Eine der größten Herausforderungen im Rahmen der Energiewende ist die CO2-neutrale Versorgung von Industrie und Gewerbe mit Prozesswärme und -kälte. Eine besondere strategische Relevanz gewinnt BioBrauS dadurch, dass nicht nur biogene Reststoffe, die einen überschüssigen und in der Regel unvermeidbaren Stoffstrom darstellen, einer weitergehenden energetischen Verwertung zugänglich gemacht werden, sondern auch der Verbrauch der fossilen Primärressource Braunkohle mit hohen CO2-Aussstoß reduziert wird. Ziel ist die Entwicklung eines Brennstoffes aus aufbereiteten organischen Reststoffen, wie Gärprodukten oder Geflügelmist, mit abgestimmter Verbrennungstechnologie auf Basis der Stabfeuerung zu verwerten. Hierfür soll das Verfahren des Impulsbrenners evaluiert und an die Verbrennung diese Stoffsysteme adaptiert werden. Mit der Auswahl und Bewertung von Gärresten und Geflügelmist als Brennstoff für die Staubfeuerung soll der Grundstein für den Ersatz von Braun- und Steinkohle gelegt werden. Im Fokus stehen deshalb die experimentelle Verfahrensevaluation und Optimierung von Verbrennungseigenschaften und Prozessparameter der Staubfeuerung für den Einsatz landwirtschaftlicher Reststoffe, wie Gärrest und Geflügelmist als Ersatz des bisherigen Energieträgers Braunkohle für Bestands- und Neuanlagen. Auch die biogenen Inputsubstrate sollen für den Einsatz in der Staubfeuerung angepasst (Mahlung, Siebung) und optimiert werden. Schwerpunkt ist die Reduktion von Schad- und Störstoffen sowie die Verbesserung der Brennstoffeigenschaften. Die Entwicklungen sollen dann im technischen Maßstab getestet und bewertet werden. Außerdem soll ein Gesamtkonzept zur technischen Umsetzung und Einsatz der Technologien erarbeitet werden, welches die Logistik der Energie- und Stoffströme sowie deren Verwertung für Bestands- und Neuanlagen beinhaltet. Abschließend wird eine Wirtschaftlichkeitsbetrachtung und LCA mit Ökobilanzierung für den kommerziellen Maßstab durchgeführt.
Das Projekt 'EVEKT' zielt darauf ab, Privatpersonen für eine erhöhte Partizipation an der Energiewende zu sensibilisieren und zu motivieren. Hierbei werden in einer sozialen Studie verschiedene Verbrauchergruppen differenziert und die Motivatoren der jeweiligen Gruppe identifiziert. Es wird auch die Akzeptanz der Verbraucher für verschiedene KI- und Automatisierungsszenarien ermittelt. Es sollen im Rahmen des Projekts KI-Algorithmen entwickelt werden, welche den Stromverbrauch genauer analysieren. So soll anhand der Smart-Meter-Daten eine Charakterisierung und Disaggregation verschiedener Haushaltslasten möglich sein. Anhand von Benchmarks soll ein positives Verbrauchsverhalten identifiziert werden, sowie konkrete Hinweise zum Energiesparen gegeben werden. Zudem soll eine Web-App entwickelt werden, über welche dem Verbraucher die Verbrauchsdaten und Energiespartipps anschaulich dargestellt werden. In dieser App werden verschiedene Designs und in der Verbraucherstudie ermittelte Motivatoren umgesetzt. Es findet im Rahmen des Projekts ein Monitoring von drei Testhaushalten über einem Zeitraum von einem dreiviertel Jahr statt, um die Algorithmen zu testen. Durch Testphasen und Nutzerfeedback werden sowohl der Algorithmus als auch die App iterativ verbessert. Über die gesamte Projektlaufzeit wird das Vorhaben rechtlich begleitet. Somit werden Belange des Datenschutzes sichergestellt und die rechtlichen Parameter für eine weitere Nutzung der Technologie erarbeitet. Ebenso findet eine Technikfolgenabschätzung des Disaggregationsalgorithmus sowie die Ermittlung datenbasierter Mehrwertdienste statt.
Das Projekt 'EVEKT' zielt darauf ab, Privatpersonen für eine erhöhte Partizipation an der Energiewende zu sensibilisieren und zu motivieren. Hierbei werden in einer sozialen Studie verschiedene Verbrauchergruppen differenziert und die Motivatoren der jeweiligen Gruppe identifiziert. Es wird auch die Akzeptanz der Verbraucher für verschiedene KI- und Automatisierungsszenarien ermittelt. Es sollen im Rahmen des Projekts KI-Algorithmen entwickelt werden, welche den Stromverbrauch genauer analysieren. So soll anhand der Smart-Meter-Daten eine Charakterisierung und Disaggregation verschiedener Haushaltslasten möglich sein. Anhand von Benchmarks soll ein positives Verbrauchsverhalten identifiziert werden, sowie konkrete Hinweise zum Energiesparen gegeben werden. Zudem soll eine Web-App entwickelt werden, über welche dem Verbraucher die Verbrauchsdaten und Energiespartipps anschaulich dargestellt werden. In dieser App werden verschiedene Designs und in der Verbraucherstudie ermittelte Motivatoren umgesetzt. Es findet im Rahmen des Projekts ein Monitoring von drei Testhaushalten über einem Zeitraum von einem dreiviertel Jahr statt, um die Algorithmen zu testen. Durch Testphasen und Nutzerfeedback werden sowohl der Algorithmus als auch die App iterativ verbessert. Über die gesamte Projektlaufzeit wird das Vorhaben rechtlich begleitet. Somit werden Belange des Datenschutzes sichergestellt und die rechtlichen Parameter für eine weitere Nutzung der Technologie erarbeitet. Ebenso findet eine Technikfolgenabschätzung des Disaggregationsalgorithmus sowie die Ermittlung datenbasierter Mehrwertdienste statt.
Das Projekt 'EVEKT' zielt darauf ab, Privatpersonen für eine erhöhte Partizipation an der Energiewende zu sensibilisieren und zu motivieren. Hierbei werden in einer sozialen Studie verschiedene Verbrauchergruppen differenziert und die Motivatoren der jeweiligen Gruppe identifiziert. Es wird auch die Akzeptanz der Verbraucher für verschiedene KI- und Automatisierungsszenarien ermittelt. Es sollen im Rahmen des Projekts KI-Algorithmen entwickelt werden, welche den Stromverbrauch genauer analysieren. So soll anhand der Smart-Meter-Daten eine Charakterisierung und Disaggregation verschiedener Haushaltslasten möglich sein. Anhand von Benchmarks soll ein positives Verbrauchsverhalten identifiziert werden, sowie konkrete Hinweise zum Energiesparen gegeben werden. Zudem soll eine Web-App entwickelt werden, über welche dem Verbraucher die Verbrauchsdaten und Energiespartipps anschaulich dargestellt werden. In dieser App werden verschiedene Designs und in der Verbraucherstudie ermittelte Motivatoren umgesetzt. Es findet im Rahmen des Projekts ein Monitoring von drei Testhaushalten über einem Zeitraum von einem dreiviertel Jahr statt, um die Algorithmen zu testen. Durch Testphasen und Nutzerfeedback werden sowohl der Algorithmus als auch die App iterativ verbessert. Über die gesamte Projektlaufzeit wird das Vorhaben rechtlich begleitet. Somit werden Belange des Datenschutzes sichergestellt und die rechtlichen Parameter für eine weitere Nutzung der Technologie erarbeitet. Ebenso findet eine Technikfolgenabschätzung des Disaggregationsalgorithmus sowie die Ermittlung datenbasierter Mehrwertdienste statt.
Das Projekt 'EVEKT' zielt darauf ab, Privatpersonen für eine erhöhte Partizipation an der Energiewende zu sensibilisieren und zu motivieren. Hierbei werden in einer sozialen Studie verschiedene Verbrauchergruppen differenziert und die Motivatoren der jeweiligen Gruppe identifiziert. Es wird auch die Akzeptanz der Verbraucher für verschiedene KI- und Automatisierungsszenarien ermittelt. Es sollen im Rahmen des Projekts KI-Algorithmen entwickelt werden, welche den Stromverbrauch genauer analysieren. So soll anhand der Smart-Meter-Daten eine Charakterisierung und Disaggregation verschiedener Haushaltslasten möglich sein. Anhand von Benchmarks soll ein positives Verbrauchsverhalten identifiziert werden, sowie konkrete Hinweise zum Energiesparen gegeben werden. Zudem soll eine Web-App entwickelt werden, über welche dem Verbraucher die Verbrauchsdaten und Energiespartipps anschaulich dargestellt werden. In dieser App werden verschiedene Designs und in der Verbraucherstudie ermittelte Motivatoren umgesetzt. Es findet im Rahmen des Projekts ein Monitoring von drei Testhaushalten über einem Zeitraum von einem dreiviertel Jahr statt, um die Algorithmen zu testen. Durch Testphasen und Nutzerfeedback werden sowohl der Algorithmus als auch die App iterativ verbessert. Über die gesamte Projektlaufzeit wird das Vorhaben rechtlich begleitet. Somit werden Belange des Datenschutzes sichergestellt und die rechtlichen Parameter für eine weitere Nutzung der Technologie erarbeitet. Ebenso findet eine Technikfolgenabschätzung des Disaggregationsalgorithmus sowie die Ermittlung datenbasierter Mehrwertdienste statt.
Vorhabenbeschreibung AP 1.1b: Die heutige Vorgehensweise der industriellen aerodynamischen und strukturmechanischen Turbomaschinen Schaufel-Auslegung ist disziplinär und sequenziell organisiert. Im Rahmen des Vorhabens soll dies durch interdisziplinäre Prozessketten und automatisierte Optimierungsstrategien abgelöst werden. Durch eine zielgerichtete Nutzung von Methoden aus dem Bereich Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) werden datengetriebene Modelle für die physikalisch umfassende digitale Modellierung bereitgestellt. Vorhabenbeschreibung AP 1.2: Mit dem Harmonic-Balance-Verfahren steht dem DLR ein hochwertiges Frequenzbereichsverfahren für instationäre Strömungssimulationen zur Verfügung, das deutlich effizienter als konventionelle, instationäre Zeitbereichsverfahren (URANS) bei akzeptablem Genauigkeitsverlust ist. Aufgrund sekundärer, instationärer Effekte, deren physikalische Frequenzen nicht Teil des aufgelösten Spektrums sind, konvergieren bis zu einem Drittel der Flatter-Simulationen mit Harmonic Balance nicht. Auslöser sind gerade in den aeroelastischen Bewertungspunkten auftretende strömungsinduzierte Effekte wie Stoß-Grenzschicht-Wechselwirkungen und offene Ablösungen. Vorhabenbeschreibung AP3.1: Das Arbeitspaket teilt sich in zwei Bereiche auf, die jeweils der Untersuchung des entstehenden Wärmeeintrags und des Verschleißes, ausgelöst durch Anstreifen zwischen Bürstendichtung und Rotor, gewidmet sind. Es wird ein Modell zur Beschreibung des Verschleißes erstellt und mit den am DLR erhobenen Versuchsdaten verbessert und validiert. Der beim Anstreifen entstehende Wärmeeintrag wird bestimmt. Die Erkenntnisse sind für die Ertüchtigung der Bürstendichtung als Inner Air Seal essentiell, um den Verschleiß im Betrieb sowie Wärmeeintrag in den Rotor beschreiben zu können.
Der verstärkte Ausbau erneuerbarer Energien ist erklärtes Ziel der Bundesregierung. Das Energiekonzept von 2010 formuliert hierzu Ausbauziele, die den Nutzungsdruck auf die verfügbaren Flächen deutlich erhöhen. Um Konflikte mit anderen Raumnutzungen zu vermeiden, ist es erforderlich, die regionalen Flächenpotenziale für die Nutzung erneuerbarer Energien zu kennen. Nur so kann jeder Raum entsprechend seiner Möglichkeiten optimal genutzt werden. Gegenstand und Zielsetzung: Ziel des Forschungsvorhabens ist die Entwicklung, Erprobung und Anwendung eines praxisgerechten Berechnungsmodells zur Abschätzung der regionalen Flächenpotenziale der verschiedenen EE-Sparten. Hintergrund ist dabei nicht, Vorgaben bezüglich umsetzbarer Flächenpotenziale für Bundesländer oder Regionen zu generieren. Es soll vielmehr ein Beitrag zur Methodenentwicklung und -harmonisierung geleistet werden, der eine transparente Zieldiskussion ermöglicht, die es erlaubt, die raum- und umweltverträgliche Umsetzbarkeit von Beginn an adäquat in den Entscheidungsprozess einzubeziehen. Das Modell soll die Berechnung raum- und umweltverträglicher EE-Flächenpotenziale auf Bundes-, Landes- und regionaler Ebene ermöglichen und hinreichende Einzelfallgerechtigkeit aufweisen. Die Ergebnisse der Analyse sollen die Akteure in die Lage versetzen, Handlungsempfehlungen für den weiteren Ausbau EE formulieren zu können sowie bestehende Zielsetzungen auf ihre Raum- und Umweltverträglichkeit zu prüfen. Dazu soll den Akteuren eine Methodik angeboten werden, die - im Gegensatz zu bestehenden Analyseansätzen - Raumansprüche und Raumwirkungen der einzelnen EE-Sparten in Abhängigkeit von den naturräumlichen Potenzialen sowie von den politischen, rechtlichen und insbesondere planerischen, technischen und wirtschaftlichen Rahmenbedingungen berücksichtigt. Darüber hinaus wird eine flexible Anpassung des Kriterienkatalogs vor dem Hintergrund der Planungsebene sowie der regionalen Eigenschaften ermöglicht. Der Anwender soll mit dem bereitgestellten Grundgerüst der Methodik und mit den Erläuterungen zur ebenenspezifischen Anpassung eigene, regionsspezifische Auswertungen unter Verwendung eigener Restriktionskriterien durchführen können. Das Vorgehen wird anhand der Fallstudien verdeutlicht. Im Ergebnis des Vorhabens werden ein standartisierter Datenkatalog und Hinweise auf weitere, ggf. regional verfügbare Datensätze erarbeitet.
Origin | Count |
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Bund | 3894 |
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License | Count |
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Lebewesen & Lebensräume | 2215 |
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