Inhalt

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   Inhaltsverzeichnis
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   1 Einleitung
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   1.1 Motivation und Zielsetzung
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   1.2 Stand der Wissenschaft und Technik
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  2 Das Energiesystem im Wandel
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  2.1 Entwicklung Erneuerbarer Energien
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   2.1.1 Zubau von Stromerzeugern aus Erneuerbaren Energien
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   2.1.2 Szenarien zur künftigen Entwicklung
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   2.1.3 Steigende Verantwortung Erneuerbarer Energien
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  2.2 Neuartige Verbraucher
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   2.2.1 Batteriespeicher in Haushalten und Quartieren
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   2.2.2 Elektrofahrzeuge
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   2.2.3 Wärmepumpen und Klimatisierungsgeräte
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  2.3 Digitalisierung des Stromsystems
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   2.3.1 Intelligente Messsysteme
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   2.3.2 Blockchain & Smart Contracts
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   2.4 Zwischenfazit
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  3 Entwicklung des Stromhandels
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   3.1 Einführung Stromhandel
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   3.2 Entwicklung des Handelsvolumens
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   3.3 Day-Ahead Auktion
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   3.3.1 Innertägige Preisunterschiede im Jahresverlauf
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   3.3.2 Innertägige Preisunterschiede
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   3.3.3 Negative Strompreise
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   3.4 Intraday Auktion
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  3.5 Kontinuierlicher Intradaymarkt
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   3.5.1 Handelszeitpunkt
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   3.5.2 Negative Strompreise
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   3.6 Vergleich der unterschiedlichen Handelsprodukte
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  4 Flexibilität und Lastmanagement
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   4.1 Definition Flexibilität
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   4.2 Definition Lastmanagement
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   4.3 Einsatzzwecke von Lastmanagement
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   4.4 Lastmanagementpotential
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  4.5 Dynamische Stromtarife
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   4.5.1 Varianten dynamischer Stromtarife
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   4.5.1.1 Preisgrenzen eines dynamischen Tarifes
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   4.5.1.2 Transparenz des dynamischen Stromtarifes
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   4.5.2 Anforderungen an Anbieter dynamischer Stromtarife
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   4.5.3 Anforderungen an Nutzer dynamischer Stromtarife
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   4.5.4 Rahmenbedingungen dynamischer Stromtarife
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  5 Flexibilität zur Reduktion der Stromkosten in der mittelständischen Industrie
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  5.1 Mögliche Varianten der Implementierung
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   5.1.1 Manueller Betrieb
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   5.1.2 Automatischer Betrieb
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   5.1.3 Künftige Integration in die Prozesssteuerung
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  5.2 Implementierung im „Happy Power Hour“-Projekt
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   5.2.1 Systemaufbau
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   5.2.2 Steuerung der Prozesse
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   5.2.3 Aufteilung der Einsparungen
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   5.2.4 Schnittstellenkonzept
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   5.2.5 Automatisierungstechnik
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   5.3 Identifizierung des Lastverschiebungspotentials
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  6 Optimierungsproblem und Simulationsumgebung
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  6.1 Formulierung des Optimierungsproblems
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   6.1.1 Anforderungen an die Optimierung
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  6.1.2 Modellierung von Anwendungen in Prozessen und Phasen
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   6.1.2.1 Modellierung als programmgeführter Prozess
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   6.1.2.2 Modellierung als parametergeführter Prozess
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  6.1.3 Formulierung als gemischt-ganzzahliges lineares Optimierungsproblem zur Day-Ahead Optimierung
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   6.1.3.1 Zielfunktion
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   6.1.3.2 Nebenbedingung - Energiebedarf pro Phase
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   6.1.3.3 Nebenbedingung – Mindest- und Höchstpause vor der Phase
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   6.1.3.4 Nebenbedingung – Leistungsgrenzen
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   6.1.3.5 Nebenbedingung - Diskrete Leistungsstufen
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   6.1.3.6 Nebenbedingung – Laufzeit einer Phase
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   6.1.3.7 Nebenbedingung – zulässige Betriebszeit einer Phase
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   6.1.3.8 Nebenbedingung – Ununterbrochener Betrieb einer Phase
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   6.1.3.9 Nebenbedingung – Sequentieller Betrieb der Phasen
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   6.1.3.10 Nebenbedingung – Spitzenleistung über alle Prozesse
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   6.1.3.11 Nebenbedingung –Speicherfüllstand
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   6.1.4 Effiziente Lösung der Optimierungsaufgabe
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   6.1.4.1 Zerlegung des Optimierungsproblems
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   6.1.5 Kopplung von Day-Ahead Auktion und kontinuierlichem Intradayhandel zum Intraday Redispatch
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   6.1.6 Anforderungen an Prozesse für Intraday Redispatch
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   6.1.7 Erweiterung des Optimierungsproblems auf Intraday Redispatch
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   6.1.7.1 Zielfunktion
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   6.1.7.2 Nebenbedingung - Handelsvolumen
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   6.1.8 Grenzen des Optimierungsmodells
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  6.2 Simulationswerkzeug DRSim
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   6.2.1 Einsatzzweck der Simulationsumgebung
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   6.2.2 Beschreibung der Simulationsumgebung
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  7 Praktische Anwendung des entwickelten Verfahrens
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  7.1.1 Beschreibung der untersuchten Beispielprozesse
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   7.1.1.1 Prozess 1 – fiktiver Prozess
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   7.1.1.2 Prozess 2 – Ladung von Elektrogabelstaplern
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   7.1.1.3 Prozess 3 – Batteriespeicher
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   7.1.1.4 Prozess 4 – Batteriespeicher mit externer Entnahme
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   7.1.1.5 Prozess 5 – Prozess mit drei Phasen und diskreten Leistungsstufen
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   7.1.1.6 Prozess 6 – funktionaler Speicher mit externer Entnahme
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   7.1.1.7 Prozess 7 – Produktspeicher eines Schmiedehammers
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   7.1.2 Verwendete Preiszeitreihe
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   7.2 Optimierung am Day-Ahead Marktplatz
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  7.2.1 Simulation der Einsparungen für ein Jahr
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   7.2.1.1 Jahressimulation von Prozess 1
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   7.2.1.2 Jahressimulation von Prozess 2
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   7.2.2 Berücksichtigung der Spitzenleistungsrestriktion
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   7.2.3 Prozesse mit Speichermöglichkeiten
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   7.2.4 Prozesse mit einem Produktspeicher
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   7.2.5 Gleichzeitige Berücksichtigung aller Restriktionen
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   7.2.6 Auswirkung der Güte der Day-Ahead Prognose
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  7.2.7 Variation von Prozessrestriktionen
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   7.2.7.1 Einfluss der Start- und Endzeit auf das Optimierungsergebnis
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   7.2.7.2 Einfluss des Wochentags auf das Optimierungsergebnis
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   7.2.8 Einfluss der Netzentgeltsystematik
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   7.2.8.1 Vorschlag: Stunden mit negativen Preisen von Leistungspreisbildung ausschließen
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   7.2.9 Effekte einer dynamischen EEG-Umlage
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   7.2.10 Verwendung eines elektrischen Speichers zur zeitlichen Arbitrage
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  7.3 Optimierung im kontinuierlichen Intradayhandel
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   7.3.1 Anzahl Intraday Redispatches
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   7.3.2 Intraday Redispatch an einem einzelnen Tag
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   7.3.3 Intraday Redispatch – Optimierung über ein gesamtes Jahr
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   7.3.4 Verwendung eines elektrischen Speichers zur zeitlichen Arbitrage
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   7.3.5 Modellierungsvarianten von Batteriespeichern (Prozess 2)
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   7.3.5.1 Modellierung als programmgeführter Prozess
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   7.3.5.2 Modellierung als parametergeführter Prozess
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   7.3.5.3 Modellierung als parametergeführter Prozess mit bidirektionalem Laden
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   7.4 Zwischenfazit und Ausblick
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   7.4.1 Einsatz dynamischer Stromtarife in Haushalten
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   7.4.2 Berücksichtigung der Anforderungen in künftigen Anlagen und Geräten
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  8 Weitere Vermarktungsoptionen für Flexibilität
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  8.1 Regionale Flexibilitätsmärkte - Management des lokalen Verteilnetzzustandes
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   8.1.1 Smart Grids zur Überwachung und Regelung des lokalen Netzzustandes
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   8.1.2 Motivation und Zielsetzung Regionaler Flexibilitätsmärkte
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  8.1.3 Ausgestaltung Regionaler Flexibilitätsmärkte
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  8.1.3.1 Die Netzkapazitätsampel – Basis für Regionale Flexibilitätsmärkte
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   8.1.3.1.1 Grüne Ampelphase
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   8.1.3.1.2 Rote Ampelphase – kritischer Netzzustand
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   8.1.3.1.3 Gelbe Ampelphase – marktbasierte Vermeidung kritischer Netzzustände
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   8.1.3.2 Zeitlicher Ablauf des Regionalen Flexibilitätsmarktes
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   8.1.3.3 Bildung von Netzaggregationsbereichen
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   8.1.3.4 Prädiktion des lokalen Verteilnetzzustandes
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   8.1.3.5 Auswahl der geeignetsten Angebote
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   8.1.3.6 Aggregation der Netzzustandsinformation zu einem Ampelsignal
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   8.1.4 Erlösabschätzung Regionaler Flexibilitätsmärkte
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   8.1.5 Zwischenfazit und Grenzen des Modells Regionaler Flexibilitätsmärkte
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   8.2 Regelleistung
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   8.3 Bilanzkreismanagement
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   8.4 Innerbetriebliches Spitzenlastmanagement
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   9 Zusammenfassung und Ausblick
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   10 Summary
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  11 Verzeichnisse
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   11.1 Literaturverzeichnis
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   11.2 Formelzeichen
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   11.3 Abkürzungen
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   11.4 Publikationen des Verfassers
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   11.5 Betreute Abschlussarbeiten
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  12 Anhang
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  12.1 Prozessparameter der verwendeten Beispielprozesse
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   12.1.1 Parameter von Prozess 1
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   12.1.2 Parameter von Prozess 2
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   12.1.3 Parameter von Prozess 3
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   12.1.4 Parameter von Prozess 4
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   12.1.5 Parameter von Prozess 5
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   12.1.6 Parameter von Prozess 6
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   12.1.7 Parameter von Prozess 7
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   12.2 Beispiel Datenstruktur des Optimierungsproblems
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   12.3 Quick-Check Lastverschiebungspotential