03475ntm a22004457i 4500 000730483 CZ-PrVSE 20260406130007.0 m d cr n|||||||||| 260406s2026 xr fsbm 000 0 cze d NEZPRACOVANÝ IMPORT ABA006 cze ABA006 ABA006 rda Kuncová, Jitka ISIS:188203 dis Forecasting the Impact of Electric Mobility on Electricity Consumption in the Czech Republic up to 2050 : An Integrated Model of Quantitative Analysis and Competitive Intelligence eng Prognóza vlivu elektromobility na spotřebu elektřiny v ČR do 2050 : Integrovaný model kvantitativní analýzy a competitive intelligence Jitka Kuncová 2026 ?? stran : digital, PDF soubor Vedoucí práce: Tomáš Karel Závěrečná práce - Institut celoživotního vzdělávání (MBA)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, Obsahuje bibliografii Textový (vysokoškolská kvalifikační práce) Rok obhajoby Cílem práce je navrhnout a ověřit scénářový prognostický přístup pro kvantifikaci vlivu elektromobility na spotřebu elektřiny v České republice do roku 2050 v prostředí provozovatele přenosové soustavy. Řešení kombinuje kvantitativní model difuze technologie (logistická S-křivka) se strukturovaným rámcem competitive intelligence, který podporuje průběžnou aktualizaci předpokladů v dynamickém legislativním a technologickém kontextu. Na základě ukotvení v aktuálních tržních datech a definice tří scénářů (konzervativní, referenční, akcelerovaný) jsou odvozeny trajektorie počtu elektromobilů, roční spotřeba elektromobility a indikativní dopady na špičkové zatížení. Klíčovým praktickým výstupem je prototypová webová aplikace (MVP), která implementuje jednotný scénářový datový modul, výpočetní jádro, interaktivní vizualizace a standardizované exporty pro navazující interní procesy, zejména profilování a kompatibilitu s nástroji typu DFT. Aplikace zahrnuje také scénářový modul fiskálních opatření umožňující testovat rozsahy dopadů vybraných daňových nástrojů na adopční trajektorii. Vývoj probíhal iterativně s využitím AI asistence pro urychlení prototypování, přičemž metodické volby, kontrolu konzistence a interpretaci výsledků zajišťovala autorka. Práce přispívá k transparentnímu řízení nejistot, posílení interní prognostické kapacity a snížení závislosti na externích predikčních podkladech při dlouhodobém plánování. Způsob přístupu: Internet prognóza spotřeby elektřiny elektromobilita vibe-coding Karel, Tomáš vse2015858033 ths Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky kn20010709399 dgg https://insis.vse.cz/zp/94926/podrobnosti VŠKP v InSIS https://insis.vse.cz/zp/94926 Hlavní práce https://insis.vse.cz/zp/94926/priloha/33430 Přiloha k práci https://insis.vse.cz/zp/94926/podrobnosti dc:identifier NEPOSILAT VSKP vse94926 260401 94926