Szenarien zur zukünftigen Stromversorgung, kostenoptimierte Variationen zur Versorgung Europas und seiner Nachbarn mit Strom aus erneuerbaren Energien

Sowohl die Ressourcenproblematik als auch die drohenden Ausmaße der Klimaänderung lassen einen Umstieg auf andere Energiequellen langfristig unausweichlich erscheinen und mittelfristig als dringend geboten. Unabhängig von der Frage, auf welchem Niveau sich der Energiebedarf stabilisieren lässt, bleibt dabei zu klären, welche Möglichkeiten sich aus technischer und wirtschaftlicher Sicht in Zukunft zur Deckung unseres Energiebedarfs anbieten. Eine aussichtsreiche Option besteht in der Nutzung regenerativer Energien in ihrer ganzen Vielfalt. Die Arbeit "Szenarien zur zukünftigen Stromversorgung, kostenoptimierte Variationen zur Versorgung Europas und seiner Nachbarn mit Strom aus erneuerbaren Energien" konzentriert sich mit der Stromversorgung auf einen Teilaspekt der Energieversorgung, der zunehmend an Wichtigkeit gewinnt und als ein Schlüssel zur nachhaltigen Energieversorgung interpretiert werden kann. Die Stromversorgung ist heute weltweit für etwa die Hälfte des anthropogenen CO2-Ausstoßes verantwortlich. In dieser Arbeit wurden anhand verschiedener Szenarien Möglichkeiten einer weitgehend CO2–neutralen Stromversorgung für Europa und seine nähere Umgebung untersucht, wobei das Szenariogebiet etwa 1,1 Mrd. Einwohner und einen Stromverbrauch von knapp 4000 TWh/a umfasst. Dabei wurde untersucht, wie die Stromversorgung aufgebaut sein sollte, damit sie möglichst kostengünstig verwirklicht werden kann. Diese Frage wurde beispielsweise für Szenarien untersucht, in denen ausschließlich heute marktverfügbare Techniken berücksichtigt wurden. Auch der Einfluss der Nutzung einiger neuer Technologien, die bisher noch in Entwicklung sind, auf die optimale Gestaltung der Stromversorgung, wurde anhand einiger Beispiele untersucht. Die Konzeption der zukünftigen Stromversorgung sollte dabei nach Möglichkeit objektiven Kriterien gehorchen, die auch die Vergleichbarkeit verschiedener Versorgungsansätze gewährleisten. Dafür wurde ein Optimierungsansatz gewählt, mit dessen Hilfe sowohl bei der Konfiguration als auch beim rechnerischen Betrieb des Stromversorgungssystems weitgehend auf subjektive Entscheidungsprozesse verzichtet werden kann. Die Optimierung hatte zum Ziel, für die definierte möglichst realitätsnahe Versorgungsaufgabe den idealen Kraftwerks- und Leitungspark zu bestimmen, der eine kostenoptimale Stromversorgung gewährleistet. Als Erzeugungsoptionen werden dabei u.a. die Nutzung Regenerativer Energien durch Wasserkraftwerke, Windenergiekonverter, Fallwindkraftwerke, Biomassekraftwerke sowie solare und geothermische Kraftwerke berücksichtigt. Abhängig von den gewählten Randbedingungen ergaben sich dabei unterschiedliche Szenarien. Das Ziel der Arbeit war, mit Hilfe unterschiedlicher Szenarien eine breite Basis als Entscheidungsgrundlage für zukünftige politische Weichenstellungen zu schaffen. Die Szenarien zeigen Optionen für eine zukünftige Gestaltung der Stromversorgung auf, machen Auswirkungen verschiedener – auch politischer – Rahmenbedingungen deutlich und stellen so die geforderte Entscheidungsgrundlage bereit. Als Grundlage für die Erstellung der Szenarien mussten die verschiedenen Potentiale erneuerbarer Energien in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung ermittelt werden, mit denen es erstmals möglich war, die Fragen einer großräumigen regenerativen Stromversorgung ohne ungesicherte Annahmen anhand einer verlässlichen Datengrundlage anzugehen. Auch die Charakteristika der verschiedensten Energiewandlungs- und Transportsysteme mussten studiert werden und sind wie deren Kosten und die verschiedenen Potentiale in der vorliegenden Arbeit ausführlich diskutiert. Als Ausgangsszenario und Bezugspunkt dient ein konservatives Grundszenario. Hierbei handelt es sich um ein Szenario für eine Stromversorgung unter ausschließlicher Nutzung erneuerbarer Energien, die wiederum ausschließlich auf heute bereits entwickelte Technologien zurückgreift und dabei für alle Komponenten die heutigen Kosten zugrundelegt. Dieses Grundszenario ist dementsprechend auch als eine Art konservative Worst-Case-Abschätzung für unsere Zukunftsoptionen bei der regenerativen Stromversorgung zu verstehen. Als Ergebnis der Optimierung basiert die Stromversorgung beim Grundszenario zum größten Teil auf der Stromproduktion aus Windkraft. Biomasse und schon heute bestehende Wasserkraft übernehmen den überwiegenden Teil der Backup-Aufgaben innerhalb des – mit leistungsstarker HGÜ (Hochspannungs–Gleichstrom–Übertragung) verknüpften – Stromversorgungsgebiets. Die Stromgestehungskosten liegen mit 4,65 €ct / kWh sehr nahe am heute Üblichen. Sie liegen niedriger als die heutigen Preisen an der Strombörse. In allen Szenarien – außer relativ teuren, restriktiv ”dezentralen” unter Ausschluss großräumig länderübergreifenden Stromtransports – spielt der Stromtransport eine wichtige Rolle. Er wird genutzt, um Ausgleichseffekte bei der dargebotsabhängigen Stromproduktion aus erneuerbaren Quellen zu realisieren, gute kostengünstige Potentiale nutzbar zu machen und um die Speicherwasserkraft sowie die dezentral genutzte Biomasse mit ihrer Speicherfähigkeit für großräumige Backup-Aufgaben zu erschließen. Damit erweist sich der Stromtransport als einer der Schlüssel zu einer kostengünstigen Stromversorgung. Dies wiederum kann als Handlungsempfehlung bei politischen Weichenstellungen interpretiert werden, die demnach gezielt auf internationale Kooperation im Bereich der Nutzung erneuerbarer Energien setzen und insbesondere den großräumigen Stromtransport mit einbeziehen sollten. Die Szenarien stellen detaillierte und verlässliche Grundlagen für wichtige politische und technologische Zukunftsentscheidungen zur Verfügung. Sie zeigen, dass bei internationaler Kooperation selbst bei konservativen Annahmen eine rein regenerative Stromversorgung möglich ist, die wirtschaftlich ohne Probleme zu realisieren wäre und verweisen den Handlungsbedarf in den Bereich der Politik. Eine wesentliche Aufgabe der Politik läge darin, die internationale Kooperation zu organisieren und Instrumente für eine Umgestaltung der Stromversorgung zu entwickeln. Dabei kann davon ausgegangen werden, dass nicht nur ein sinnvoller Weg zu einer CO2–neutralen Stromversorgung beschritten würde, sondern sich darüber hinaus ausgezeichnete Entwicklungsperspektiven für die ärmeren Nachbarstaaten der EU und Europas eröffnen.

Flächenhafte und funktionale Analyse kleinräumiger standortbedingter Variationen der Grünlandvegetation und -produktivität

Zur Abbildung heterogener Standorteigenschaften und Ertragspotenziale werden zunehmend flächenhafte Daten nachgefragt. Insbesondere für Grünland, das häufig durch ausgeprägte Standortheterogenität gekennzeichnet ist, ergeben sich hohe Anforderungen an die Wiedergabequalität, denn die realen Verhältnisse sollen in praktikabler Weise möglichst exakt abgebildet werden. Außerdem können flächenhafte Daten genutzt werden, um Zusammenhänge zwischen teilflächenspezifischen Standorteigenschaften und Grünlandaspekten detaillierter zu analysieren und bisher nicht erkannte Wechselbeziehungen nachzuweisen. Für mitteleuropäisches Grünland lagen zu Beginn dieser Arbeit derartige räumliche Untersuchungen nicht oder nur in Teilaspekten vor. Diese Arbeit befasste sich mit der Analyse von Wirkungsbeziehungen zwischen Standort- und Grünlandmerkmalen auf einer im Nordhessischen Hügelland (Deutschland) weitgehend praxisüblicher bewirtschafteten 20 ha großen Weidefläche. Erhoben wurden als Standortfaktoren die Geländemorphologie, die Bodentextur, die Grundnährstoffgehalten sowie als Parameter des Grünlandbestandes die botanische Zusammensetzung, der Ertrag und die Qualitätsparameter. Sie wurden sowohl in einem 50 m-Raster ganzflächig, als auch auf drei 50x50 m großen Teilflächen in erhöhter Beprobungsdichte (6,25 m-Rasterweite) aufgenommen. Die relevanten Fragestellungen zielen auf die räumliche und zeitliche Variabilität von Grünlandbestandesparametern innerhalb von Grünlandflächen sowie deren Abhängigkeit von den Standortfaktoren. Ein weiterer Schwerpunkt war die Überprüfung der Frage, ob die reale Variabilität der Zielvariablen durch die Interpolierung der punktuell erfassten Daten wiedergegeben werden kann. Die Beziehungen zwischen Standort- und Grünlandmerkmalen wurden mit monokausalen und multivariaten Ansätzen untersucht. Die Ergebnisse ließen, unabhängig vom Jahreseinfluss, bereits bestimmte Zusammenhänge zwischen botanischer Zusammensetzung und Standort, auch auf dem untersuchten kleinen Maßstab innerhalb der Grünlandfläche, finden. Demzufolge können unterschiedliche Areale abgegrenzt und charakterisiert werden, die als Grundlage für Empfehlungen zur Ausweisung von Arealen zur teilspezifischen Bewirtschaftung erarbeitet wurden. Die Validierung der interpolierten Daten zeigte, dass die 50-m Rasterbeprobung nur eine begrenzte Wiedergabe der räumlichen Variabilität ermöglicht. Inwieweit derartige Beziehungen quantitativ genauer beschreibbar sind, bleibt auf Grund der verbliebenen unerklärten Varianz im Datensatz dieser Studie offen.

Managing Quality Properties of Web Service Compositions

Web services from different partners can be combined to applications that realize a more complex business goal. Such applications built as Web service compositions define how interactions between Web services take place in order to implement the business logic. Web service compositions not only have to provide the desired functionality but also have to comply with certain Quality of Service (QoS) levels. Maximizing the users' satisfaction, also reflected as Quality of Experience (QoE), is a primary goal to be achieved in a Service-Oriented Architecture (SOA). Unfortunately, in a dynamic environment like SOA unforeseen situations might appear like services not being available or not responding in the desired time frame. In such situations, appropriate actions need to be triggered in order to avoid the violation of QoS and QoE constraints. In this thesis, proper solutions are developed to manage Web services and Web service compositions with regard to QoS and QoE requirements. The Business Process Rules Language (BPRules) was developed to manage Web service compositions when undesired QoS or QoE values are detected. BPRules provides a rich set of management actions that may be triggered for controlling the service composition and for improving its quality behavior. Regarding the quality properties, BPRules allows to distinguish between the QoS values as they are promised by the service providers, QoE values that were assigned by end-users, the monitored QoS as measured by our BPR framework, and the predicted QoS and QoE values. BPRules facilitates the specification of certain user groups characterized by different context properties and allows triggering a personalized, context-aware service selection tailored for the specified user groups. In a service market where a multitude of services with the same functionality and different quality values are available, the right services need to be selected for realizing the service composition. We developed new and efficient heuristic algorithms that are applied to choose high quality services for the composition. BPRules offers the possibility to integrate multiple service selection algorithms. The selection algorithms are applicable also for non-linear objective functions and constraints. The BPR framework includes new approaches for context-aware service selection and quality property predictions. We consider the location information of users and services as context dimension for the prediction of response time and throughput. The BPR framework combines all new features and contributions to a comprehensive management solution. Furthermore, it facilitates flexible monitoring of QoS properties without having to modify the description of the service composition. We show how the different modules of the BPR framework work together in order to execute the management rules. We evaluate how our selection algorithms outperform a genetic algorithm from related research. The evaluation reveals how context data can be used for a personalized prediction of response time and throughput.