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Intelligentes Entscheidungsunterstützungssystem für Ladevorgänge an Stromtankstellen

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Hegele, Theresa ; Markgraf, Moritz ; Preißler, Carina ; Baumgarte, Felix:
Intelligentes Entscheidungsunterstützungssystem für Ladevorgänge an Stromtankstellen.
In: Proceedings der 15. Internationalen Tagung Wirtschaftsinformatik 2020. - Potsdam , 2020
DOI: https://doi.org/10.30844/wi_2020_r4-hegele

Official URL: Volltext

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Die deutsche Bundesregierung zielt darauf ab, bis 2022 eine Million Elektro-autos auf die Straßen zu bringen. Bisher erscheint dieses Ziel jedoch uner-reichbar, da zahlreiche Autofahrer auf den Kauf von Elektroautos verzich-ten. Als Grund nennen sie dabei primär die unzureichend ausgebaute Lad-einfrastruktur, die unter anderem aus der Unrentabilität des Betreibens von Stromtankstellen resultiert. Eine Möglichkeit, die Profitabilität solcher In-vestments zu steigern, ist, die Verweildauer der Ladekunden zu nutzen, um die Ladevorgänge auf monetär günstige Zeitpunkte zu legen. Intelligente De-cision Support Systems können die aggregierte Berücksichtigung aller rele-vanten Einflussfaktoren unterstützen. Bisherige Lösungsansätze aus dem Be-reich Green IS setzen beispielsweise auf die Reinforcement Learning Metho-de Q-Learning. Aufgrund der geringen Skalierbarkeit ist sie allerdings nicht auf größere Stromtankstellen anwendbar. Um auf diese Herausforderung einzugehen, wird in dieser Arbeit ein Deep Reinforcement Learning Ansatz verfolgt. Die Evaluation in einem Realwelt-Setting zeigt, dass die Profitabili-tät von Stromtankstellen durch den Einsatz dieses Modells deutlich steigt.

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Item Type: Article in a book
Refereed: Yes
Keywords: Decision Support Systems; Elektromobilität; Stromtankstelle; Green IS; Deep Reinforcement Learning
Institutions of the University: Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration
Faculties > Faculty of Law, Business and Economics > Department of Business Administration > Professor Information Systems and Sustainable IT Management
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: Yes
DDC Subjects: 000 Computer Science, information, general works > 004 Computer science
300 Social sciences > 330 Economics
Date Deposited: 13 Jul 2020 09:23
Last Modified: 13 Jul 2020 09:23
URI: https://eref.uni-bayreuth.de/id/eprint/55759