Ihle, Norman (2018) Prognoseverfahren für den elektrischen Lastgang in maritimen Containerterminals. PhD, Universität Oldenburg.

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Abstract

Für Industriebetriebe und Logistiksysteme, die ihren Stromverbrauch des nächsten Tages prognostizieren wollen, erscheint es vielversprechend, das Wissen über die geplanten Betriebsabläufe in den Prognoseprozess zu integrieren. Die vorliegende Arbeit untersucht systematisch anhand eines modernen Seehafencontainerterminals mit überwiegend elektrifizierten Umschlagprozessen, wie geplante Betriebsdaten in verschiedene Lastgangprognoseverfahren integriert werden können. Dazu werden Ansätze aus dem Bereich der Zeitreihenanalyse, der Künstlichen Intelligenz und der Simulation betrachtet. Zusätzlich wird ein eigener Ansatz entwickelt, der die Methoden des Fallbasierten Schließens aufnimmt. Sowohl die Auswirkungen der Wissensintegration als auch die Prognoseergebnisse der einzelnen Ansätze werden anhand einer Fallstudie miteinander verglichen. Neben der Prognosegüte werden auch Kriterien wie die Übertragbarkeit oder die Nachvollziehbarkeit der Ansätze betrachtet.

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Forecasting methods for the electrical load in maritime container terminals

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For industrial companies and logistics systems that want to forecast their electricity consumption of the next day it seems promising to integrate knowledge of their own planned operating procedures into the forecasting process. This thesis systematically examines how the planned operating data of a modern maritime container terminal with predominantly electrified handling processes can be integrated into various load curve forecasting procedures. For this purpose, approaches from the fields of time series analysis, artificial intelligence and simulation are considered. Additionally, a new approach is developed and presented that is based on Case-Based Reasoning (CBR) methods. Both the effects of knowledge integration and the forecast results of the individual approaches are compared using a case study. In addition to the quality of the forecast, criteria such as the transferability or comprehensibility of the approaches are also considered.

Item Type:	Thesis (PhD)
Uncontrolled Keywords:	Lastganglinie, Prognose, Containerterminal, Fallbasiertes Schließen, Lastverteilung (Energietechnik)
Subjects:	Generalities, computers, information > Computer science, internet
Divisions:	School of Computing Science, Business Administration, Economics and Law > Department of Computing Science
Date Deposited:	21 Dec 2018 12:14
Last Modified:	21 Dec 2018 12:14
URI:	https://oops.uni-oldenburg.de/id/eprint/3747
URN:	urn:nbn:de:gbv:715-oops-38284
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