Palvelusektorin sähkönkäytön tutkiminen tuntimittaustietojen avulla

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Hyvärinen, Markku
dc.contributor.advisor Heine, Pirjo
dc.contributor.author Larinkari, Joonas
dc.date.accessioned 2013-01-30T08:54:26Z
dc.date.available 2013-01-30T08:54:26Z
dc.date.issued 2012
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/7650
dc.description.abstract Sähköverkon alueellisissa kuormituksen seurannassa ja ennustamisessa on keskeisessä osassa alueen nykyinen ja arvioitu käyttäjäryhmärakenne, rakennuskanta sekä aiempi mitattu sähkönkulutus. Tämän diplomityön tavoite oli selvittää palvelusektorin sähkönkäytön suuruus, ajallinen vaihtelu sekä alueellinen sijoittuminen Helsingissä. Lisäksi työssä tutkittiin etäluentatietojen hyödyntämistä osana alueellista kuormitusanalyysiä. Palvelukulutuksen muodostumista ja alueellista sijoittumista tutkittiin vuosienergioiden, rakennuskantatietojen ja nykyisin käytetyn asiakasluokittelun avulla. Tuntimittaustietojen hyödyntämistä tutkittiin kahdella matemaattisella menetelmällä. Ensimmäisen tutkitun menetelmän tavoite oli ryhmitellä liittymät niiden sähkönkäytön ajallisen vaihtelun mukaan. Toinen tutkittu matemaattinen menetelmä pyrki jakamaan sähkönkulutuksen päälaiteryhmiin tuntilukemien ja sähkönkäyttöä selittävien taustatietojen avulla. Ryhmittelyyn käytetty menetelmä perustui pääkomponenttianalyysiin sekä klusterointiin ja laitetason jaotteluun käytetty menetelmä perustui usean selittäjän regressiomallin. Matemaattisen ryhmittelyn avulla löydettiin kolme sähkölämmitysryhmää, yksi kaukolämmitysryhmä ja yksi palvelukulutusta sisältävä ryhmä. Palvelukulutuksen tarkempi ryhmittely osoittautui haasteelliseksi palvelusektorin monimuotoisuudesta johtuen. Ryhmittelyn tulokset olivat pääpiirteittäin yhteneviä nykyisen asiakasluokittelun kanssa. Menetelmän avulla lasketut pro ilit ja ominaiskulutukset kuvasivat kaikilla ryhmillä järkevästi ryhmän sähkönkäyttöä. Laitetason jaottelulla saatuja tuloksia ei voida pitää luotettavina. Menetelmä osoittautui kuitenkin mahdolliseksi keinoksi laitteiden kulutusosuuksien arvioinnissa. Molempia tutkittuja menetelmiä täytyy tulevaisuudessa kehittää vastaamaan palvelusektorin heterogeenisyydestä johtuvia vaatimuksia. fi
dc.description.abstract Current and expected customer mix, land use and prior electricity consumption are vital inputs for spatiotemporal load forecasts. The aim of this thesis was to study characteristics of electricity consumption in service sector in the Helsinki city area. Furthermore, the thesis examined applicability of two mathematical methods for deploying automated meter reading data in spatial load analysis. Spatial city district level analysis was performed utilizing annual electricity consumption data, land use information and present customer classification used in customer information system. The automated meter reading data were deployed in two mathematical methods. The objective of the first method was to classify connection points according to consumption structures using principal component analysis. The second method studied used conditional demand analysis to disaggregate the load into main device groups. Using mathematical customer classification three electric heated groups, a district heated and a service consumption groups were found. More detailed classification of service sector was challenging due to the diversity of service consumption. Mathematical customer classification results were mainly consistent with present customer classification. Mathematically calculated load profiles and specific consumptions were meaningful and represented each group coherently. The results from load disaggregation cannot be considered reliable, but the method proved potential to device level analysis. In the future, both studied methods should be developed to meet the requirements caused by heterogeneity in the service sector. en
dc.format.extent [10] + 89 s.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso fi en
dc.title Palvelusektorin sähkönkäytön tutkiminen tuntimittaustietojen avulla fi
dc.title Electricity Consumption Analysis of Service Sector Using AMR Measurements en
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö fi
dc.contributor.school Sähkötekniikan korkeakoulu fi
dc.contributor.department Sähkötekniikan laitos fi
dc.subject.keyword AMR en
dc.subject.keyword customer classification en
dc.subject.keyword load analysis en
dc.subject.keyword load profile en
dc.subject.keyword service sector en
dc.subject.keyword asiakasluokittelu fi
dc.subject.keyword etäluenta fi
dc.subject.keyword kuormituskäyrä fi
dc.subject.keyword kuormitustutkimus fi
dc.subject.keyword palvelusektori fi
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-201302031380
dc.type.dcmitype text en
dc.programme.major Sähköverkot ja suurjännitetekniikka fi
dc.programme.mcode S-18
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.contributor.supervisor Lehtonen, Matti
dc.location P1 fi


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse

My Account