Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs auch unter Einsatz von privaten 5G-Netzwerken entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, einem Microgrid, entworfen. Die Kommunikation zwischen und innerhalb der DER soll mittels Mobilfunktechnologie erfolgen. Dabei soll die Energieoptimierung mittels KI-Algorithmen erfolgen und auch den Energietransport mit Fahrzeugen berücksichtigen. Die softwareseitige Integration der KI-Algorithmen und des Energiemanagementsystems in das Kommunikationssystem ist ein wesentlicher Bestandteil dieses Projektes. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet.
In dem hier vorgeschlagenen Projekt möchten wir ein integriertes biotechnologisches System für die Verwertung fester und gelöster organischer Abfallströme zu Bioenergie entwickeln. Es sind bereits einige Technologien für die Bioenergiegewinnung aus Abfällen etabliert. Allerdings ist es die Verbindung mit weiteren neuen Technologien zu einem modularen Netzwerk von kommunizierenden Modulen, was für zukünftige Akteure notwendig sein wird, um die Biomasse-/Bioabfallressourcen bis zu ihrem vollen Potenzial hin nutzen zu können. Wir möchten eine skalierbare Pilotanlage für die integrierte Umwandlung fester und löslicher organischer Abfallströme in Biogas und Wasserstoff entwickeln. Zu diesem Zweck sollen drei Module gebaut und miteinander verbunden werden, die aus der sauren Hydrolyse von Feststoffen, der Biogaserzeugung aus gelöstem org. Kohlenstoff und der Biowasserstofferzeugung mit Hilfe bioelektrochemischer Technologien bestehen. Das System wird in Zusammenarbeit zwischen der TU Hamburg und der Firma Popp Feinkost GmbH gebaut und am Industriestandort mit realen Abfallstoffströmen betrieben werden.
Mit Hilfe von mikrotheoretisch fundierten umweltökonomischen Modellen wird der durch den Einsatz verschiedener umweltpolitischer Instrumente induzierte umwelttechnische Fortschritt modelliert. Interessant sind dabei insbesondere Probleme einer Second Best Welt, bei der neben den zu bekämpfenden Umweltproblemen andere Störungen des allokativen Systems bestehen. Dies können z.B. Spillover Effekte bei der Einführung von Innovationen, Abweichungen zwischen privater und sozialer Diskontrate oder Informationsasymmetrien sein.
Die Effizienz des Beuteerwerbs bestimmt, ob Tiere erfolgreich Nachkommen großziehen und gleichzeitig ihre eigene Körperkondition erhalten und Prädation vermeiden können, ob sie also eine hohe Fitness (gemessen als lebenslangen Fortpflanzungserfolg) erreichen können. Die Effizienz des Beuteerwerbs könnte auch Auswirkungen auf die Dynamik von Tierpopulationen haben: an Orten mit geringen energetischen Kosten sollte ein Populationszuwachs zu verzeichnen sein, während erhöhte Nahrungssuchkosten eher zu einer Populationsabnahme führen sollten. Es gibt zahlreiche Studien zum Beuteerwerb von Tieren, die sich darauf konzentrieren, die räumliche Verteilung der Tiere zu beschreiben. Dagegen sind die Mechanismen, die zu dieser Verteilung führen, weitgehend noch nicht untersucht. Diese Lücke könnte durch den Einsatz neuer Methoden in der Analyse von Tierbewegungen geschlossen werden. Durch den Einsatz von dreidimensionalen Beschleunigungsmessern können Daten des Habitats mit Beschleunigungsdaten der Tierbewegungen verschnitten werden. Die energetische Kosten der Bewegungen im potentiellen Beuteraum werden berechnet, und in eine Energie-Landschaft (Energy landscape) übertragen. Ich schlage hier vor, diese neue Technologie und Methodik anzuwenden, um den Einfluss der Effizienz des Beuteerwerbs auf die Dynamik von Tierpopulationen zu untersuchen. Ich werde Energielandschaften für Eselspinguine als Modellart für einen Antarktischen Prädator modellieren, der sehr erfolgreich auf jüngste Umweltveränderungen reagiert hat. Ich werde untersuchen, wie sich die Effizienz des Beuteerwerbs zwischen Populationen im optimalen Habitat (Antarktische Halbinsel, Populationszuwachs) und suboptimalen Habitat (Falklandinseln, stark schwankende Populationen) unterscheidet. Durch den Vergleich der Nutzung von Energielandschaften werde ich untersuchen, welche Bedingungen zu hoher Körperkondition und Fortpflanzungserfolg der Eselspinguine führen und die erfolgreiche Expansion der Art in antarktischem Habitat ermöglichen. Die Ergebnisse sollen dazu beitragen, zu verstehen, wie Tiere auf veränderte Umweltbedingungen reagieren, wie sie derzeit durch die Einflüsse des Klimawandels entstehen.