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Wärmepumpen, im Speziellen Wärmepumpenboiler, stellen mit ihrer thermischen Speicherkapazität eine gute Möglichkeit für autonome verbraucherseitige Laststeuerung (Autonomes Demand Side Management ADSM) dar. Zudem gewinnt diese Art der Brauchwarmwassererzeugung durch ihren dezentralen Ansatz und das Auskommen ohne fossile Energieträger im privaten Wohnbau immer mehr an Bedeutung. In Kombination mit staatlichen Fördergeldern ist die Anzahl verkaufter Einheiten in den letzten 5 Jahren am deutschen Markt um circa 25 % gestiegen. Obwohl das Lastverschiebungspotenzial von Wärmepumpenboilern unter Anwendung von Optimierungsalgorithmen in der Literatur theoretisch nachgewiesen ist, fehlen Verifikationen unter realen Bedingungen. Diese Arbeit will einerseits das theoretische Potential aufzeigen und andererseits mit dem vorgestellten Laborversuch einen Beitrag dazu liefern, die Verifikationslücke zu schließen. Für die Untersuchung im Labor wird ein handelsüblicher Wärmepumpenboiler bestehend aus einer Luft-Wärmepumpe und einem 300 Liter Warmwasserspeicher mit Sensoren und Aktoren ausgestattet. Insgesamt vier Temperatursensoren befinden sich am Speicherzulauf und -ablauf, sowie nahe der Speichermitte. Für die Aufzeichnung des Volumenstroms wird ein magnetisch-induktiver Messsensor am Speichereingang installiert. Zusätzlich wird mithilfe eines Proportionalventils am Speicherausgang das gewünschte Zapfprofil realisiert. Die Datenakquisition wird durch einen Datenlogger durchgeführt und die Optimierungsroutine auf dem PC implementiert. Die autonome Steuerung basiert auf einer von Day-Ahead-Marktpreisen der Energy Exchange Austria (EXAA) getriebenen linearen Optimierung mit dem Ziel, die Kosten der elektrischen Energie zu minimieren. Das Warmwasserverbrauchsprofil bildet den Verbrauch eines 4- Personen-Haushalts ab. Alle Mess- und Simulationsreihen basieren auf den gleichen Day-Ahead Preisfunktionen und Nutzerprofilen. Zur Verifikation des Lastverschiebungspotentials werden die Kosten pro MWh elektrischer Energie und die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie im Hysteresebetrieb (Normalbetrieb) denen des optimierten Betriebs gegenübergestellt. Durch eine Jahressimulation konnte das theoretische Potential nachgewiesen werden. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von rund 18 %. Die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie konnten durch die Optimierung um rund 19 % gesenkt werden. Die thermische Effizienz konnte somit um rund 1 % gesteigert werden. Der Wärmepumpenboiler wurde insgesamt zwei Wochen betrieben; eine Messreihe davon fand dabei im Normalbetrieb statt. In einer weiteren Messreihe wurde die Wärmepumpe mit der Optimierungsroutine betrieben. Die Auswertungen der Kosten pro MWh elektrischer Energie zeigen Kosteneinsparungen am Day-Ahead-Markt von circa 23 %. Ebenso konnten die Kosten pro MWh thermischer Nutzenergie um 19 % gesenkt werden. Gleichzeitig sank die thermische Effizienz um 6 %.

Greater specific energy densities in lithium-ion batteries can be achieved by using three-dimensional (3D) porous current collectors, which allow for greater areal mass loadings of the electroactive material. In this paper, we present the use of embroidered current collectors for the preparation of thick, pouch-type Li-ion batteries. Experiments were performed on LiFePO 4 (LFP) water-based slurries using styrene-butadiene rubber (SBR) as binder and sodium carboxymethyl cellulose (CMC) as thickener, and formulations of different rheological characteristics were investigated. The electrochemical performance (cyclic voltammetry, rate capability) and morphological characteristics of the LFP half-pouch cells (X-ray micro computed tomography and scanning electron microscopy) were compared between the formulations. An optimum electrode formulation was identified, and a mechanism is proposed to explain differences between the formulations. With the optimum electrode formulation, 350 µm casted electrodes with high mechanical stability were achieved. Electrodes exhibited 4–6 times greater areal mass loadings (4–6 mAh cm −2 ) and 50% greater electroactive material weight than with foils. In tests of half- and full-pouch embroidered cells, a 50% capacity utilization at 1C-rate and 11% at 2C-rate were observed, with a full recovery at C/5-rate. The cycling stability was also maintained over 55 cycles.

Daten werden heute oft auch als das «neue Gold» bezeichnet. Denn die letzten Jahre haben gezeigt, dass Daten die Grundlage erstaunlicher unter- nehmerischer Erfolgsgeschichten sein können. Dabei ist die Arbeit mit Daten nicht grundlegend neu. Vielmehr geht es heute im Vergleich zu früher um nahezu unendlich grossen Mengen an Daten, die im Rahmen nahezu aller denkbaren Prozesse oder Schnittstellen gesammelt, gespeichert und ausgewertet werden können. Unter anderem beinhaltet dies Maschinendaten, unternehmens- interne Prozesse oder Daten über Kunden und den Markt, welche die Grundlage für lernende Systeme (Künstliche Intelligenz) bilden. Wir können heute davon ausgehen, dass künftig nicht mehr die technische Machbarkeit, sondern die mensch- liche Vorstellungskraft die Grenzen des Möglichen definiert. Bekannt sind vor allem etliche Erfolgsgeschichten von Grossunternehmen, die ihr Geschäft auf Daten aufbauen. Etablierte KMU sind hingegen noch zögerlicher, mit Daten zu arbeiten und diese wertschöpfend einzusetzen. Diese Broschüre geht auf die besondere Situation von KMU im Umgang mit Daten und Data Science ein. Denn auch für KMU kann es lohnend oder sogar zwingend notwendig sein, sich mit dem Thema «Data Science» zu beschäftigen. Daten und Data Science bieten grosse Chancen, sie können aber auch zu einer Bedrohung im Wettbewerb werden. Und, zu lange warten sollten KMU nicht, die Zeit drängt. Denn Geschwindigkeit ist einer der zentralen Wettbewerbsfaktoren im digitalen Zeitalter. Das IBH-Lab KMUdigital unter- stützt KMU dabei, den herausfordernden Weg in eine digitale Zukunft schneller und einfacher zu gehen. Diese Broschüre geht daher insbesondere auf die Rolle von Daten und Data Science für KMU in der Bodenseeregion ein. Sie stellt eine Zusammen- fassung ausgewählter Erkenntnisse und Handlungs- empfehlungen dar, die wir in einem zweijährigen Forschungsprojekt gemeinsam mit 16 Unternehmen aus der Bodenseeregion gewinnen konnten. Die Erkenntnisse sollen KMU bei der Nutzung von Daten anhand von Data Science unterstützen. Dabei ist es kein Ziel, dass KMU zu einem «kleinen Google» werden. Vielmehr braucht es KMU- spezifische Lösungen und Überlegungen, wie mit Daten sinnvoll, zielorientiert und ressourcen- schonend umgegangen werden kann. Wie kann das aussehen? Welche Chancen, Herausforderungen und Lösungen bieten sich KMU vor dem Hinter- grund ihrer besonderen Situation? Was muss dazu im Unternehmen verändert werden? Welche Unterschiede bestehen im Vergleich zu Gross- unternehmen auf diesem Weg? Diese und weitere Fragen stehen im Mittelpunkt des vorliegenden Projektberichts zum Einzelprojekt «Data Science für KMU leicht gemacht» oder kurz «Data Science 4 KMU» bzw. «Data4KMU», welches unter dem Dach des IBH-Labs KMUdigital in den Jahren 2018 bis 2019 durchgeführt wurde. Dazu werden Daten und Data Science aus mehreren Perspektiven betrachtet, die nicht unabhängig voneinander sind: Strategie und Geschäftsmodell, Services und Prozesse, Leadership, HRM und Organisation, Organisationskultur und Ganzheitichkeit, sowie Technologie. Diese Perspektiven greifen wir in den nachfolgenden Kapiteln auf. Die vorliegende Broschüre wäre ohne die wertvolle Unterstützung der Praxispartner des Projektes, des Managements des IBH-Labs KMUdigital sowie ohne die finanzielle Projektförderung durch die Inter- nationale Bodenseehochschule (IBH) und Interreg nicht möglich gewesen. Ihnen allen gilt unser ganz besonderer Dank!

Die EU-Ziele umfassen die Steigerung des Anteils an erneuerbaren Energien an der Energieerzeugung um 32 % bis 2030. Doch erneuerbare Energien bringen neben den Vorteilen für den Umweltschutz auch Probleme mit sich. Ihre Schwankungen und Unkontrollierbarkeit stellen große Herausforderungen für das Stromnetz dar. Um die Netz- und damit die Versorgungssicherheit weiterhin gewährleisten zu können, braucht es Lösungen, die weder das Stromnetz, die Verbraucher noch die Energieversorger benachteiligen. Eine Möglichkeit wäre es, zusätzliche Kraftwerke und Infrastruktur (Redundanzen) aufzubauen, welche potenzielle Schwankungen ausgleichen können. Dieser Lösungsansatz gilt als traditioneller Weg, der hohe Kosten und negative Umweltauswirkungen mit sich bringt. Demand Side Management hat das Potenzial, effiziente Lösungen diesbezüglich anzubieten. Welche Vorteile der Einsatz von DSM auf Ebene der Haushaltsverbraucher für die Energieversorger in Bezug auf den Abruf von Ausgleichsenergie bringt, wird in dieser Arbeit behandelt. Dafür wurde ein agentenbasiertes Modell entwickelt, welches darauf abzielt, die Abweichung zwischen dem von dem Energieversorger prognostizierten Verbrauch und dem realen Verbrauch seiner Haushaltskunden zu verringern. Jeder Haushalt in dem vorgestellten Modell ist mit einer Flexibilität in Form eines Batteriespeichers ausgestattet. Die Speicherbewirtschaftung wird basierend auf einem Signal, welches der Energieversorger übermittelt, automatisch vom Haushalt für jeden Tag im Betrachtungszeitraum optimiert. Jede Abweichung zwischen der vom Energieversorger erstellten Prognose und der tatsächlich bezogenen Strommenge stellt dabei einen Bezug von Ausgleichsenergie dar. Untersucht werden die Auswirkungen der Anzahl an Haushalten sowie ein unterschiedlicher Wissensstand auf die Prognose. Weiters werden zwei unterschiedliche Arten von Demand Side Management analysiert. Einmal die Einflussnahme auf die Last der Haushalte durch ein Preissignal, einmal durch das Vorgeben eines Lastgangs. Um die Effektivität der beiden Varianten bestimmen zu können, wird auch die Menge an Ausgleichsenergie erhoben, welche ohne das Vorhandensein eines Batteriespeichers (also ohne Steuerung) anfallen würde. Das Modell wurde entwickelt, um einen Trend aufzuzeigen und keine spezifische Einsparungsmenge zu ermitteln, da dies von der jeweiligen Situation des Energieversorgers abhängt. Die Erstellung der unterschiedlichen Wissensstände basiert auf den österreichischen rechtlichen Vorgaben bezüglich der Datenübertragung bei intelligenten Messgeräten. Dabei ist einmal der Jahresverbrauch, einmal der Tagesverbrauch und einmal die stündlichen Verbrauchswerte bekannt. Das Preissignal ist negativ korreliert zu den am Day-Ahead-Markt gehandelten Mengen und das Lastsignal basiert auf einer der Prognosen des Energieversorgers, je nach Variante, die untersucht wird. Es zeigte sich, dass ein besserer Wissensstand nur teilweise eine Verbesserung der Prognose erzielte. Wobei die unterschiedlichen Wissensstände auf den realen Werten der nicht verwendeten Haushalte aus dem gleichen Datensatz aufbauen und so beispielsweise Wettereinflüsse in der Prognose schon bekannt waren, was die Prognose basierend auf Jahreswerten sehr genau machte. Der Aggregationseffekt von mehreren Haushalten beeinflusst die Prognose positiv. Auf einzelner Haushaltsebene schneiden die Vorhersagen deutlich schlechter ab als bei Prognosen des Gesamtverbrauchs aller Haushalte. Die Optimierung basierend auf dem Lastsignal generiert eine geringere Menge an Ausgleichsenergie als das Preissignal. Das liegt unter anderem daran, dass die Prognose nur die Verbräuche der Haushaltskunden berücksichtigt und nicht die Mengen, die am Markt gehandelt werden. In den untersuchten Varianten stellte sich heraus, dass am wenigsten Ausgleichsenergie über alle Haushalte erzeugt wird, wenn kein Demand Side Management betrieben wird, also keine Batteriespeicher vorhanden sind und die Prognose des Energieversorgers auf Stundenwerten basiert. Auf einzelner Haushaltsebene fällt bei der Optimierung mittels Lastsignal am wenigsten Ausgleichsenergie an.