermitteln können. Dabei kann ein vordefi- nierter Beobachtungszeitraum berücksichtigt werden. Statt einer Analyse aller möglichen Permutationen von Smart- metern, welche allgemein zu komplex und aufwändig wäre, wird durch Zuhilfenahme eines Regressionsmodells eine Bestimmung der für die Genauigkeit des Netzparameters relevanten Smart- metern stark verkürzt und vereinfacht.

Das Bilden einer ersten und zumindest einer zweiten Teil- menge der Gesamtmenge kann automatisiert und zufällig erfol- gen, das heißt durch eine zufällige Auswahl von Smartmetern, wobei für diese Smartmeter möglicherweise eine datenschutz- rechtliche Zustimmung zur automatisierten Abfrage von Smart- meter-Daten eingeholt werden muss.

Alternativ können jene Smartmeter aus der Gesamtmenge automa- tisiert ausgewählt werden, für welche bereits eine daten- schutzrechtliche Zustimmung zur automatisierten Abfrage von

Smartmeter-Daten vorliegt. Dies kann beispielsweise mithilfe von Listen erfolgen, welche auf elektronischem Weg bereitge- stellt und beim Bilden der Teilmengen berücksichtigt werden können.

In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass der Netzparameter die elektrische Last im Energieversorgungs- netz betrifft und vorzugsweise das Energieversorgungsnetz ein

Niederspannungsnetz ist.

Es ist besonders günstig das erfindungsgemäße Verfahren auf die effiziente Bestimmung der Netzlast zu richten, da die

Netzlast besonders zuverlässig und genau durch ein Regressi- onsmodell abgebildet werden kann.

In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass der Genauigkeits-Indikator der mittlere absolute Fehler oder der mittlere absolute prozentuale Fehler ist.

Der mittlere absolute Fehler lässt sich auf eine einfache

Weise bestimmen und kann im erfindungsgemäßen Verfahren dazu führen, dass die Berechnung besonders einfach und schnell durchgeführt wird.

In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die erste und die zumindest eine zweite Teilmenge dadurch ge- bildet werden, dass ein Smartmeter aus der Gesamtmenge ent- fernt wird.

Sogenanntes „selektives Entfernen" kann als eine Ausführungs- form des erfindungsgemäßen Verfahrens folgendermaßen imple- mentiert werden.

Selektives Entfernen:

Mithilfe des nachfolgenden Top-Down-Ansatzes wird eine Vor- hersage erstellt, welche auf der gesamten Menge von Smartme- tern basiert, und Schritt für Schritt ein Smartmeter aus der

Menge selektiv entfernt, wobei jeweils der Genauigkeitsver- lust gemessen wird.

Der Genauigkeitsverlust kann durch Anwendung eines Regressi- onsmodells für den Smartmeter ermittelt werden, beispielweise durch den mittleren absoluten Fehler (engl. „Mean Absolute

Error") MAE des Regressionsmodells für das jeweilige Smartme- ter.

Dazu muss das Regressionsmodell entsprechend erzeugt und trainiert werden.

Folgende Schritte werden beim selektiven Entfernen ausge- führt: la) Definieren einer Menge S von Smartmetern:

S = {SM ₁ ,SM ₂ ,..,SM _i ,...,SM _N } lb) Erzeugen eines Regressionsmodells y für die in der Menge S enthaltenen Smartmeter SM ₁ ,...,SM _N : lc) Erzeugen zumindest einer Hilfs-Teilmenge A _i , ausgehend von der Menge S und Entfernen eines Smartmeters SM _i , jeweils Bestimmen des mittleren absoluten Fehlers MAE _i als Indikator für die Gesamt-Genauigkeit der in der je- welligen Hilfs-TeilmengeT _i enthaltenen Smartmeter mit- hilfe des Regressionsmodells y:

Id) Entfernen eines Smartmeters SM _k aus der Menge S, wel- ches beim Entfernen die geringste Reduktion der im

Schritt 1c) ermittelten jeweiligen Gesamt-Genauigkeit induziert: le) Fortfahren mit Schritt 1b) bis die Menge S leer ist, oder ein vordefiniertes Kriterium hinsichtlich der Ge- samt-Genauigkeit (z.B. Zielwert für den mittleren abso- luten Fehler MAE oder den mittleren absoluten prozen- tualen Fehler MAPE) erreicht ist.

In einer Weiterbildung der Erfindung ist es vorgesehen, dass die erste und die zumindest eine zweite Teilmenge dadurch ge- bildet wird, dass im Schritt a) zusätzlich zumindest eine leere Hilfsmenge gebildet wird, und die erste und die zumin- dest eine zweite Teilmenge aus der Hilfsmenge dadurch gebil- det wird, dass ein Smartmeter aus der Gesamtmenge zu der zu- mindest einen Hilfsmenge hinzugefügt wird.

Sogenanntes „selektives Hinzufügen" kann als weitere bevor- zugte Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens fol- gendermaßen implementiert werden.

Selektives Hinzufügen:

Mithilfe des nachfolgenden Bottom-up-Ansatzes wird eine Vor- hersage der Last durch einen einzelnen Smartmeter erstellt, und Schritt für Schritt ein Smartmeter aus der Menge selektiv hinzugefügt, wobei jeweils die Genauigkeitsverbesserung ge- messen wird, beispielsweise mithilfe des Regressionsmodells für den jeweiligen Smartmeter.

Folgende Schritte werden beim selektiven Hinzufügen ausge- führt:

2a) Definieren einer Menge S von Smartmetern und einer lee- ren Hilfsmenge C:

S = {SM ₁ ,SM ₂ ,...,SM _i ,...,SM _N }

C = {}

2b) Erzeugen eines Regressionsmodells y für die in der

Menge S enthaltenen Smartmeter SM ₁ ,...,SM _N :

2c) Erzeugen zumindest einer Hilfs-Teilmenge B _i , ausgehend von der Hilfsmenge C und Hinzufügen eines Smartmeters SM _i aus der Menge S, jeweils Bestimmen des mittleren absoluten Fehlers MAE _i als Indikator für die Gesamt-Ge- nauigkeit der in der zumindest einen Hilfs-Teilmenge B _i enthaltenen Smartmeter mithilfe des Regressionsmodells y:

B ₁ = C + {SM ₁ } ->MAE ₁ B ₂ = C + {SM ₂ }->MAE ₂ Bi ₌ C + {SM _i } MAE _i B = C + {SM _N }->MAE _N

2d) Hinzufügen des Smartmeters SM _k aus der Menge S zur

Hilfsmenge C, welches beim Hinzufügen die größte Ver- größerung der Genauigkeit induziert und Entfernen aus der Menge S:

2e) Fortfahren mit Schritt 2b) bis die Menge S leer ist, oder ein vordefiniertes Kriterium hinsichtlich der Ge- samt-Genauigkeit (z.B. Zielwert für den mittleren absoluten Fehler MAE oder den mittleren absoluten pro- zentualen Fehler MAPE) erreicht ist.

Die erfindungsgemäße Aufgabe wird auch durch eine Vorrichtung zur effizienten Bestimmung eines Netzparameters eines Ener- gieversorgungsnetzes gelöst, welches Smartmeter aufweist, um- fassend eine Rechenvorrichtung mit einem Speicher, gelöst, welche dazu eingerichtet ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen.

Die erfindungsgemäße Aufgabe wird auch durch ein Computerpro- gramm gelöst, umfassend Befehle, welche bei deren Ausführung durch einen Computer diesen veranlassen, das erfindungsgemäße

Verfahren auszuführen.

Die erfindungsgemäße Aufgabe wird auch durch einen elektro- nisch lesbaren Datenträger mit darauf gespeicherten lesbaren

Steuerinformationen gelöst, welche zumindest das erfindungs- gemäße Computerprogramm umfassen und derart ausgestaltet sind, dass sie bei Verwendung des Datenträgers in einer Re- cheneinrichtung das erfindungsgemäße Verfahren durchführen.

Die erfindungsgemäße Aufgabe wird auch durch ein Datenträger- signal gelöst, welches das erfindungsgemäße Computerprogramm überträgt.

Die Erfindung wird nachfolgend anhand der in den beigeschlos- senen Zeichnungen dargestellten Ausführungsbeispielen näher erläutert. In den Zeichnungen zeigt:

Fig. 1 eine schematische Darstellung der erfindungsgemäßen

Vorrichtung,

Fig. 2 eine Darstellung der Genauigkeit bei Anwendung von selektivem Entfernen,

Fig. 3 eine Ausschnitts-Vergrößerung der Fig. 2, Fig. 4 eine Darstellung der Genauigkeit bei Anwendung von selektivem Hinzufügen,

Fig. 5 eine Ausschnitts-Vergrößerung der Fig. 4,

Fig. 6 den Genauigkeitsverlauf bei zufälliger Auswahl,

Fig. 7 den Genauigkeitsverlauf bei suboptimaler Auswahl.

Fig. 1 stellt schematisch die erfindungsgemäße Vorrichtung dar.

Es ist ein Energieversorgungssystem 1 mit einem Gateway 2 und einer erfindungsgemäßen Überwachungsvorrichtung 3 darge- stellt, wobei die Überwachungsvorrichtung 3 eine Rechenvor- richtung mit einem Speicher aufweist und welche dazu einge- richtet ist, das erfindungsgemäße Verfahren auszuführen.

Das Energieversorgungssystem 1 weist Smartmeter 10, 20, 30 und 110-112 in unterschiedlichen Hierarchieebenen auf, welche über das Gateway 2 miteinander kommunizieren könne, bei- spielsweise mittels „powerline communication".

Die Smartmeter 10, 20, 30 und 110-112 sind jeweils dazu ein- gerichtet, Netzparameter des Energieversorgungsnetzes 1, wie den Energieverbrauch eines angeschlossenen Haushaltes unter

Angabe einer entsprechenden Genauigkeit, zu bestimmen.

Die Ausgabe der oben beschriebenen Algorithmen ist eine Menge von N Modellen, die immer mit der optimalen Auswahl von

Smartmetern berechnet werden.

Für jedes Modell können folgenden Informationen gesammelt werden: der minimale mittlere absolute Fehler MAE, eine An- zahl der Smartmeter NSM und eine Liste dieser Smartmeter.

Bei einer Anforderung in Bezug auf den minimalen mittleren absolute Fehler MAE ist es möglich, ein erstes Modell auszu- wählen, das die Anforderung erfüllt, und dann ferner zu er- mitteln, wie viele und welche Smartmeter dazu erforderlich sind. Für die obigen Algorithmen sollten immer die repräsentativs- ten Smartmeter ausgewählt werden, das heißt der erhaltene mi- nimale mittlere absolute Fehler MAE ist das Ergebnis einer optimalen Auswahl.

Ein Beispiel für diese Ausgabe finden Sie im Abschnitt mit den experimentellen Ergebnissen.

Fig. 2 zeigt eine Darstellung der Genauigkeit bei Anwendung von selektivem Entfernen.

Der Darstellung liegen 122 Smartmeter zugrunde, welche in etwa 50% der Haushalte im Energieversorgungsnetz 1 abdecken.

Aus der Anzahl von 122 Smartmetern ergibt sich eine Bestim- mung von 7503 Regressionsmodellen.

Durch eine lineare Regression und einen gewöhnlichen Computer konnte das Verfahren in nur 13 Minuten ausgeführt werden.

Die horizontale Achse gibt die Anzahl der Smartmeter an, die zur Schätzung der Netzlast verwendet werden.

Die vertikale Achse repräsentiert die Genauigkeit der Vorher- sage in Bezug auf den mittleren absoluten Fehler MAE.

Ausgehend von rechts leistet das Modell mit 122 Smartmetern einen mittleren absoluten Fehler MAE von 4,04 kW.

Durch Reduzieren der Menge der Smartmetern nimmt der mittlere absolute Fehler MAE zunächst ab und beginnt dann exponentiell zuzunehmen .

Die anfängliche Abnahme legt nahe, dass es ein Dutzend Smart- meter gibt, die besonders untypisch sind, das heißt, wenn sie in der Vorhersage berücksichtigt werden, hat dies nachteilige

Auswirkungen auf die Genauigkeit.

Im Allgemeinen kann die Kurve folgendermaßen gelesen werden.

Man legt einen gewünschten mittleren absoluten Fehler MAE fest und überprüft, wie viele Smartmeter erforderlich waren, um diesen mittleren absoluten Fehler MAE unter der Annahme einer optimalen Auswahl zu erreichen.

Zum Beispiel kann ein mittleren absoluten Fehler MAE von 6 kW erreicht werden, indem nur die 30 repräsentativsten Smartme- ter berücksichtigt werden.

Dies entspricht weniger als 15% der gesamten Haushalte.

Fig. 3 zeigt einen vergrößerten Ausschnitt III der Fig. 2.

Fig. 4 zeigt eine Darstellung der Genauigkeit bei Anwendung von selektivem Hinzufügen. Dargestellt ist die durchschnitt- liehe Leistung AP (engl. „average power") über die Zeit t.

In der Figur ist ein qualitatives Beispiel für eine Vorher- sage mit unterschiedlicher Anzahl von SMs dargestellt.

Die GMD-Linie (Stromnetz-Messgerät, engl. „grid monitoring device") zeigt die tatsächlich gemessene Netzlast. Die unter- schiedlichen Grauintensitäten geben an, wie viele SMs für die

Vorhersage berücksichtigt wurden.

Die maximale Anzahl verfügbarer Smartmeter entspricht 57% der

Haushalte.

Die in der Figur eingezeichneten Linien zeigen die vorherge- sagten Werte mit 57%, 50%, 35%, 25%, 10% und 1% der SMs.

Je kleiner die Anzahl der SMs ist, desto stärker weicht die

Kurve von den tatsächlichen Messungen ab.

Fig. 5 zeigt einen vergrößerten Ausschnitt V der Fig. 4.

Fig. 6 und Fig. 7 stellen den Genauigkeitsverlauf bei zufäl- liger Auswahl beziehungsweise bei suboptimaler Auswahl dar.

Die Kurven BS1 beziehungsweise BS2 für die „optimale Auswahl" zeigen das Verhalten, welches mit dem erfindungsgemäßen Ver- fahren erstellt wurde.

Die Kurven WS1 beziehungsweise WS2 für die schlechteste Aus- wahl („worst selection") zeigen was passiert, wenn eine Vorhersage mit N Smartmetern die am wenigsten repräsentativ sind, durchgeführt wird.

Die Kurve RS1 beziehungsweise RS2 für eine zufällige Aus- wahl („random selection") zeigen stattdessen was passiert, wenn die Auswahl der SMs zufällig erfolgt.

Der Bereich in Fig. 6 zwischen den Kurven WS1 und BS1 ist der

Bereich möglicher mittlerer absoluter Fehler MAE gezeigt, der sich durch eine beliebige Auswahl an Smartmetern ergibt.

Der Bereich in Fig. 7 zwischen den Kurven WS2 und BS2 ist der

Bereich möglicher mittlerer absoluter prozentualer Feh- ler MAPE gezeigt, der sich durch eine beliebige Auswahl an

Smartmetern ergibt.

Durch Festlegen der vertikalen Achse kann die maximale und minimale MAE / MAPE ermittelt werden, die mit einer bestimm- ten Anzahl von SMs erreicht werden kann.

Zum Beispiel kann man mit 60 Smartmetern einen mittleren ab- soluten Fehler MAE von etwa 5kW erhalten, indem man die re- präsentativsten Smartmeter auswählt.

Ein mittlerer absoluter Fehler MAE von etwa 11kW kann erhal- ten werden, indem man die am wenigsten repräsentativen Smart- meter auswählt.

Diese Informationen sind besonders dann interessant, wenn eine Anforderung in Bezug auf den mittlerer absoluter Feh- ler MAE gegeben ist und entschieden werden muss, ob ein be- stimmtes Auswahlschema angewandt werden muss. Bezugszeichenliste :

1 Energieversorgungssystem

2 Gateway

3 Überwachungsvorrichtung

10, 20, 30, 110-112 Smartmeter

WS1, WS2 schlechteste Auswahl (engl. „worst selection")

RS1, RS2 zufällige Auswahl (engl. „random selection")

BS1, BS2 beste Auswahl („best selection")

NSM Anzahl Smartmeter

MAE mittlerer absoluter Fehler (engl. „mean abso- lute error")

MAPE mittlerer absoluter prozentualer Fehler (engl. „mean absolute percentage error")

AP durchschnittliche Leistung (engl. „average power")

GMD Stromnetz Messgerät (engl. „grid monitoring de- vice") t Zeitachse