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Aktuell beschäftigen steigende Energiepreise, zunehmend knappe Ressourcenvorkommen und der Klimawandel die Energiebranche mehr denn je. Aber auch andere Organisationen wie Unternehmen und Kommunen, die einen erheblichen Beitrag zum Energieverbrauch leisten, sind davon betroffen. Ein Instrument, das sich dieser Themen angenommen hat und eine Möglichkeit zur Steuerung bietet, ist das Energiemanagement.
Ungenutztes Energieeffizienzpotential kann mit einem gut aufgebauten und strukturierten Energiemanagement nutzbar gemacht werden. Gerade weil das Angebot technischer Lösungen sehr groß ist, liegt die Vermutung nahe, dass die Umsetzung oft durch strukturelle oder organisationsbedingte Barrieren erschwert wird.
Aus diesem Grund ist der Forschungsgegenstand dieser Arbeit eine ausführliche Untersuchung der Umsetzung von betrieblichem und kommunalem Energiemanagement. Es konnten Erkenntnisse gewonnen werden, welche Themen beim Energiemanagement eine Herausforderung darstellen und welche Aspekte spezifisch bei Unternehmen oder Kommunen wichtige Stellschrauben im Umsetzungsprozess sind.
Die Ergebnisse der Expertenbefragung und der Literaturanalyse haben gezeigt, dass Energiemanagement derzeit zu wenig Interesse geschenkt wird und deshalb die Investitionen, vor allem in ausreichend Personalressourcen, fehlen. Die größte Hürde ist die wirtschaftliche Darstellbarkeit von Maßnahmen, die insbesondere bei wenig energieintensiven Organisationen Schwierigkeiten bereitet beziehungsweise kaum durchsetzbar ist. Dies wiederum fordert ein Umdenken von Politik und Wirtschaft, was sich auch in anderen Einflussfaktoren deutlich wiederspiegelt.
Aber nicht nur in den entscheidenden Reihen einer Organisation muss ein Umdenken stattfinden. Nur wenn das Bewusstsein für Energie bei allen Beteiligten steigt und alle bei Strategie und Umsetzung an einem Strang ziehen, kann die Energiewende mithilfe von Energiemanagement gelingen.
Recent developments in the area of Natural Language Processing (NLP) increasingly allow for the extension of such techniques to hitherto unidentified areas of application. This paper deals with the application of state-of-the-art NLP techniques to the domain of Product Safety Risk Assessment (PSRA). PSRA is concerned with the quantification of the risks a user is exposed to during product use. The use case arises from an important process of maintaining due diligence towards the customers of the company OMICRON electronics GmbH.
The paper proposes an approach to evaluate the consistency of human-made risk assessments that are proposed by potentially changing expert panels. Along the stages of this NLP-based approach, multiple insights into the PSRA process allow for an improved understanding of the related risk distribution within the product portfolio of the company. The findings aim at making the current process more transparent as well as at automating repetitive tasks. The results of this paper can be regarded as a first step to support domain experts in the risk assessment process.
In this paper, we consider the question of data aggregation using the practical example of emissions data for economic activities for the sustainability assessment of regional bank clients. Given the current scarcity of company-specific emission data, an approximation relies on using available public data. These data are reported in different standards in different sources. To determine a mapping between the different standards, an adaptation to the Covariance Matrix Self-Adaptation Evolution Strategy is proposed. The obtained results show that high-quality mappings are found. Nevertheless, our approach is transferable to other data compatibility problems. These can be found in the merging of emissions data for other countries, or in bridging the gap between completely different data sets.
A modified matrix adaptation evolution strategy with restarts for constrained real-world problems
(2020)
In combination with successful constraint handling techniques, a Matrix Adaptation Evolution Strategy (MA-ES) variant (the εMAg-ES) turned out to be a competitive algorithm on the constrained optimization problems proposed for the CEC 2018 competition on constrained single objective real-parameter optimization. A subsequent analysis points to additional potential in terms of robustness and solution quality. The consideration of a restart scheme and adjustments in the constraint handling techniques put this into effect and simplify the configuration. The resulting BP-εMAg-ES algorithm is applied to the constrained problems proposed for the IEEE CEC 2020 competition on Real-World Single-Objective Constrained optimization. The novel MA-ES variant realizes improvements over the original εMAg-ES in terms of feasibility and effectiveness on many of the real-world benchmarks. The BP-εMAg-ES realizes a feasibility rate of 100% on 44 out of 57 real-world problems and improves the best-known solution in 5 cases.