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Mesoskaliges Netzwerk zur Überwachung von Treibhausgas- und Schadstoffemissionen

Aktuelle wissenschaftliche Studien legen nahe, dass die aktuelle Erderwärmung durch Treibhausgasemissionen hervorgerufen wird, die vom Menschen verursacht sind. Um gegen diese Entwicklung geeignete Maßnahmen ergreifen zu können bzw. um zu überprüfen, ob solche Maßnahmen von Erfolg gekrönt sind, ist es notwendig, die Schadstoffkonzentrationen inklusive der zugehörigen Emissionsquellen genau zu kennen. Diese Informationen sind bisher jedoch sehr lückenhaft und beruhen auf sogenannten 'bottom-up' Berechnungen. Da diese Kalkulationen nicht auf direkten Messungen beruhen, weisen sie große Ungenauigkeiten auf und sind außerdem nicht in der Lage, bisher unbekannte Emissionsquellen zu identifizieren. In dem hier vorgestellten Projekt soll ein mesoskaliges Netzwerk für die Überwachung von Luftschadstoffen wie CO2, CH4, CO, NO2 und O3 aufgebaut werden, das auf dem neuartigen Konzept der differentiellen Säulenmessung beruht. Bei diesem Ansatz wird die Differenz zwischen den Luftsäulen luv- und leewärts einer Stadt gebildet. Diese Differenz ist proportional zu den emittierten Schadstoffen und somit eine Maßzahl für die Emissionen, welche in der Stadt generiert werden.Mithilfe dieser Methode wird es in Zukunft möglich sein, städtische Emissionen über lange Zeiträume hinweg zu überwachen. Damit können neue Informationen über die Generierung und Umverteilung von Luftschadstoffen gewonnen werden. Wir werden u.a. folgende zentrale Fragen beantworten: Wie verhält sich der tatsächliche Trend der CO2, CH4 und NO2 Emissionen in München über mehrere Jahre? Wo sind die Emissions-Hotspots? Wie akkurat sind die bisherigen 'bottom-up' Abschätzungen? Wie effektiv sind die Maßnahmen zur Emissionsreduzierung tatsächlich? Sind vor allem für Methan weitere Maßnahmen zur Reduzierung der Emissionen notwendig? Zu diesem Zweck werden wir ein vollautomatisiertes Messnetzwerk aufbauen und passende Methoden zur Modellierung entwickeln, welche u.a. auf STILT (Stochastic Time-Inverted Lagrangian Transport) und CFD (Computational Fluid Dynamics) basieren. Mithilfe der Modellierungsresultate werden wir eine Strategie entwerfen, wie städtische Netzwerke zur Überwachung von Luftschadstoffen aufgebaut werden müssen, um repräsentative Ergebnisse zu erhalten. Außerdem können mit den so gewonnenen städtischen Emissionszahlen z.B. dem Stadtreferat, den Stadtwerken München oder der Bayerischen Staatsregierung Möglichkeiten zur Beurteilung der Effektivität der angewandten Klimaschutzmaßnahmen an die Hand gegeben werden. Das hier vorgestellte Messnetzwerk dient somit als Prototyp, um die grundlegenden Fragen zum Aufbau eines solchen Sensornetzwerks zu klären, damit objektive Aussagen zu städtischen Emissionen möglich werden. Dieses Projekt ist weltweit einmalig und wird zukunftsweisende Ergebnisse liefern.

KI: Energie- und ressourceneffiziente künstliche Intelligenz für moderne IoT-Anwendungen

Aufbau einer Mehrwertplattform für die digitale Energiewende, Teilvorhaben HS Albstadt-Sigmaringen: Analyse und Abschätzung des Kommunikationsverhaltens heutiger/zukünftiger Mehrwertapplikationen, Exploration des Potenzials zukünftiger Mehrwertapplikationen im Kontext Big Data

Das Projekt unterstützt den Aufbau einer sicheren digitalen Infrastruktur, um den netzseitigen Herausforderungen der weiteren Energie- und Verkehrswende zu begegnen und eine effiziente Ausnutzung der bestehenden Verteilnetze zu unterstützen. Durch das Angebot von Mehrwertlösungen auf Basis des Controllable Local System (CLS) Kanals, also der 'Steuerungsschnittstelle' eines Smart Meter Gateways, werden weitere Kundengruppe für den Aufbau dieser digitalen Infrastruktur erschlossen. Diese damit erreichten Skaleneffekte führen wiederum dazu, dass Infrastruktur und Mehrwerte kostengünstiger angeboten werden können und fungieren damit gleichzeitig als Katalysator für die Energiewende. Um die o.g. Effekte zu realisieren, wird das Projekt eMpowerSYS die gesamte Prozesskette vom grundzuständigen Messstellenbetreiber über die WAN-Kommunikation bis zum Letztverbraucher/Kunden abbilden. Ziel ist die Realisierung einer technischen Lösung im Feld, die in der Lage ist, die Mehrwerte auf Basis des intelligenten Messsystems als sicherer Kommunikationsanker anzubieten und zu steuern. Dabei stehen attraktive Kundenangebote (Smart Home, Smart Building) ebenso im Fokus wie eine effiziente und wirtschaftliche Nutzung der Stromnetze (Smart Grid, Smart Mobility) oder Smart City-Funktionalitäten (exemplarisch Steuerung der Straßenbeleuchtung).

ReFlex: Replicability Concept for Flexible Smart Grids, Wüstenrot Germany

Introduction: By 2020, the community Wuestenrot wants to cover its energy needs through the utilization of renewable energy sources, such as biomass, solar energy, wind power and geothermal energy, within the town area of 3000 hectares. In order to elaborate a practicable scheme for realizing this idea in a 'real' community and to develop a roadmap for implementation, the project 'EnVisaGe' under the leadership of the Stuttgart University of Applied Sciences (HFT Stuttgart) was initiated. Accompanying particular demonstration projects are a) the implementation of a plus-energy district with 16 houses connected to a low exergy grid for heating and cooling, b) a biomass district heating grid with integrated solar thermal plants. Project goal: The aim of the project is to develop a durable roadmap for the energy self-sufficient and energy-plus community of Wüstenrot. The roadmap shall be incorporated in an energy usage plan for the community, that shall be implemented by 2020 and brings Wüstenrot in an energy-plus status on the ecobalance sheet. A main feature within the EnVisaGe project is the implementation of a 14,703-m2 energy-plus model district called 'Vordere Viehweide'. It consists of 16 residential houses, supplied by a cold local heating network connected to a large geothermal ('agrothermal') collector. Here PV systems for generating electricity are combined with decentralised heat pumps and thermal storage systems for providing domestic hot water as well as with batteries for storing electricity. Another demonstration project is a district heating grid fed by biomass and solar thermal energy in the neighbourhood 'Weihenbronn'. It's based on a formerly oil-fired grid for the town hall and was extended to an adjacent residential area.

Smart Grids - Open Gateway Energy Management Alliance (OGEMA)

About 40% of final energy consumption in Germany will take place in and around buildings. Heating, cooling, hot water and the operation of electric devices are doing the most important areas - in the future probably also increasingly electric vehicles. The Open Gateway Energy Management Alliance (OGEMA) is an open software platform for energy management in this area. This connects energy consumers and producers to the customer with control centers of energy supply and binds a display for user interaction to. Thus, end-users should be able to automatically observe the future variable price of electricity and energy consumption to times. All participating developers to turn their ideas for automated energy can be used more efficiently to implement in appropriate software.

Distribution Grid Optimization 2.0, Teilprojekt: Intelligente Stromnetze für Konstanz

BEAVER, Teilvorhaben: Kosteneffektive Sensornetzwerke für den Betrieb von intelligenten Stromnetzen

Automatisierte Modellierung, Analyse und Zustandsschätzung mittels Intelligenter Netzalgorithmen und Graphenmethoden, Teilvorhaben: Datenkonnektivität

ISGAN Working Group 7, Interoperabilitätstestplattform für Komponenten der Energiewende

5G-Monitoringplattform für Hoch- und Höchstspannungsnetze zur Unterstützung des Ziels Net-Zero- Emissionen in Smart Grids, Teilvorhaben PWN: Systemintegration und Systemvalidierung von digitalen Monitoringlösungen in den Freileitungsbetrieb

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