Es sollen die Energieproduktion, der Energietransport und die Energieverteilung, die sektoralen und regionalen Energieverbraeuche nach Verbrauchergruppen und die regionalen Energiepreise analysiert, Regionen typisiert und Leitvariablen zur Abschaetzung des zukuenftigen Energieverbrauchs ermittelt sowie die auswirkungen auf die Infrastruktur, Erwerbsstruktur und Umweltqualitaet untersucht werden. Darueberhinaus sollen saemtliche Energieverbundsysteme und Kraftwerkstandorte graphisch dargestellt werden. Damit soll eine Datenbasis geschaffen werden, die die notwendigen Informationen zur Unterstuetzung von Aufgaben der Raumordnung und des Staedtebaus in Forschung und Planung an der Nahtstelle zwischen Raumordnung und Energieplanung liefert. Gewinnung und EDV-gerechte Aufbereitung projektrelevanter daten (Energiestrukturdaten) durch schriftliche Befragung der Elektrizitaetsversorgungsunternehmen. Fortfuehrung und Aktualisierung bestehender Energieinfrastruktur-Karten. Digitalisierung saemtlicher Standortbewegungsdaten. Theoretisch-empirische, raumordnungsbezogene Analyse. Auswertung: tabellarisch, Kartierung, Regressionsanalyse, Korrelationsanalyse. Amtliche Statistik, meldepflichtige Energiedaten der Bundesministerien fuer Wirtschaft, des Innern und fuer Raumordnung, Bauwesen und Staedtebau, Ergebnisse eigener Erhebungen.
Vor dem Hintergrund von Klimaschutz und steigenden Energiepreisen gewinnt die Energieeinsparung in Mietwohngebäuden immer mehr an Bedeutung. Da ein Fehlen von energetischen Differenzierungsmerkmalen im Mietspiegel einerseits den Markt nicht ausreichend abbildet und andererseits als Hemmnis für Investitionen in energetische Modernisierung wirken kann, sollen in dem Projekt Handlungsempfehlungen zur verstärkten Nutzung von energetischen Differenzierungsmerkmalen in Mietspiegeln erarbeitet werden. Ausgangslage: Das Thema Energieeinsparung in Gebäuden gerät zunehmend in den Fokus der Politik. In Mietwohngebäuden besteht das Dilemma, dass für die Investitionen in energetische Modernisierungen die Vermieter aufkommen müssen, den Nutzen aber die Mieter in Form von geringen Nebenkosten haben. Wird die Vergleichsmiete im Mietspiegel nicht von der energetischen Gebäudequalität beeinflusst, besteht für den Vermieter nach einer energetischen Modernisierung lediglich die Möglichkeit einer Mieterhöhung nach Paragraph 559 BGB um 11Prozent der Modernisierungskosten pro Jahr. Unter gewissen Rahmenbedingungen wird die Refinanzierung der energetischen Modernisierung hierüber nicht erreicht. Da ein Fehlen von energetischen Differenzierungsmerkmalen im Mietspiegel einerseits den Markt nicht ausreichend abbildet und andererseits als Hemmnis für Investitionen wirkt, wird in zahlreichen Städten das Thema diskutiert bzw. wurden bereits in einer Reihe von Städten energetische Differenzierungsmerkmale bei der Mietspiegelerstellung berücksichtigt wie zum Beispiel im Darmstädter Mietspiegel. Zielsetzung: Ziel des Forschungsprojektes ist es, Handlungsempfehlungen für Kommunalverwaltungen, Verbände und Politik zur verstärkten Nutzung von energetischen Differenzierungsmerkmalen in Mietspiegeln zu geben. Dabei werden verschiedene Verfahren mit unterschiedlichem Differenzierungsniveau betrachtet und diskutiert.
<p>Die wichtigsten Fakten</p><p><ul><li>Der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a> (PEV) in Deutschland ist seit Ende der 2000er Jahre deutlich rückläufig. Er ist von 2008 bis 2023 um 26 % zurückgegangen.</li><li>Gemäß dem Energieeffizienzgesetz von 2023 soll der PEV bis 2030 gegenüber 2008 um 39 % sinken. Auf Basis der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/t?tag=Treibhausgas#alphabar">Treibhausgas</a>-Projektionen 2025 des Umweltbundesamtes ist davon auszugehen, dass die bislang dafür ergriffenen Maßnahmen aller Voraussicht nach nicht ausreichen werden, um dieses Ziel zu erreichen.</li><li>Der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/i?tag=Indikator#alphabar">Indikator</a> „Primärenergieverbrauch“ wird methodisch durch die steigenden Anteile erneuerbarer Energien verzerrt: Steigt der Anteil der Erneuerbaren, sinkt der Primärenergieverbrauch, auch wenn der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/e?tag=Endenergieverbrauch#alphabar">Endenergieverbrauch</a> konstant bleibt</li></ul></p><p>Welche Bedeutung hat der Indikator?</p><p>Mit dem Einsatz und der Erzeugung von Energie sind eine Vielzahl an Umweltbelastungen verbunden: Durch den Abbau von Rohstoffen wie Kohle oder Erdöl werden Ökosysteme teilweise deutlich geschädigt. Beim Transport der Rohstoffe wird Energie verbraucht, Treibhausgase und gesundheitsgefährdende Luftschadstoffe werden ausgestoßen. Auch bei der Umwandlung und Bereitstellung von Energie kommt es zu Umweltbelastungen. Die Senkung des PEV ist neben dem Umstieg auf alternative und<a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/umweltindikatoren/indikator-erneuerbare-energien">erneuerbare Energien</a>daher ein wichtiger Baustein der Energiewende.</p><p>Allerdings unterliegt der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/i?tag=Indikator#alphabar">Indikator</a> „Primärenergieverbrauch“ methodenbedingten Verzerrungen: Steigt der Anteil der Erneuerbaren, sinkt der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a>, auch wenn der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/e?tag=Endenergieverbrauch#alphabar">Endenergieverbrauch</a> konstant bleibt (siehe Abschnitt „Wie wird der Indikator berechnet?“ am Ende des Artikels sowie die Ausführungen im Artikel „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/energie/primaerenergieverbrauch#definition-und-einflussfaktoren">Primärenergieverbrauch</a>“). Die Kenngröße „<a href="https://www.umweltbundesamt.de/indikator-endenergieverbrauch">Endenergieverbrauch</a>“ ist hinsichtlich des Energieverbrauchs einer Volkswirtschaft aussagekräftiger.</p><p>Wie ist die Entwicklung zu bewerten?</p><p>2023 wurde in Deutschland etwa 29 % weniger <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergie#alphabar">Primärenergie</a> verbraucht als 1990. Noch 2006 lag der Verbrauch fast so hoch wie 1990. Seitdem ist er deutlich gesunken. Das liegt zum Teil am sinkenden <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/e?tag=Endenergieverbrauch#alphabar">Endenergieverbrauch</a>, ist zum Teil aber auch methodenbedingt, da die Umstellung auf erneuerbare Energieträger wie beschrieben mit einem überproportional sinkenden PEV einhergeht. Auch sinkende Netto-Stromexporte bzw. seit 2023 gestiegene Netto-Stromimporte unterliegen gleichermaßen diesem statistischen Effekt. Davon abgesehen, führten insbesondere die hohen Energiepreise im Zuge der Energiekrise 2022 nicht zuletzt zu einer deutlich reduzierten Produktion energieintensiver Güter in Deutschland. Dies trug im Jahr 2023 zum niedrigsten Energieverbrauch seit 1990 bei.</p><p>Im 2023 verabschiedeten<a href="https://www.gesetze-im-internet.de/enefg/BJNR1350B0023.html">Energieeffizienzgesetz</a>(EnEfG) ist das Ziel festgeschrieben, dass der PEV bis 2030 um 39 % unter den PEV des Jahres 2008 sinken soll. In den<a href="https://www.umweltbundesamt.de/themen/klima-energie/klimaschutz-energiepolitik-in-deutschland/szenarien-fuer-die-klimaschutz-energiepolitik/integrierte-energie-treibhausgasprojektionen">Treibhausgas-Projektionen 2025</a>wurde auf der Basis von Szenarioanalysen untersucht, ob Deutschland seine Energie- und Klimaziele im Jahr 2030 erreichen kann: Wenn alle von der Regierungskoalition geplanten Maßnahmen umgesetzt werden, ist im Jahr 2030 mit einem Rückgang des PEV von etwa 32 % gegenüber dem Jahr 2008 zu rechnen (Mit-Maßnahmen-Szenario). Damit wäre das Ziel des EnEfG eines Rückgangs um 39 % bis 2030 deutlich verfehlt. Weitere Maßnahmen zur Senkung des PEV sind also erforderlich, um die Ziele des EnEfG zu erreichen.</p><p>Wie wird der Indikator berechnet?</p><p>Der <a href="https://www.umweltbundesamt.de/service/glossar/p?tag=Primrenergieverbrauch#alphabar">Primärenergieverbrauch</a> wird von der Arbeitsgemeinschaft Energiebilanzen (AGEB) über das Wirkungsgradprinzip ermittelt. Die in Kraftwerken und anderen Feuerungsanlagen verbrannten Energieträger werden mit ihrem Heizwert multipliziert. Wird Strom aus Wind, Wasserkraft oder Photovoltaik erzeugt, so ist der Wirkungsgrad vereinbarungsgemäß 100 %. Bei der Geothermie beträgt er 10 % und bei der Kernenergie 33 %. Methodische Hinweise zur Berechnung veröffentlicht die AGEB in den<a href="https://ag-energiebilanzen.de/wp-content/uploads/2021/11/vorwort.pdf">Erläuterungen zu den Energiebilanzen</a>.</p><p><strong>Ausführliche Informationen zum Thema finden Sie im Daten-Artikel<a href="https://www.umweltbundesamt.de/daten/energie/primaerenergieverbrauch">„Primärenergieverbrauch“</a>.</strong></p>
In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. sowento wird Methoden und Algorithmen zur Lidar-basierten Lebensdauerverlängerung entwickeln und testen. Die Lidar-Regelungsplattform für die MM92 wird sowento erstellen und den Projektpartnern zur Verfügung stellen. Auf ihr werden alle Methoden und Strategien des Projekts getestet. Außerdem wird sowento moderne Lidardatenverarbeitungsmethoden entwickeln, die für die adaptiven Regelungsstrategien benötigt werden. Ein weiterer Schwerpunkt wird die Lidar-basierte Lastverifikation sein. Hierfür werden Methoden entwickelt und mit den Messungen an der MM92 validiert.
Für die Medizinische Hochschule Hannover hat das GeothermieZentrum Bochum gemeinsam mit der GeoDienste GmbH (Garbsen) im Zeitraum von August 2007 bis März 2008 eine Vorstudie zur Einbindung der Geothermie in das Energiekonzept des Klinikums erstellt. Im Anschluss an diese Vorstudie wurde eine Wirtschaftlichkeitsanalyse erstellt, welche die petrothermale und hydrothermale Versorgung betrachtete. Vorstudie: Die Medizinische Hochschule Hannover (MHH) wird derzeit von den Stadtwerken Hannover mit den Medien Gas, Strom und Fernwärme zur Erzeugung ihrer dreigliedrigen Energieversorgung, bestehend aus Dampf, Raumwärme und Klimakälte, versorgt. Aufgrund der hydrogeologischen Situation am Standort der MHH in Hannover wird eine Einbindung der Geothermie sowohl in den Heizkreislauf (direkte Integration über Wärmetauscher) als auch in den Kälteklimakreislauf (modular betriebene Absorptionskältemaschinen) vorgeschlagen. Ziel der Einbindung ist es konventionelle, preislich fluktuierende und primärenergetisch nachteilige Energieträger, wie in erster Linie elektrischen Strom und nachrangig Fernwärme oder Gas, durch den Einsatz der Geothermie vollständig, oder im Rahmen der Leistungsfähigkeit des geothermischen Reservoirs teilweise, zu ersetzen. Wirtschaftlichkeit, CO2-Bilanz und Versorgungssicherheit stehend dabei im Vordergrund. Die Grundlastfähigkeit der Geothermie wird in der vorgeschlagenen Anlagenkonfiguration vollständig ausgenutzt. Im Bereich der Spitzenlastdeckung spielt die Geothermie daher keine Rolle. Die geothermisch unterstützte Dampferzeugung findet im betrachteten Szenario keinen Eingang. Dies liegt in der internen Wärmerückgewinnung im Dampferzeuger durch den Economizer zur Vorwärmung des Speise- und Verbrauchswassers begründet. Da die Geothermie bei der Dampfherstellung nur einen geringen energetischen Beitrag leisten kann und Investitionen für ihre Anbindung an das Dampferzeugersystem entstehen, wird von der Betrachtung dieser Systeme abgesehen. Übersteigt die Bereitstellung von geothermischer Energie im Heiz- oder Kühlfall die Energienachfrage, lassen sich Pufferspeicher integrieren um diese überschüssig Energie effizient zu speichern. Bei Lastspitzen kann die Energie zurückgewonnen werden. Somit erhöht sich der geothermische Anteil an der Gesamtenergiebereitstellung. Wirtschaftlichkeitsanalyse: Hier wurden 9 verschiedene Szenarien untersucht, welche sich aufgrund ihrer Art (petrothermal / hydrothermal), der Bohrtiefe (4500 / 3000 m), ihrer Schüttung (15-50 l/s), Temperatur (115 / 160 Grad C) oder Bereitstellung (Wärme / Strom+Wärme) unterscheiden. Die höheren Investitionskosten für die petrothermalen Systeme werden durch die höhere Energieausbeute (Schüttung und Temperatur) abgefangen und diese somit wirtschaftlicher als die hydrothermalen Systeme, welche sich in der Amortisationsrechnung nur aufgrund der steigenden Energiepreise nach einigen Jahren rechnen.
In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. Neben der Koordination wird das WETI sich vor allem auf die Entwicklung von datenbasierten Regelungsstrategien konzentrieren. Hierzu werden zunächst Algorithmen zur Windvorhersage, basierend auf vereinfachten Strömungsmodellen, entwickelt und Analysen zu den Auswirkungen von Gierfehlern auf den Energieertrag und die Lasten durchgeführt. Diese werden dann in Regelstrategien zum optimalen Betrieb und Netzstützung integriert. Dazu wird die Idee der Lidar-basierten Vorsteuerung weiterentwickelt, indem zur Laufzeit optimale Referenz- und Stellgrößenverläufe berechnet werden. Die verbesserte Windvorhersage und die optimale Vorsteuerung wird anschließend auf einer Testanlage erprobt.
In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. Neben der Koordination wird das WETI sich vor allem auf die Entwicklung von datenbasierten Regelungsstrategien konzentrieren. Hierzu werden zunächst Algorithmen zur Windvorhersage, basierend auf vereinfachten Strömungsmodellen, entwickelt und Analysen zu den Auswirkungen von Gierfehlern auf den Energieertrag und die Lasten durchgeführt. Diese werden dann in Regelstrategien zum optimalen Betrieb und Netzstützung integriert. Dazu wird die Idee der Lidar-basierten Vorsteuerung weiterentwickelt, indem zur Laufzeit optimale Referenz- und Stellgrößenverläufe berechnet werden. Die verbesserte Windvorhersage und die optimale Vorsteuerung wird anschließend auf einer Testanlage erprobt.
In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. .
Allgemein: In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. SGRE Service GmbH Die SGRE Service GmbH wird sich zum einen auf die Übertragung von modernen Regelungskonzepte auf Bestandsanlagen, die Entwicklung von adaptiven Parametrisierungen von Reglern und von einer robusten Vorsteuerung konzentrieren. Diese Algorithmen werde auf einem Hardware-in-the-loop Teststand und den Forschungsanlagen erprobt. Die SGRE Service GmbH wird zum anderen die Verbundpartner bei der Umsetzung deren Forschung unterstützen: Die SGRE Service GmbH wird Simulationsmodelle und Regler zur Verfügung stellen, den Feedback-Regler für das Verarbeiten von Vorsteuersignalen und Sollwerten erweitern, Konstruktionsunterlagen und Machbarkeitsanalysen für Sensorinstallation bereit stellen, die Regelungshardware der Anlagen erneuern und beim Test von Algorithmen der Partner auf dem Hardware-in-the-Loop Teststand und der Erprobung auf den Anlagen unterstützen.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 373 |
| Land | 70 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 318 |
| Text | 88 |
| unbekannt | 37 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 127 |
| offen | 316 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 406 |
| Englisch | 105 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Bild | 1 |
| Datei | 3 |
| Dokument | 53 |
| Keine | 243 |
| Unbekannt | 2 |
| Webseite | 169 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 321 |
| Lebewesen und Lebensräume | 273 |
| Luft | 242 |
| Mensch und Umwelt | 443 |
| Wasser | 198 |
| Weitere | 431 |