In dieser Masterarbeit werden zwei Strategien zur Anomalieerkennung in Lastgängen ausgewertet. Dazu nutzt Strategie 1 das künstliche neuronale Netzwerk LSTM (Long Short-Term Memory) mit Datenzeitraum von einem Monat (1M) bzw. drei Monaten (3M) trainiert und Strategie 2 das Glättungsverfahren PEWMA (Probalistic Exponential Weighted Moving Average) zur Schätzung des zu untersuchenden Lastgangmonats. Durch den Vergleich mit Originallastgangdaten werden Residuen bzw. summierte Residuen der Sequenzlängen zwei, vier, sechs ...

Ein vielversprechender Weg der Emissionsreduktion durch Industrieunternehmen ist, selbst in erneuerbare Energieanlagen zu investieren. Die wirtschaftliche Beurteilung dieses Schrittes erfordert eine detaillierte Betrachtung der gesetzlichen Regelungen. Da es für viele Strompreisbestandteile umfangreiche Ausnahmeregelungen gibt, können die Stromkosten je nach Standort und Unternehmen variieren, sodass eine exakte Bestimmung individuell erfolgen muss.