Angesichts der Herausforderungen der Energiewende und insbesondere dem anstehenden Wechsel von Synchronmaschinen zu netzbildenden Wechselrichtern, ist methodische Forschung zur kollektiven Dynamik von Stromnetzen hochaktuell. Existierende Simulationsumgebungen entsprechen oft nicht dem Stand der Technik, was numerische Methoden sowie die Nutzung von High-Performance Computern (HPC) und GPUs angeht. Dies verhindert ihren Einsatz in großen Sampling Studien, die zum Beispiel für den Einsatz von Machine Learning (ML) notwendig sind. Des Weiteren lassen sich methodische und mathematische Fortschritte häufig nur schwer oder gar nicht in existierender Software implementieren, wodurch sie nicht an realistischen Modellen validiert werden können und letzten Endes nicht in der Praxis ankommen. Für die methodische Forschung ist die Flexibilität der Implementierung der Modelle, als auch die Performance von Simulationen von entscheidender Bedeutung. Für den Einsatz von KI und ML sind große Mengen an Simulationsdaten als Input erforderlich. Um überhaupt in die Forschung zu hybriden KI Methoden, die physikalischen Simulationen und ML direkt verbinden, einsteigen zu können, ist es notwendig, die Modelle in dafür konzeptionierten Programmiersprachen zu implementieren. Existierende Softwaretools stoßen auch in der Praxis an Performance-Grenzen. Durch die eingeschränkte Leistungsfähigkeit heutiger Simulationssoftware können so in zeitkritischen Situationen nicht alle potenziell relevanten Störfälle betrachtet werden. In diesem Projekt soll diese Lücke geschlossen werden, indem eine Software Suite entwickelt wird, die darauf ausgelegt ist, methodische Neuerungen schnell und effektiv zu integrieren und gleichzeitig realistische dynamische Modelle des Stromnetzes simulieren kann. Die Aufgaben des PIK umfassen Koordination des Projekts, Community-Building und Workshops, Trainingsmaterialien und Tutorials, Backend- und Frontend-Entwicklung sowie erste Forschungsvorhaben als Modellstudien.
Angesichts der Herausforderungen der Energiewende und insbesondere dem anstehenden Wechsel von Synchronmaschinen zu netzbildenden Wechselrichtern, ist methodische Forschung zur kollektiven Dynamik von Stromnetzen hochaktuell. Existierende Simulationsumgebungen entsprechen oft nicht dem Stand der Technik, was numerische Methoden sowie die Nutzung von High-Performance Computern (HPC) und GPUs angeht. Dies verhindert ihren Einsatz in großen Sampling Studien, die zum Beispiel für den Einsatz von Machine Learning (ML) notwendig sind. Des Weiteren lassen sich methodische und mathematische Fortschritte häufig nur schwer oder gar nicht in existierender Software implementieren, wodurch sie nicht an realistischen Modellen validiert werden können und letzten Endes nicht in der Praxis ankommen. Für die methodische Forschung ist die Flexibilität der Implementierung der Modelle, als auch die Performance von Simulationen von entscheidender Bedeutung. Für den Einsatz von KI und ML sind große Mengen an Simulationsdaten als Input erforderlich. Um überhaupt in die Forschung zu hybriden KI Methoden, die physikalischen Simulationen und ML direkt verbinden, einsteigen zu können, ist es notwendig, die Modelle in dafür konzeptionierten Programmiersprachen zu implementieren. Existierende Softwaretools stoßen auch in der Praxis an Performance-Grenzen. Durch die eingeschränkte Leistungsfähigkeit heutiger Simulationssoftware können so in zeitkritischen Situationen nicht alle potenziell relevanten Störfälle betrachtet werden. In diesem Projekt soll diese Lücke geschlossen werden, indem eine Software Suite entwickelt wird, die darauf ausgelegt ist, methodische Neuerungen schnell und effektiv zu integrieren und gleichzeitig realistische dynamische Modelle des Stromnetzes simulieren kann. Die Aufgaben des PIK umfassen Koordination des Projekts, Community-Building und Workshops, Trainingsmaterialien und Tutorials, Backend- und Frontend-Entwicklung sowie erste Forschungsvorhaben als Modellstudien.
Dieser WMS (WebMapService) stellt die Überschwemmungsgebiete in Hamburg dar. Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Dieser Web Map Service (WMS) zeigt Daten des Hochwasserrisikomanagement (HWRM)-Karten des 1. Berichtszyklus (2016-2021). Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Dieser WFS (Web Feature Service) zeigt Daten des Hochwasserrisikomanagement (HWRM)-Karten des 1. Berichtszyklus (2016-2021). Zur genaueren Beschreibung der Daten und Datenverantwortung nutzen Sie bitte den Verweis zur Datensatzbeschreibung.
Die Seite "Landesrecht online" bietet Ihnen die Möglichkeit, online in den Hamburger Rechtsvorschriften (Gesetze, Verordnungen etc.), den Entscheidungen der Hamburger Gerichte sowie in den schulrechtlichen Verwaltungsvorschriften zu recherchieren.
Nach hamburgischem Landesrecht werden Veröffentlichungen durch Abdruck im Hamburgischen Gesetz- und Verordnungsblatt vorgenommen. Rechtsverbindlich ist deshalb ausschließlich die gedruckte Ausgabe des Hamburgischen Gesetz- und Verordnungsblattes. Eine Inhaltssuche kann nur über die Internetseite der <a href="http://www.luewu.de/gvbl/">Firma Lütcke & Wulff</a> erfolgen.
Nach hamburgischem Landesrecht werden Veröffentlichungen durch Abdruck im Hamburgischen Gesetz- und Verordnungsblatt vorgenommen. Rechtsverbindlich ist deshalb ausschließlich die gedruckte Ausgabe des Hamburgischen Gesetz- und Verordnungsblattes Teile I und II (Amtlicher Anzeiger). Eine Inhaltssuche kann nur über die Internetseite der <a href="http://www.luewu.de/anzeiger/">Firma Lütcke & Wulff</a> erfolgen.
Der Erfolg der Energiewende in den Bereichen Wärme, Verkehr und lokale Stromerzeugung entscheidet sich auf lokaler, kleinräumiger Ebene. Damit verbunden sind große und langfristige Ausgabenentscheidungen (Gebäudesanierung, Wahl des Heizsystems, Antrieb des Fahrzeugs, Ladeinfrastruktur, eigene Stromerzeugung), die wesentlich von der Kommune und den lokal bestehenden Versorgungsstrukturen, aber auch von den individuellen Entscheidungen der privaten Haushalte bestimmt sind. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Dashboards für kommunale Entscheidungsträger zur Abschätzung der sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen von Maßnahmen zur Energiewende und dem aus der damit verbundenen Transformation resultierenden Strukturwandel. Dabei sollen zum einen ein Monitoring des Fortschritts der Energiewende auf kommunaler Ebene und zum anderen die Identifikation von möglichen zukünftigen Chancen und Herausforderungen bei der Betrachtung kommunaler Energiewendeszenarien im Kontext nationaler wie globaler Entwicklungspfade ermöglicht werden. Im Teilvorhaben des PIK, 'Energiewende und demographischer Wandel: räumlichen und soziale Verteilungseffekte', wird ein räumlich hochaufgelöstes Mikrosimulationsmodell der Haushalte auf Basis einer synthetischen deutschen Bevölkerung entwickelt. Mit diesem werden die Auswirkungen der Energiewende im Kontext des demographischen Wandels auf Haushalte simuliert und räumliche wie soziale Verteilungseffekte sichtbar gemacht. Weiterhin wird an der Integration des Modells in ein makroökonometrisches Input-Output Modell mitgearbeitet. Die entsprechenden Indikatoren zu Verteilungsfragen auf kommunaler Ebene fließen auch in das Dashboard und den partizipativen Prozess mit den Modellkommunen sowie Vertretern des deutschen Städtetags, des Landkreistags, sowie des Landesamtes für Umwelt und Verbraucherschutz NRW mit ein.
Der Erfolg der Energiewende in den Bereichen Wärme, Verkehr und lokale Stromerzeugung entscheidet sich auf lokaler, kleinräumiger Ebene. Damit verbunden sind große und langfristige Ausgabenentscheidungen (Gebäudesanierung, Wahl des Heizsystems, Antrieb des Fahrzeugs, Ladeinfrastruktur, eigene Stromerzeugung), die wesentlich von der Kommune und den lokal bestehenden Versorgungsstrukturen, aber auch von den individuellen Entscheidungen der privaten Haushalte bestimmt sind. Ziel des Projektes ist die Entwicklung eines Dashboards für kommunale Entscheidungsträger zur Abschätzung der sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen von Maßnahmen zur Energiewende und dem aus der damit verbundenen Transformation resultierenden Strukturwandel. Dabei sollen zum einen ein Monitoring des Fortschritts der Energiewende auf kommunaler Ebene und zum anderen die Identifikation von möglichen zukünftigen Chancen und Herausforderungen bei der Betrachtung kommunaler Energiewendeszenarien im Kontext nationaler wie globaler Entwicklungspfade ermöglicht werden. Im Teilvorhaben der GWS 'Entwicklung eines Dashboards zur modellgestützten Analyse kommunaler Energiewendeszenarien' wird ein um Energie- und Umweltaspekte erweitertes makroökonometrisches Input-Output Modell entwickelt und mit einem vom PIK entwickelten Mikrosimulationsmodell der Haushalte kombiniert. Die räumliche Auflösung der Modelle umfasst alle deutschen Kreise und Gemeinden. Auf diese Weise werden kommunale Energiewendeszenarien unter Einbeziehung von demographischem Wandel und wirtschaftlichem Strukturwandel analysiert und kommunalen Akteur:innen Erkenntnisse für die eigene Umsetzung der Energiewende geliefert. Ergebnisse werden Nutzern in Form eines Dashboards präsentiert. Die Entwicklung der Indikatoren und Szenarien sowie des Dashboards erfolgt in enger Abstimmung mit 6 Modellkommunen sowie Vertretern des deutschen Städtetags, des Landkreistags, sowie des Landesamtes für Umwelt und Verbraucherschutz NRW.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 116 |
| Kommune | 6 |
| Land | 69 |
| Wissenschaft | 5 |
| Zivilgesellschaft | 2 |
| Type | Count |
|---|---|
| Ereignis | 1 |
| Förderprogramm | 83 |
| Repositorium | 1 |
| Taxon | 3 |
| Text | 51 |
| Umweltprüfung | 4 |
| unbekannt | 32 |
| License | Count |
|---|---|
| geschlossen | 47 |
| offen | 113 |
| unbekannt | 15 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 155 |
| Englisch | 32 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Archiv | 6 |
| Bild | 3 |
| Datei | 13 |
| Dokument | 28 |
| Keine | 102 |
| Unbekannt | 3 |
| Webdienst | 10 |
| Webseite | 43 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 77 |
| Lebewesen und Lebensräume | 167 |
| Luft | 64 |
| Mensch und Umwelt | 167 |
| Wasser | 114 |
| Weitere | 134 |