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<div class="csl-entry">Schwaiger, W., & Eigruber, M. (2022). <i>Autarcic Energy @ Home: Geografisch optimale Kapazitätsplanung von Investitionen in erneuerbare Energien mit dem MEP-Framework</i> (U. Bauer, Ed.). Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure. http://hdl.handle.net/20.500.12708/153335</div>
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ISSN 0256-7830
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http://hdl.handle.net/20.500.12708/153335
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In der Praxis der Energiewirtschaft wird die Exceedance Probability (EP) verwendet, um das Risiko von Investiti-
onen in erneuerbare Energien (Renewable Energy Resources, kurz: RES) z.B. anhand von P50/P90-Werten der mit
den RES-Investitionen künftig generierten Energiemengen zu beurteilen. Die Einbeziehung der Chance Constrained
Programming-Optimierung in Verbindung mit dem Sampling & Discarding-Algorithmus führt zum Minimum Ex-
ceedance Probability (MEP)-Framework, womit sich die optimalen Kapazitäten von Investitionen in unterschiedliche
RES-Technologien bestimmen lassen. Wie die MEP-bezogene Optimierung funktioniert, das wird im vorliegenden
Beitrag anhand des „Autarcic Energy @ Home“-Fallbeispiels gezeigt, wobei optimale Kapazitäten von Solar- und
Wind-Energieanlagen unter probabilistischer (MEP-)Einhaltung des geforderten Eigenbedarfs ermittelt werden
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dc.language.iso
de
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dc.publisher
Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure
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dc.subject
Energiewirtschaft
de
dc.subject
Investitionsrisiko
de
dc.subject
erneuerbare Energien
de
dc.subject
Kapazitäten von Solar- und Wind-Energieanlagen
de
dc.title
Autarcic Energy @ Home: Geografisch optimale Kapazitätsplanung von Investitionen in erneuerbare Energien mit dem MEP-Framework
de
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Report
en
dc.type
Bericht
de
dc.contributor.editoraffiliation
TU Graz, Austria
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Research Report
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dc.publisher.place
Graz
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2022
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1
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WINGbusiness
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Mathematical Methods in Economics
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Information Systems Engineering
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E330-04 - Forschungsbereich Finanzwirtschaft und Controlling
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E330-04 - Forschungsbereich Finanzwirtschaft und Controlling