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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.

Lead–magnesium niobate lead titanate (PMN-PT) has been proven as an excellent material for sensing and actuating applications. The fabrication of advanced ultra-small PMN-PT-based devices relies on the availability of sophisticated procedures for the micro-machining of PMN-PT thin films or bulk substrates. Approaches reported up to date include chemical etching, excimer laser ablation, and ion milling. To ensure an excellent device performance, a key mandatory feature for a micro-machining process is to preserve as far as possible the crystalline quality of the substrates; in other words, the fabrication method must induce a low density of cracks and other kind of defects. In this work, we demonstrate a relatively fast procedure for the fabrication of high-quality PMN-PT micro-machined actuators employing green femtosecond laser pulses. The fabricated devices feature the absence of extended cracks and well-defined edges with relatively low roughness, which is advantageous for the further integration of nanomaterials onto the piezoelectric actuators.