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Ein Entscheidungsunterstützungssystem zur ökonomischen Bewertung von Mieterstrom auf Basis der Clusteranalyse

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Töppel, Jannick:
Ein Entscheidungsunterstützungssystem zur ökonomischen Bewertung von Mieterstrom auf Basis der Clusteranalyse.
2019
Event: 14th International Conference on Wirtschaftsinformatik (WI) , 24.2.-27.2.2019 , Siegen, Germany.
(Conference item: Conference , Paper )

Official URL: Volltext

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Für den Erfolg der Energiewende spielt die dezentrale Stromerzeugung eine entscheidende Rolle. Aus diesem Grund wurde das Geschäftsmodell Mieterstrom entwickelt, welches sich über die Erzeugung und Lieferung von Strom in direktem räumlichen Zusammenhang definiert. Dabei soll durch den direkten Verkauf von Strom an Mieter ein höherer Gewinn erzielt werden, im Vergleich zur klassischen Stromeinspeisung ins Netz. Zur Förderung von Mieterstrom in Deutschland wurde 2017 von politischer Seite ein umfassendes Förderprogramm beschlossen und somit die Rahmenbedingungen deutlich verbessert. Basierend auf Smart Meter Daten wird in diesem Beitrag deshalb ein Entscheidungsunterstützungsmodell zur Investitionsbewertung von Mieterstrommodellen entwickelt und evaluiert. Dafür wird in einem ersten Schritt eine Clusteranalyse durchgeführt, um anschließend auf Basis der durchschnittlichen Stromverbrauchsprofile der Cluster sowie bedingter Wahrscheinlichkeiten die Rentabilität eines Mieterstrommodells vorherzusagen. Die in einer Fallstudie evaluierten Investitionen weisen eine Amortisationszeit von 8 bis 14 Jahren sowie eine CO2-Einsparung von über 60% auf.

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Item Type: Conference item (Paper)
Refereed: Yes
Keywords: Mieterstrom; Investitionsbewertung; Clusteranalyse; Smart Meter Daten
Institutions of the University: Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration
Profile Fields > Emerging Fields > Energy Research and Energy Technology
Research Institutions
Research Institutions > Affiliated Institutes
Research Institutions > Affiliated Institutes > Fraunhofer Project Group Business and Information Systems Engineering
Research Institutions > Affiliated Institutes > FIM Research Center Finance & Information Management
Result of work at the UBT: No
DDC Subjects: 000 Computer Science, information, general works > 004 Computer science
300 Social sciences > 330 Economics
Date Deposited: 19 Mar 2019 08:28
Last Modified: 19 Mar 2019 08:28
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/48002