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.
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.
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von neuartigen Gastrennmembranen/-modulen für die vereinfachte Abtrennung von CO2 und anderen Biogasbestandteilen, für eine effektivere Herstellung von Biomethan. Dabei soll eine hohe Qualität der getrennten Stoffströme und die Anwendbarkeit des Gastrennverfahrens auch für kleine Aufbereitungsanlagen erreicht werden. Zur Herstellbarkeit dieser neuartigen Gastrennmembranen muss eine modulare Membranziehanlage entwickelt werden, mit deren Hilfe die Membranherstellung gezielt an verschiedene Trennaufgaben angepasst werden kann. Für Tests unter Industriebedingungen werden die Membranen in speziell entwickelte Module eingesetzt, um den Einsatz auch in bestehenden Biogasanlagen zu ermöglichen. In Anlehnung an das 'chemical leasing'-Konzept soll zudem ein Recycling der Membranen stattfinden und ein Kreislauf zur Ressourcenschonung etabliert werden, der die Freisetzung von Mikroplastik in die Umwelt durch Membranabfälle minimieren soll. Abschließend soll eine ökonomische und ökologische Bewertung des entwickelten Membrantrennverfahrens, einschließlich einer Bewertung des technischen Risikos, erfolgen.
Die voranschreitenden, anthropogenen CO2-Emissionen verändern das Klima mit bedrohlichen, weit reichenden und irreversiblen Auswirkungen. Daher steigt das Interesse an sogenannten Carbon Dioxide Removal (CDR) Maßnahmen, um so zusätzlich zur Migration und Adaption, die Möglichkeit negativer Emissionen zu eröffnen. Die potenziellen positiven und negativen Auswirkungen durch CDR sind jedoch nicht ausreichend verstanden und quantifiziert. Das Hauptziel des Projektes ist die Analyse der Experimente aus der 1. Phase des Carbon Dioxide Removal Model Intercomparison Projects (CDR-MIP), um das Potenzial und die Risiken großskaliger CDR Methoden besser bewerten zu können. CDR-MIP ist eine neu gegründete Initiative, die eine Reihe von Erdsystemmodellen zusammenbringt, um CDR in einem einheitlichen Rahmen zu untersuchen. Die erste Projektphase, bestehend aus idealisierten Experimenten zu CO2 Entnahme aus der Atmosphäre, Aufforstung und Ozean-Alkalinisierung. Sie dient der Beantwortung folgender Kernfragen a) Reversibilität der Klimaänderung (z.B. zu heutige oder vorindustrielle CO2 Konzentration in der Atmosphäre) und b) potenzielle Wirksamkeit, Feedbacks, zeitlicher Rahmen und Nebenwirkungen unterschiedlicher CDR Maßnahmen. Die bisherige Arbeit diente der Entwicklung der Struktur des CDR-MIPs und weltweit haben sich einige Modellgruppen dazu bereit erklärt die entsprechenden Simulationen durchzuführen. Das Projekt beruht bislang auf freiwilliger Basis. Das macht eine schnelle Verarbeitung der Ergebnisse unwahrscheinlich. Folglich wird eine gezielte Förderung benötigt, um eine zeitnahe Analyse der Ergebnisse und deren öffentlichen Verbreitung zu gewährleisten. Die Analyseergebnisse sollen darüber hinaus die angenommenen Effektivität von CDR Technologien in den 'Integrated Assessment Model (IAM) - generierten Shared Socioeconomic Pathway (SSP) Szenarien informieren, welche die Forschung und Bewertung des Klimawandels unterstützen. Bislang werden bei in den IAM Simulation mit CDR keine Feedbacks des Kohlenstoffkreislaufes berücksichtigt. Eine Wissenslücke die wir schließen wollen. Wir schlagen vor die Ergebnisse aus CDR-MIP zu nutzen, um eine auf den Feedbacks im Kohlenstoffkreislaufes basierende Discount-Rate zu berechnen, die dann für die Kalibrierung der SSP Szenarien und erneuter Modellläufe in einem IAM genutzt werden kann. Zusätzlich werden neue Experimente erstellt und durchgeführt, um die Reaktion des Klimasystems auf die gleichzeitige Anwendung mehrerer CDR Methoden analysieren zu können. Die Kombination der Methoden basiert auf den gegebenen CDR-MIP Experimenten und beinhaltet z.B. eine Kombination von Aufforstung und der Ozean-Alkalinisierung. Anschließende Analysen ermöglichen den Vergleich der Wirksamkeit und Risiken kombinierter und einzelner CDR Methoden. Die Projektergebnisse würden eine umfassende Bewertung von CDR bieten, die allen Projekten innerhalb des SPP verfügbar gemacht und mit den Projektpartnern iterativ diskutiert werden.
Fraunhofer ISE, Frenell GmbH, John Cockerill / CMI UVK GmbH und BASF New Business GmbH werden im Projekt Hybrid Kraft zur Hybridisierung von solarthermischen Kraftwerken (CSP) und Photovoltaik (PV) mittels Elektroerhitzern neue Technologienentwickeln, die zum Ausbau dieser Art von Kraftwerken beitragen werden. Hauptziel des Projekts ist die Entwicklung eines Elektroerhitzers für Salzschmelze, der sich für den Einsatz in Großkraftwerken eignet. Zu diesem Zweck wird ein Elektroerhitzer mit einer Leistung von 1 MW entworfen, hergestellt und in einer Testschleife mit Salzschmelze als Wärmeträgermedium getestet. Auf der Grundlage des Designkonzepts des Prototyps, der Testergebnisse und der Simulationsstudien wird ein Design für Elektroerhitzer mit großen Kapazitäten entworfen. Anschließend werden die erwartete Steigerung der Systemeffizienz, der Flexibilität und der technisch-wirtschaftlichen Gesamtleistung eines integrierten CSP/PV-Hybridkraftwerks (ICPH) durch den Einsatz des entwickelten Elektroerhitzers untersucht. Während in anderen industriellen Prozessen kleinere Erhitzer bereits eingesetzt werden, ist ein kostengünstiger und leistungsstarker Elektroerhitzer, der für ICPH-Kraftwerke von 50-100 MW benötigt wird, noch nicht verfügbar. Dieser modulare Elektroerhitzer im Nutzmaßstab wird in den Bereichen optimierte mechanische Stabilität und Strömungsführung, verbesserte Anschlussfähigkeit an die Strominfrastruktur, Einspeisekompatibilität von PV-Stromquellen und ein erhöhtes Betriebsspannungsniveau zur Verringerung des Bedarfs an teuren Spannungstransformatorenevaluiert werden. Mit diesen Bewertungen können weitere Optimierungen von ICPH-Anlagen in den Bereichen Betriebsbedingungen, wirtschaftliche Empfindlichkeit und Vereinfachung der Anlage durchgeführt werden.
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| Wissenschaft | 3 |
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