So kann es beispielsweise durch die Veränderung des Strompreises zu Aktivierungen oder Deaktivierungen von Verbrauchern kommen. Diese wiederum können zu unerwarteten oder unerwünschten Phänomenen wie Last-Spitzen im Netz führen.
Im ersten theoretischen Teil dieser Arbeit werden die Begriffe Emergenz und emergentes Verhalten, Smart Grids, System of Systems und Rebound Effekt wissenschaftstheoretisch untersucht und dargestellt. In Besonderem wird auf die Bedeutung von Emergenz und emergentem Verhalten und deren wissenschaftlicher Betrachtung rückreichend bis zur Antike eingegangen.
In der Folge beschäftigt sich die Arbeit mit konkreten Modellierungsmöglichkeiten wie dem Model Driven Engineering, dem Model Driven Development und der Model Driven Architecture. Des Weiterern wird auf Modellierungswerkzeuge wie Enterprise Architect und der SGAM Toolbox eingegangen, die angewendet werden können, um die zuvor erwähnten Phänomene darzustellen.
Nach der Vorstellung dieser Werkzeuge wird anhand eines konkreten Beispiels der Rebound Effekt mit der SGAM Toolbox modelliert und analysiert. Grundlage sind die Interessen des Kunden, der Energie möglichst günstig einkaufen will und das Geschäftsziel des Lieferanten, das Erzielen eines möglichst hohen Gewinns. Das Modell stellt diese Zusammenhänge durch intelligente Smart Meter dar, die den Ladevorgang eines Elektrofahrzeuges kontrollieren und an die aktuellen Energiekosten anpassen. Das Modell macht hier Zusammenhänge sichtbar, die in der unstrukturierten Betrachtung nicht ersichtlich sind. Emergent in diesem Zusammenhang ist die Kumulation der Kunden, die nach den Vorgaben des niedrigsten Energiepreises den Ladezyklus ihrer Elektroautos steuern und damit die Belastung des Netzes in unvorhersehbarer Weise verändern.

Facts:
Typ: Bachelorprojekt
Studiengang: Bachelor Informationstechnik & System-Management