Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Simulationsmodell der ökonomischen und ökologischen Folgen des Einsatzes von dezentralen Stromversorgungssystemen in privaten Haushalten entwickelt und angewandt. Zur Identifikation der optimalen Anlagenauslegung werden dabei genetische Algorithmen verwendet. Es wird gezeigt, dass bei entsprechender Systemauslegung und Eigenverbrauchsoptimierung die Systemkosten im Vergleich zum reinen Netzstrombezug gesenkt werden können. In Abhängigkeit der Fördermodalitäten und weiterer Kostendegressionen, vor allem im Bereich von Batteriespeichersystemen, sind empfindliche Auswirkungen auf die Einnahmen aus dem Verkauf von Netzstrom und damit auf den Strompreis zu erwarten.     «

Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Simulationsmodell der ökonomischen und ökologischen Folgen des Einsatzes von dezentralen Stromversorgungssystemen in privaten Haushalten entwickelt und angewandt. Zur Identifikation der optimalen Anlagenauslegung werden dabei genetische Algorithmen verwendet. Es wird gezeigt, dass bei entsprechender Systemauslegung und Eigenverbrauchsoptimierung die Systemkosten im Vergleich zum reinen Netzstrombezug gesenkt werden können. In Abhängigkeit der Fördermodalitäten un...     »

In this thesis the economic and environmental consequences concerning the use of distributed power supply systems in private households are analysed through development of a simulation model. To identify the optimal system design genetic algorithms are used. It is shown that with an appropiate system design and the optimization of self-consumption the total system costs can be reduced compared with the electricity tariffs. Depending on the funding modalities and further cost reductions, especially in the field of battery storage systems, severe impacts on the sales revenue of grid electricity and therefore of the electricity price can be expected.     «

In this thesis the economic and environmental consequences concerning the use of distributed power supply systems in private households are analysed through development of a simulation model. To identify the optimal system design genetic algorithms are used. It is shown that with an appropiate system design and the optimization of self-consumption the total system costs can be reduced compared with the electricity tariffs. Depending on the funding modalities and further cost reductions, especial...     »