AsimutE: Intelligenter Eigenverbrauch und Speicherung für eine bessere Nutzung von Energie
- Ansprechperson:
Dr. Thomas Dengiz
Dr. Daniel Sloot
M.Sc. Stephanie Stumpf
M.Sc. Max Kleinebrahm
Dr. Manuel Ruppert - Förderung:
- Projektbeteiligte:
Université de Haute-Alsace, Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau, Hochschule Offenburg, Hochschule Furtwangen, Centre National de la Recherche Scientifique, Hochschule Kehl, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Fachhochschule Nordwestschweiz FHNW
- Starttermin:
10/2023
- Endtermin:
01/2027
Das Ziel des Projekts AsimutE besteht darin, Lösungen für eine optimierte und sichere Energienutzung und -speicherung zu finden, indem die Endnutzer während des gesamten Projekts einbezogen werden. Ziel ist es, ein Gleichgewicht zwischen der Energienachfrage und der Produktionskapazität der erneuerbaren Energien unter Berücksichtigung der vorhandenen Speichermöglichkeiten herzustellen. Die Projektpartner werden dabei Methoden der künstlichen Intelligenz und Umfragen unter Verbrauchern, Energieversorgern und Interessengruppen am Oberrhein verwenden. Das Projekt ist multidisziplinär, da es Aspekte sowohl aus technischer als auch aus sozialwissenschaftlicher Sicht abdecken wird. Die rechtliche Machbarkeit im trinationalen Kontext sowie die Akzeptanz durch die Endverbraucher im unterschiedlichen kulturellen Kontext der drei Länder werden untersucht. Hierbei wird auf Erkenntnissen aus soziologischen, rechtlichen und technischen Studien, die aus den Interreg-Projekten Vehicle und ACA-Modes hervorgegangen sind, aufgebaut.
Das DFIU ist an mehreren Teilen des Projekts beteiligt. Gemeinsam mit der UHA wird die Wirksamkeit von Aufrufen zum Energiesparen in privaten Haushalten unter Berücksichtigung psychologischer Kompensationsmechanismen untersucht. Im Fokus der Forschungsarbeiten werden außerdem die Untersuchung der Erwartungen privater Haushalte an Technologien für den Eigenverbrauch von Energie mithilfe von qualitativen und quantitativen empirischen Studien gerückt.
Daneben beteiligt sich das DFIU an der Entwicklung von Methoden zur multikriteriellen Optimierung von Heizsytemen in repräsentativen Wohnvierteln für die jeweiligen Länder. Dabei wird neben den Energiekosten, auch die Treibhausgasemissionen, der thermische Komfort und die elektrischen Lastspitzen in Simulationen optimiert. Da die in einem Wohnviertel auftreten Ziele oftmals konträr sind, eignen sich insbesondere Methoden der multikriteriellen Optimierung in Kombination mit Verfahren des maschinellen Lernens.