Analyse und Korrektur physikalischer Messdaten von Stromerzeugungs- und Verbrauchsanlagen in Haushalten

Abstract

Die Anzahl an Photovoltaik-Anlagen und Wärmepumpen wird in den nächsten Jahren deutlich ansteigen. Folglich wird die Überwachung der von diesen Anlagen produzierten und verbrauchten Leistungen immer wichtiger. Messfehler können jedoch die Datenqualität deutlich verschlechtern. In dieser Diplomarbeit werden Methoden, basierend auf physikalischen Modellen, entwickelt, um diese Messfehler mittels eines selbst entwickelten Python-Programms zu finden und durch berechnete Leistungswerte zu ersetzen. Die gemessenen Leistungswerte werden verwendet, um die Nennleistung und Ausrichtung der Anlagen abschätzen zu können. Für die benötigten Strahlungs- und Wetterdaten werden Online-Datenbanken genutzt. Bei den Wärmepumpen wird bei fehlenden Messwerten ein für den betrachteten Tag typisches Lastprofil, je nach Außentemperatur, verwendet. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die verbesserten Daten auf einer Homepage für die Besitzer_innen der Anlagen bereitzustellen. Die Auswertungen zeigen, dass die Berechnungen der Leistungswerte für die Photovoltaik-Anlagen, nach dem Analysieren, Anpassen und Verbessern des Photovoltaik-Modells, gute Approximationen sind. Ein Vergleich zwischen berechneten und richtig gemessenen Leistungswerten ergab jedoch vereinzelt größere Abweichungen aufgrund einiger Unsicherheiten. Zu diesen Unsicherheiten zählen vor allem, dass die Strahlungsdaten nicht direkt vor Ort gemessen werden. Zudem sind die Modulnennleistungen und Ausrichtungen nur geschätzte Werte und eine Betrachtung von Schattenverlusten ist aufgrund fehlender Informationen nicht möglich. Die Analyse der Lastprofile der Wärmepumpen ergibt, dass nur die Außentemperatur einen wesentlichen Einfluss auf die verbrauchte Leistung hat. Je mehr Messdaten von einer Wärmepumpe in den betrachteten Außentemperaturbereichen vorliegen, desto besser kann ein typisches Lastprofil gefunden werden.

In order to cope with the climate crisis, the number of photovoltaic plants and heat pumps will increase in the coming years. Consequently, the surveillance of their energetic services is becoming increasingly important. A major problem are measurement errors because they are associated with reduced data quality. This diploma thesis is dedicated to the usage of methods, based on physical models, to find these errors. Furthermore, the errors were replaced by power values calculated with a self developed python-programm. The nominal power and orientation of the photovoltaic plants are estimated by the measured power values and online databases are used for radiation and weather data. In addition, missing heat pump power values were replaced by a typical load profile based on outside temperatures. The aim of this work is, to provide improved data for the photovoltaic and heat pump owners. The results have shown that the power value calculations for the photovoltaic plants are successful, after the photovoltaic-model was analyzed, adapted and improved. A comparison of the calculated and correctly measured power values, revealed that occasionally large deviations occurred due to some insecurities. One major problem is that the radiation data could not be measured on site and the nominal power and orientation of the photovoltaic plants are estimated values. Additionally, shadow losses can not be considered because of a lack of local information. Analysis of heat pump load profiles showed, that the power consumption strongly depends on the outside temperature. More heat pump measured values concerning the different outside temperature ranges led to an improved load profile.