Bewertung der Nutzerakzeptanz von Stromtarifmodellen für Prosumer

Ausgangssituation:

Im Rahmen des Forschungsprojekts Cloud|E wird ein cloudbasiertes, dezentrales Energiemanagementsystem auf Basis cyber-physischer Systeme entwickelt.
Ziel des Vorhabens ist die Konzipierung, Entwicklung und prototypische Erprobung eines cloudbasierten Energiemanagementsystems als Bestandteil einer Smart-Home-Lösung zur selbstorganisierenden und sicheren Energieversorgung von Wohneinheiten im Zusammenwirken mit der Leitstelle des Energieversorgers unter Nutzung der Industrie-4.0-Paradigmen. Durch die intelligente Vernetzung einzelner Erzeuger und Verbraucher wird ein optimiertes Energiemanagement im Privathaushalt generiert. Die dabei dezentral zur Verfügung gestellten Flexibilitäten ermöglichen es einem lokalen EVU Erzeugungs- und Lastspitzen abzufangen.

Aufgabenstellungen:
Im Rahmen dieser Arbeit sollen aktuelle Stromtarifmodelle evaluiert werden. Daraus sollen neue Tarife abgeleitet werden, die einen breiten Einsatz eines oben beschriebenen Systems ermöglichen. Schwerpunkt soll dabei auf Anreizfaktoren liegen, die es für Nutzer lukrativ macht, ein solches System zu verwenden und einen Teil ihrer energetischen Flexibilität zur Verfügung zu stellen. Außerdem soll betrachtet werden, wie weit ein dezentrales Energiemanagementsystem auf ein privates Smart Home Energiesystem zugreifen kann, bis es Auswirkungen auf die Nutzerakzeptanz des Endkunden hat.

Inhaltliche Schwerpunkte:

  • Evaluation aktueller Stromtarifmodelle
  • Ableitung von Handlungsbedarf bei der Ausarbeitung neuer Tarifmodelle zur Ermöglichung dezentraler Energiemanagementsysteme
  • Erstellung von Use-Cases
  • Bewertung der Uses-Cases anhand der Nutzerakzeptanz

Weitere Infos auf Anfrage, der Arbeitsumfang kann entsprechend der Arbeit angepasst werden.

Kategorien:

Forschungsbereich:

Hausautomatisierung

Art der Arbeit:

Bachelorarbeit, Masterarbeit, Projektarbeit

Studiengang:

Energietechnik, Informatik, IPEM, Maschinenbau, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen

Kontakt:

Adrian Fehrle, M. Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS)