Schwaiger, W., & Eigruber, M. (2022). Autarcic Energy @ Home: Geografisch optimale Kapazitätsplanung von Investitionen in erneuerbare Energien mit dem MEP-Framework (U. Bauer, Ed.). Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure. http://hdl.handle.net/20.500.12708/153335
E330-04 - Forschungsbereich Finanzwirtschaft und Controlling
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Series:
WINGbusiness
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ISBN:
ISSN 0256-7830
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Date (published):
Jan-2022
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Number of Pages:
4
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Publisher:
Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure, Graz
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Keywords:
Energiewirtschaft; Investitionsrisiko; erneuerbare Energien; Kapazitäten von Solar- und Wind-Energieanlagen
de
Abstract:
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