Das Projekt "Extreme europäische Dürren: Multi-modell Synthese von vergangenen, gegenwärtigen und zukünftigen Ereignissen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Helmholtz-Zentrum für Umweltforschung GmbH - UFZ, Department Hydrosystemmodellierung durchgeführt. Das XEROS-Projekt zielt darauf ab, die Extreme der jüngsten europäischen Dürreereignisse im Vergleich zu einer 500-jährigen Benchmark-Periode durch ein verbessertes Prozessverständnis der Entstehung von Dürren zu bewerten. Dabei besteht die Möglichkeit, dass das Ausmaß der europäischen Dürreereignisse seit Beginn des 21. Jahrhunderts, die zu einer Reihe von extrem heißen und trockenen Sommern geführt haben, geringer ist als bisher angenommen. Die zugrundeliegende Analyse wird eine Multi-Modell-Rekonstruktion der hydrologischen Variablen unter Verwendung von paläoklimatischen Rekonstruktionsdaten verwenden. Zur Abschätzung der räumlich-zeitlichen Dynamik der Oberflächen- und Untergrundwasserkomponenten werden aktuelle hydrologische Modelle und Landoberflächenmodelle verwendet. Dies ermöglicht ein besseres Verständnis der historischen Charakterisierung von großen Dürreereignissen und eine explorative Analyse der für die Entstehung von Dürren maßgeblichen atmosphärischen Parameter. Ein besseres Verständnis der Unsicherheiten in der Vergangenheit wird es ermöglichen, zukünftige hydroklimatische Bedingungen in ganz Europa zuverlässiger zu prognostizieren. Dies wird durch die Einschränkung der (zukünftigen) Klimamodellsimulationen anhand der verfügbaren (vergangenen) beobachteten und rekonstruierten hydroklimatischen Variablen erreicht. Der große Vorteil dieses Projekts besteht darin, dass die Modellierungs-infrastruktur kürzlich von unserem Team für Europa aufgebaut wurde. Darüber hinaus zielt dieses Projekt darauf ab, zwei Forschungsgruppen mit komplementären wissenschaftlichen Kompetenzen zusammenzubringen: die in Deutschland ansässigen Bewerber (UFZ) verfügen über eine starke Expertise im Verständnis und der Modellierung des komplexen Zusammenspiels von hydrologischen Prozessen zwischen Land und der Oberfläche, während die in Tschechien ansässigen Bewerber (CULS) über einen starken wissenschaftlichen Hintergrund in der statistischen Analyse der hydrologischen und klimatischen Variabilitäten verfügen.
Das Projekt "Innovationsplattform einer grünen, detektierbaren und direkt recycelbaren Lithium-Ionen Batterie" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von ifu Institut für Umweltinformatik Hamburg GmbH durchgeführt. Im informellen Zentrum von IDcycLIB stehen die ökologisch-ökonomische Validierung und die Datenaustausch-Plattform. IFU wird in diesem Teilvorhaben den Partner EURA bei der Sammlung von Lebenszyklusdaten unterstützen und für die Datensammlung auch Software zur Verfügung stellen. Die von EURA entwickelten Modelle zur Bilanzierung des Lebenszyklus der Batterie inklusive der projektspezifischen Materialien und Prozessschritte wird IFU weiterentwickeln, um sie für eine flexible Verwendung im Projekt und darüber hinaus vorzubereiten. Die Modelle werden dann in ein für diese Zwecke im Projekt weiter zu entwickelndes Softwaretool implementiert, das es den Ingenieuren ermöglicht, die ökologische Bilanzierung der Komponenten sowie die Bewertung der Kreislauf- und Recyclingfähigkeit entwicklungsbegleitend durchzuführen und somit eine direkte projektbegleitende Analyse der ökologischen Vorteilhaftigkeit der entwickelten Verfahren und Produkte zu erstellen. Ein wichtiges Ziel ist die Verknüpfung von Produktdesign der Batterie und der ökologisch-ökonomischen Bewertung. Beides soll weitgehend integriert ablaufen und den Entwicklungsingenieur sehr zeitnah bei seinen Entscheidungen unterstützen. Eine Schnittstelle zur Ökobilanzierung bildet der Aufbau einer Datenaustausch-Plattform des Partners iPoint. Diese Plattform wird einerseits Lieferant für Daten sein, die in die Ökobilanzierung einfließen. Aber sie wird auch die Ökobilanzergebnisse in aggregierter Form aufnehmen und den Akteuren entlang der Lieferkette und der Nutzung der Batterie zur Verfügung stellen. Insofern ist eine direkte Schnittstelle zu entwickeln. Ein weiteres Ziel ist die Verallgemeinerung der Projektergebnisse zu LCA Datensätzen für die Bilanzierung von Li-Ion Batterien, um diese Datensätze über das Projekt hinaus zu nutzen und auch zu vermarkten.
Das Projekt "Teilprojekt A: True Cost Accounting in Theorie und Praxis" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Greifswald, Geowissenschaften, Institut für Geographie und Geologie durchgeführt. Durch den Menschen verursachte Biodiversitätsverluste stellen eine existentielle Bedrohung für unsere Ökosphäre und somit in letzter Konsequenz für das Fortbestehen der Menschheit dar. Die Relevanz des Themas findet zwar zunehmend Widerhall in der Öffentlichkeit, in bisherigen politischen Maßnahmen lässt sie sich jedoch weit weniger deutlich wahrnehmen. Den wohl dringlichsten Bereich für Veränderungen stellt hierbei die Landwirtschaft als größter Flächennutzer Deutschlands dar. Unter Einbeziehung von Lebenszyklusanalyse-Modellen (LCA) sowie Cost Benefit Analysen (CBA) zielen wir im ersten Schritt unseres Forschungsvorhabens darauf ab, die aus der Herstellung von Lebensmitteln resultierenden Umweltfolgen, welche zu einer Reduktion von Biodiversität führen und aktuell nicht in den Lebensmittelpreis eingehen, für verschiedene Produkte zu quantifizieren und zu monetarisieren. Gleichermaßen soll mit Hilfe von metaanalytischen Methoden zwischen unterschiedlichen Produktionspraktiken unterschieden werden. Verursachergerecht werden diese Umweltfolgen bzw. Umweltfolgekosten unterschiedlichen Lebensmitteln zugerechnet (polluter pays principle). Eine so mögliche Internalisierung von Umweltfolgen erscheint für eine wettbewerbsfaire Einbindung externer (Biodiversitätsverlust-)Kosten in den Produktpreis - und damit zur Schaffung von Kostenwahrheit - dringend notwendig. Des Weiteren beforschen wir ausgehend von den Ergebnissen dieses Schritts mögliche Maßnahmen zur Bilanzierung von wahren Kosten in unternehmerischen Standards, sowie die Auswirkungen auf Handel, Konsum und Umweltbelastung bei Einführung der Internalisierung wahrer Kosten im deutschen Lebensmittelmarkt. Nachfolgend an eine Analyse von gesellschaftlichem Wissen und Akzeptanz zum Kontext 'Lebensmittelpreise - Biodiversität' integrieren wir alle Ergebnisse zu agrar- und wirtschaftspolitischen Handlungsempfehlungen für politische Entscheidungsträger.
Das Projekt "Teilvorhaben: Digitale Dienstleistungen für Batteriespeicher" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Siemens AG durchgeführt. Stationäre Batterie-Großspeicher liefern wichtige Systemdienstleistungen für die Energienetze der Zukunft, geprägt von Stromerzeugung aus erneuerbaren Quellen. Das Hauptziel der Siemens AG (SAG) im Projekt ist die Erforschung und Entwicklung digitaler Dienste für Hybridkraftwerke inklusive Batterie-Energiespeichersystemen (BESS) auf Basis von Cloud-Lösungen. Dazu werden folgende Themen adressiert: - Cloud-Lösungen, die die Sammlung und Speicherung von Daten aus dem BESS ermöglichen - Plattform zur kollaborativen Entwicklung, die das Zusammenarbeiten mit Forschungsinstituten ermöglicht - Methoden zur Zustandsschätzung von BESS-Systemen, einschließlich des State of Health (gemeinsam mit der TUM) - Methoden zur Verbesserung des Betriebs von BESS-Systemen (gemeinsam mit TUM und SWM (assoziiert)) - Erprobung und Demonstration der Ergebnisse (gemeinsam mit TUM und SWM) Eine Cloud-Lösung mit Speicherung von Daten ermöglicht eine bessere Analyse im Vergleich zu einem lokalen Battery Management System (BMS): sie ermöglicht die Bearbeitung von längeren Zeitreihen, um Modelle und Parameter zu identifizieren und zu kalibrieren und somit einen up-to-date Digitalen Zwilling des Systems laufen zu lassen. Die Daten ermöglichen die Identifizierung und Visualisierung von Trendentwicklungen der Parameter, z.B. Alterung, SOC-Abweichungen. Weiterhin werden Methoden für den optimalen Betrieb des Speichers in Kombination mit weiteren Generatoren entwickelt (hybride Erzeugung). Die Ergebnisse der entwickelten Methoden werden in Form von neuen Parametern und/oder Regelverfahren an den lokalen Regler zurückgegeben, um den Online-Betrieb zu verbessern. Die automatisierte Datenanalyse und Schätzung von Modellparametern reduziert die Service-Kosten und erleichtert den Zugang zu fortschrittlichen Methoden auch für kleinere Unternehmen und Speicherbetreiber.
Das Projekt "Teilvorhaben: Integration und Lernbasierte Steuerungskonzepte" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Kontron AIS GmbH durchgeführt. Im Projekt 'OptiLearn' sollen neue Messmethoden für die in-line Anwendung in der Produktion von c-Si Solarzellen, kombinierte Messansätze bzw. verknüpfte Messketten sowie Machine Learning basierte Datenkonzepte erforscht werden. Damit sollen neue Ansätze der Überwachungs-, Analyse- und Prognosetechniken für die Solarzellproduktion realisiert werden. Für Kontron AIS GmbH besteht das Projektziel darin eine datentechnische Plattform für die einfache Einbindung von Daten der Maschinen, Messgeräte sowie aus dem Prozess heraus zu schaffen. Dieses bietet die Integration von Analyse-Werkzeugen, Lernverfahren und Nutzung von Modellen aus dem maschinellen Lernen sowohl in der Entwurfsphase als auch in der späteren produktiven Nutzung. Basierend auf dieser Plattform werden Modelle mittels Trendanalysen, Regressionsanalysen und anderen auf Clustering von Zeitreihen basierenden Verfahren erprobt. Die ermittelten Modelle werden an ein vorhandenes MES-System an einer Versuchsanlage praktisch erprobt. Für den Einsatz in Fertigungen ohne ein angeschlossenes MES-System wird ein alternatives Konzept entwickelt, welches die Anforderungen zur Datengewinnung und -analyse in gleicher Weise unterstützen kann. Damit wird die Nutzung der entworfenen Methoden vom Vorhandensein eines MES-Systems entkoppelt.
Das Projekt "Teilvorhaben: Datenerhebung und -plausibilisierung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Stadtwerke Bayreuth Energie und Wasser GmbH durchgeführt. Im Projekt ESM-Regio wird ein Modell für die übergreifende Analyse sektorengekoppelter Energiesysteme erstellt. Dazu werden die vier Sektoren Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr, relevante Technologien an den Schnittstellen der Sektoren und Steueralgorithmen einer beispielhaften Region dynamisch mit hoher Zeitauflösung nachgebildet. Die einzelnen Modellteile werden mit komponentenbasierter Software-technologie über ein flexibles Interface-/Filter-Konzept verknüpft. Auf diese Weise kann eine übergreifende Steuerung und Optimierung der Betriebsführung bezüglich der relevanten Systemgrößen wie Wirtschaftlichkeit bzw. Emissionen unter Betrachtung aller Sektoren erfolgen. Zusätzlich kommt ein Verfahren zur lernenden Optimierung zum Einsatz, das benötigte Randbedingungen aus detaillierteren Simulations-modellen für die sektorenübergreifende Steuerung ableitet. Die Ergebnisse sind auf weitere Regionen übertragbar, da nur eine Anpassung einzelner Modellkomponenten nötig sein wird. Zur Differenzierung von Transparenz- und Schutzanforderungen von Daten und Modellen wird weiterhin eine hierfür geeignete SW-Plattform realisiert.
Das Projekt "Teilvorhaben: Modellierung und Simulation der Sektoren Gas, Verkehr und Wärme inklusive lernender Optimierung für die Gesamtsystemsteuerung, Lebenszyklus sowie Aufbau einer Datenplattform" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität Erlangen-Nürnberg, Technische Fakultät, Department Informatik, Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme) durchgeführt. Im Projekt ESM-Regio wird ein Modell für die übergreifende Analyse sektorengekoppelter Energiesysteme erstellt. Dazu werden die vier Sektoren Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr, relevante Technologien an den Schnittstellen der Sektoren und Steueralgorithmen einer beispielhaften Region dynamisch mit hoher Zeitauflösung nachgebildet. Die einzelnen Modellteile werden mit komponentenbasierter Softwaretechnologie über ein flexibles Interface-/Filter-Konzept verknüpft. Auf diese Weise kann eine übergreifende Steuerung und Optimierung der Betriebsführung bezüglich der relevanten Systemgrößen wie Wirtschaftlichkeit bzw. Emissionen unter Betrachtung aller Sektoren erfolgen. Zusätzlich kommt ein Verfahren zur lernenden Optimierung zum Einsatz, das benötigte Randbedingungen aus detaillierteren Simulationsmodellen für die sektorenübergreifende Steuerung ableitet. Die Ergebnisse sind auf weitere Regionen übertragbar, da nur eine Anpassung einzelner Modellkomponenten nötig sein wird. Zur Differenzierung von Transparenz- und Schutzanforderungen von Daten und Modellen wird weiterhin eine hierfür geeignete Plattform realisiert.
Das Projekt "Teilvorhaben: Ergänzende Datenbeschaffung, Ermittlung von notwendigen Korrekturfaktoren und Analyse von Verbesserungspotenzialen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Energieagentur Nordbayern GmbH - Geschäftsstelle Nürnberg durchgeführt. Im Projekt ESM-Regio wird ein Modell für die übergreifende Analyse sektorengekoppelter Energiesysteme erstellt. Dazu werden die vier Sektoren Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr, relevante Technologien an den Schnittstellen der Sektoren und Steueralgorithmen einer beispielhaften Region dynamisch mit hoher Zeitauflösung nachgebildet. Die einzelnen Modellteile werden mit komponentenbasierter Softwaretechnologie über ein flexibles Interface-/Filter-Konzept verknüpft. Auf diese Weise kann eine übergreifende Steuerung und Optimierung der Betriebsführung bezüglich der relevanten Systemgrößen wie Wirtschaftlichkeit bzw. Emissionen unter Betrachtung aller Sektoren erfolgen. Zusätzlich kommt ein Verfahren zur lernen-den Optimierung zum Einsatz, das benötigte Randbedingungen aus detaillierteren Simulationsmodellen für die sektorenübergreifende Steuerung ableitet. Die Ergebnisse sind auf weitere Regionen übertragbar, da nur eine Anpassung einzelner Modellkomponenten nötig sein wird. Zur Differenzierung von Transparenz- und Schutzanforderungen von Daten und Modellen wird weiterhin eine hierfür geeignete SW-Plattform realisiert.
Das Projekt "Teilvorhaben: Zustandsraumbasierte Modellierung, Simulation und Integration des Elektrizitätssektors" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg, Institut für Hochspannungstechnik, Energiesystem- und Anlagendiagnose durchgeführt. Im Projekt ESM-Regio wird ein Modell für die übergreifende Analyse sektorengekoppelter Energiesysteme erstellt. Dazu werden die vier Sektoren Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr, relevante Technologien an den Schnittstellen der Sektoren und Steueralgorithmen einer beispielhaften Region dynamisch mit hoher Zeitauflösung nachgebildet. Die einzelnen Modellteile werden mit komponentenbasierter Softwaretechnologie über ein flexibles Interface-/Filter-Konzept verknüpft. Das Institut für Hochspannungstechnik, Energiesystem- und Anlagediagnose (IHEA) ist für die elektrische Netzsimulation auf Verteilnetzebene und die systematische Integration der unterschiedlichen Verbraucher-, Einspeise- und Prosumer-Gruppen in den Teilnetzen verantwortlich. Durch geeignete Simulationsmodelle und -verfahren sollen Optionen zum sektorenübergreifenden Energieaustausch, zur auslastungsorientierten Betriebsmittelnutzung und der damit verbundenen Alterung abgebildet werden. Die mittels eines graphischen Editorsystems implementierten Teilnetze werden zur geschlossenen Integration der Sektorenkopplung in eine symbolische Zustandsraumdarstellung überführt, die den anderen Projektpartnern in Form einer MATLAB-Systemdarstellung zur Verfügung gestellt wird. Wegen der Minimalform der Systemdarstellung und da diese symbolisch erfolgt, sind in der Folge Optimierungen und weitergehende systemtheoretische Analysen ohne eine Neuaufstellung des Systems möglich. Hauptziel des durch das IHEA zu bearbeitenden Teilprojektes ist es, durch geeignete Simulationsmodelle und -verfahren, Optionen zum sektorenübergreifenden Energieaustausch elektrischer Netze unter Berücksichtigung aktueller Auslastungsfaktoren sowie einer auslastungsorientierten Betriebsmittelnutzung und der damit verbundenen Alterung und der resultierenden Kostenfaktoren abzubilden.
Das Projekt "Teilvorhaben: Entwicklung und Implementierung von satellitengestützten Nebel- und Schneemodellen und wissenschaftliche Analysen zu deren Nutzung für PV-Prognosen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme durchgeführt. Übergeordnetes Ziel des Projekts ist die Verbesserung von PV-Leistungsprognosen und PV-Hochrechnungen in Nebelsituationen und Situationen mit Schnee auf PV-Anlagen mit einem Schwerpunkt auf Kurzfristprognosen bis zu wenigen Stunden im Voraus. Das Fraunhofer ISE verfolgt dazu die folgenden wissenschaftlichen und technischen Ziele - Entwicklung und Erforschung von Verfahren zur Bestimmung und Prognose von Nebelwahrscheinlichkeiten und zur Bestimmung Schneewahrscheinlichkeiten auf Basis von Satellitendaten und ergänzenden Wetterparametern. - Integration der neuen Modelle zur der Prognosen der Nebelauflösung in das bestehende satellitenbasierte Verfahren zur der Einstrahlung am ISE - Wissenschaftliche Analysen zur Entwicklung von Verfahren zur Einbindung der neuen Modelle zur Nebel und Schneeerkennung aus Satellitendaten in PV-Leistungsvorhersagen - Evaluation der entwickelten Verfahren in eine operativen Testphase.
| Origin | Count |
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| Bund | 41 |
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| Förderprogramm | 41 |
| License | Count |
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| offen | 41 |
| Language | Count |
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| Deutsch | 41 |
| Englisch | 9 |
| Resource type | Count |
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| Keine | 31 |
| Webseite | 10 |
| Topic | Count |
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| Boden | 25 |
| Lebewesen & Lebensräume | 26 |
| Luft | 27 |
| Mensch & Umwelt | 41 |
| Wasser | 25 |
| Weitere | 41 |