Ecofys hat im Auftrag der Smart Energy for Europe Platform (SEFEP) untersucht, wie sich ein verzögerter Ausbau der Stromübertragungsnetze bei unterschiedlicher geografischer Verteilung Erneuerbarer Energien-Anlagen auswirkt. Wird das Netz nicht optimal ausgebaut, müssen regional mehr Speicher und flexible Kraftwerke eingesetzt, und Erneuerbare Energie Anlagen häufiger abgeregelt werden. Die dadurch verursachten Kosten sinken, wenn die Anlagen zur Nutzung erneuerbaren Energiequellen gleichmäßiger verteilt sind.
Die Energiewende ist aktuell eine der größten Herausforderungen für die produzierende Industrie in Deutschland. Durch aktuelle weltpolitische Ereignisse ist die Reduzierung des Energieverbrauchs auf allen Ebenen besonders dringlich. Die Erhöhung der Energieeffizienz in der Produktion, die Schonung von begrenzten Ressourcen, die Steigerung der Flexibilität auf schwankende Energieangebote angemessen reagieren zu können, die optimale Nutzung erneuerbarer Energiequellen sowie die Erhöhung der Robustheit der Produktion bei schwankender Energiebereitstellungsqualität sind Aufgaben, mit denen sich die produzierende Industrie Deutschlands konfrontiert sieht. Industrielle DC-Netze bieten hier gegenüber der dreiphasigen 400V-AC-Stromversorgung wesentliche Vorteile. Der Trend geht hin zum Einsatz von energieeffizienten, drehzahlveränderlichen elektrischen Antrieben mit Frequenzumrichtern, die stets eine Energiewandlung von Wechselspannung in Gleichspannung mittels B6-Gleichrichter benötigen. In DC-Netzen kann stattdessen ein zentraler geregelter Gleichrichter eingesetzt werden. Wechselrichter können am gemeinsamen DC-Bus betrieben werden, sodass sowohl die Wandlungsverluste gesenkt als auch generatorische Energie direkt genutzt werden können. Speicher und erneuerbaren Energiequellen, die ebenfalls von der Nutzung eines gemeinsamen Zwischenkreises profitieren, lassen mit deutlich weniger Aufwand integrieren. Weitere Potentiale lassen sich in den Felder Anlageninstallation, -verfügbarkeit und Gerätetechnik finden. Diese Potentiale wurden bereits in anderen Forschungsprojekten ((1), (2), (3)) und in einer vom ZVEI beauftragten Studie (5) aufgezeigt und legen die Basis für weitere Forschungsbemühungen. Im Fokus des Verbundprojekts DC-Schiene steht die Erforschung ressourcenschonender und energieeffizienter DC-Schienensysteme für mobile Industrieanwendungen inner- und außerhalb von Gebäuden als Substitut für den Stand der Technik mit Drehstrom-Leitern. Anwendungen sind alle (Text abgebrochen)
Der rasche Ausbau der erneuerbaren Energiequellen stellt eine große Herausforderung dar, wenn es darum geht, die Energieentwicklung mit konkurrierenden Interessen in Einklang zu bringen. Dies unterstreicht die Notwendigkeit präziser raumbezogener Daten, um eine effektive Bilanzierung, Steuerung oder Bewertung der Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zu ermöglichen. In Deutschland stellt das vom Bundesnetzagentur betriebene Marktstammdatenregister (MaStR) eine weit verbreitete Datenquelle für standort- und anlagenspezifische Informationen dar. Der vorliegende Datensatz baut auf dem Marktstammdatenregister auf und verbessert dessen räumliche Genauigkeit für Onshore-Windkraftanlagen durch die Nutzung hochauflösender Fernerkundungsdaten und Deep Learning gestützter Objekterkennung. Der Datensatz besteht aus Punktgeometrien von Windenergieanlagen an Land in Deutschland. Die Windkraftanlagen wurden mithilfe des Objekterkennungsalgorithmus YOLO auf hochauflösenden Satellitenbild-Zeitreihen von PlanetScope detektiert. Die Inferenz erfolgte auf monatlichen PlanetScope-Basiskarten (Global Monthly Basemaps) für die Monate April bis Oktober der Jahre 2018 bis 2024, mit insgesamt 45 deutschlandweiten Inferenzdurchläufen. Das Trainingsdatenset basiert auf den von Manske & Schmiedt (2023) am UFZ semi-manuell korrigierten Standortdaten des Marktstammdatenregisters für die Jahre 2021, 2022 und 2023. Dabei wurden Windkraftanlagen standortgleichmäßig ausgewählt, um eine geografisch ausgewogene Trainingsstichprobe zu gewährleisten. Zusätzlich wurden Negativbeispiele in das Trainingsset aufgenommen. Diese wurden sowohl zufällig aus ganz Deutschland ausgewählt (mit Ausschlusszonen um Windkraftstandorte) als auch gezielt aus Objektklassen, die häufig zu Fehlklassifizierungen führen (z. B. Strommasten, Mobilfunktürme), basierend auf Daten aus OpenStreetMap. Der Datensatz wurde in mehreren Iterationen verfeinert: Schlechte anfängliche Labels, die nicht zuverlässig über mehrere Zeitpunkte hinweg vom trainierten Modell erneut erkannt wurden, wurden gefiltert. Zusätzlich wurden Szenen ergänzt, bei denen das Modell Schwierigkeiten hatte. Die monatlichen Detektionen von Windkraftanlagen über Deutschland hinweg wurden zeitlich aggregiert. Hierzu wurden alle Detektionen zusammengeführt, die innerhalb eines bestimmten Puffers über die Zeit hinweg wiederholt erkannt wurden. Die Zeitreihe der Erkennungszeitpunkte wurde als Attribut an die aggregierten Punkte angefügt. Um Detektionsrauschen zu filtern, kann der Datensatz nach einer Mindestanzahl von Erkennungen pro Punkt gefiltert werden. In zukünftigen Arbeiten planen wir, den Datensatz um aktuelle Monate zu erweitern, die Nachbearbeitung zur Eliminierung von Fehlklassifikationen zu verbessern sowie für jede Erkennung eine Verlinkung zur jeweiligen ID im Marktstammdatenregister bereitzustellen.
Standorte der vorhandenen Bioenergieanlagen im Landkreis Göttingen.
Es handelt sich um Anlagen zur Erzeugung regenerativer Energien (Biogas) aus Biomasse durch Vergärung. Biogas stellt eine wichtige und vielseitige Form der Bioenergie aus der Landwirtschaft dar. Die neuen Anlagen setzen fast ausnahmslos nachwachsende Rohstoffe (NaWaRo) wie Mais, Getreide, Hirse, Zuckerrüben, Sonnenblumen und teilweise Aufwuchs von Grünland mit oder ohne Gülle ein.
Biogas wird derzeit überwiegend dezentral produziert und als Strom- und Wärmelieferant genutzt. Aufgrund dieser Dezentralität der Anlagen, die dadurch begründet ist, dass das primäre Ausgangsmaterial für die Biogaserzeugung wie Gülle oder Energiepflanzen aufgrund der niedrigen Energiedichte aus ökonomischen Gründen in der Regel nicht über längere Distanzen transportiert werden kann, ist die Integration guter Wärmenutzungskonzepte nicht immer möglich.