Optimized load profiles of German residential prosumers for 2020, 2021, 2022, 2023, and 2030

van Ouwerkerk, Jonas; Celi Cortés, Mauricio Eduardo; Nsir, Najet; Zurmühlen, Sebastian; Figgener, Jan; Sauer, Dirk Uwe; Gong, Jingyu; Bußar, Christian

doi:10.18154/RWTH-2024-07163

Optimized load profiles of German residential prosumers for 2020, 2021, 2022, 2023, and 2030

van Ouwerkerk, Jonas^RWTH* ; Celi Cortés, Mauricio Eduardo^RWTH* ; Nsir, Najet^RWTH* ; Gong, Jingyu^RWTH* ; Figgener, Jan^RWTH* ; Zurmühlen, Sebastian^RWTH* ; Bußar, Christian^RWTH* ; Sauer, Dirk Uwe^RWTH*

2024

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2024-07163
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/990139/files/Prosumer_data.zip

Einrichtungen

Projekte

BMBF 03SF0597 - Forschungscampus Flexible Elektrische Netze (FEN) - InEEd-DC: Integrative Kopplung von Energieträgern im netzgebundenen Endversorgungsbereich mit Fokus auf Mobilität und gleichstrombasierten Applikationen (03SF0597) (03SF0597)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Prosumer (frei) ; Heat Pump (frei) ; Energy Crisis (frei) ; Home Storage (frei) ; Photovoltaics (frei) ; Data (frei)

Kurzfassung
Dieser Datensatz enthält die Optimierungsergebnisse der Veröffentlichung mit dem Titel „Quantifying benefits of renewable investments for German residential Prosumers in times of volatile energy markets“ (DOI: 10.1038/s41467-024-51967-6). Er enthält eine breite Palette von optimierten Lastprofilen für deutsche Einfamilienhäuser. Für die Optimierung verwenden wir das an der RWTH Aachen entwickelte FOCUS-Framework (https://doi.org/10.18154/RWTH-2023-04127). Jeder Prosumer verfügt über eine Photovoltaikanlage und optional über eine Kombination aus Batteriespeicher und Wärmepumpe. Wir stellen Energieflüsse zwischen allen Komponenten sowie Erzeugungs-, Nachfrage- und alle Eingangsdaten mit einer Auflösung von 15 Minuten für ein Jahr zur Verfügung. Außerdem variiert die Anzahl der Bewohner von 1-6 Personen und das Baujahr des Gebäudes von 1979-2008. Der Datensatz umfasst die Jahre 2020, 2021, 2022, 2023 und 2030. Für ausgewählte Haushalte berücksichtigen wir optional variable Strompreise, Preisbremsen für Erdgas und Strom, wie sie während der Energiekrise eingeführt wurden, eine Variation der Größe der Photovoltaikanlage (8,7/13,7 kWp), Haushalte mit einem Elektrofahrzeug und eine Variation des Zinssatzes für Investitionen von 2-5%. Zusätzlich zu den Energieflüssen teilen wir das zugrundeliegende Linear Programming LP Pyomo Modell für jeden optimierten Haushalt.

This data set contains the optimization results of the publication with title "Quantifying benefits of renewable investments for German residential Prosumers in times of volatile energy markets" (DOI: 10.1038/s41467-024-51967-6). It provides a wide range of optimized load profiles for German single-family houselhold Prosumers. For optimization, we use the FOCUS framework (https://doi.org/10.18154/RWTH-2023-04127) developed at RWTH Aachen University. Each Prosumer has a photovoltaic system and optionally a combination of battery home storage system and heat pump. We provide energy flows between all components as well as generation, demand, and all input data with a resolution of 15 minutes for one year. Further, the number of residents is varied from 1-6 and the year of construction of the building from 1979-2008. The dataset covers the years 2020, 2021, 2022, 2023, and 2030. For selected households we optionally consider variable electricity prices, price breaks for natural gas and electricicty as introduced during the energy crisis, a variation of the size of the photovoltaic system (8.7/13.7 kWp), households with an electric vehicle, and a variation of the interest rate for investments from 2-5%. In addition to energy flows, we share the underlaying linear programming LP pyomo model for each optimized household.

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