Angepasste Kommunikationssysteme für den effizienten Einsatz in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen

Angepasste Kommunikationssysteme für den effizienten Einsatz in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen - In öffentlichen Elektrizitätsnetzen wird der Informationsaustausch seit längerem durch historisch gewachsene und angepasste Systeme erfolgreich bewerkstelligt. Basierend auf einem weiten Erfahrungsspektrum und einer gut ausgebauten Kommunikationsinfrastruktur stellt die informationstechnische Anbindung eines Teilnehmers im öffentlichen Versorgungsnetz primär kein Hemmnis dar. Anders gestaltet sich dagegen die Situation in dezentralen Versorgungsstrukturen. Da die Elektrifizierung von dezentralen Versorgungsgebieten, mittels der Vernetzung vieler verteilter Erzeugungsanlagen und des Aufbaus von nicht an das öffentliche Elektrizitätsnetz angeschlossenen Verteilnetzen (Minigrids), erst in den letzten Jahren an Popularität gewonnen hat, sind nur wenige Projekte bis dato abgeschlossen. Für die informationstechnische Anbindung von Teilnehmern in diesen Strukturen bedeutet dies, dass nur in einem sehr begrenzten Umfang auf Erfahrungswerte bei der Systemauswahl zurückgegriffen werden kann. Im Rahmen der Dissertation ist deshalb ein Entscheidungsfindungsprozess (Leitfaden für die Systemauswahl) entwickelt worden, der neben einem direkten Vergleich von Kommunikationssystemen basierend auf abgeleiteten Bewertungskriterien und Typen, der Reduktion des Vergleichs auf zwei Systemwerte (relativer Erwartungsnutzenzuwachs und Gesamtkostenzuwachs), die Wahl eines geeigneten Kommunikationssystems für die Applikation in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen ermöglicht. In Anlehnung an die klassische Entscheidungstheorie werden mit der Berechnung eines Erwartungsnutzens je Kommunikationssystems, aus der Gesamtsumme der Einzelprodukte der Nutzwerte und der Gewichtungsfaktor je System, sowohl die technischen Parameter und applikationsspezifischen Aspekte, als auch die subjektiven Bewertungen zu einem Wert vereint. Mit der Ermittlung der jährlich erforderlichen Gesamtaufwendungen für ein Kommunikationssystem bzw. für die anvisierten Kommunikationsaufgaben, in Abhängigkeit der Applikation wird neben dem ermittelten Erwartungsnutzen des Systems, ein weiterer Entscheidungsparameter für die Systemauswahl bereitgestellt. Die anschließende Wahl geeigneter Bezugsgrößen erlaubt die Entscheidungsfindung bzgl. der zur Auswahl stehenden Systeme auf einen Vergleich mit einem Bezugssystem zurückzuführen. Hierbei sind nicht die absoluten Differenzen des Erwartungsnutzen bzw. des jährlichen Gesamtaufwandes von Interesse, sondern vielmehr wie sich das entsprechende System gegenüber dem Normal (Bezugssystem) darstellt. Das heißt, der relative Zuwachs des Erwartungsnutzen bzw. der Gesamtkosten eines jeden Systems ist die entscheidende Kenngröße für die Systemauswahl. Mit dem Eintrag der berechneten relativen Erwartungsnutzen- und Gesamtkostenzuwächse in eine neu entwickelte 4-Quadranten-Matrix kann unter Berücksichtigung der Lage der korrespondierenden Wertepaare eine einfache (grafische) Entscheidung bzgl. der Wahl des für die Applikation optimalsten Kommunikationssystems erfolgen. Eine exemplarisch durchgeführte Systemauswahl, basierend auf den Analyseergebnissen von Kommunikationssystemen für den Einsatz in dezentralen elektrischen Versorgungsstrukturen, veranschaulicht und verifiziert die Handhabung des entwickelten Konzeptes. Die abschließende Realisierung, Modifikation und Test des zuvor ausgewählten Distribution Line Carrier Systems unterstreicht des Weiteren die Effizienz des entwickelten Entscheidungsfindungsprozesses. Dem Entscheidungsträger für die Systemauswahl wird insgesamt ein Werkzeug zur Verfügung gestellt, das eine einfache und praktikable Entscheidungsfindung erlaubt. Mit dem entwickelten Konzept ist erstmals eine ganzheitliche Betrachtung unter Berücksichtigung sowohl der technischen und applikationsspezifischen, als auch der ökonomischen Aspekte und Randbedingungen möglich, wobei das Entscheidungsfindungskonzept nicht nur auf die Systemfindung für dezentrale elektrische Energieversorgungsstrukturen begrenzt ist, sondern auch bei entsprechender Modifikation der Anforderungen, Systemkenngrößen etc. auf andere Applikationsanwendungen übertragen werden.

Decision‐Making in Public Good Dilemmas: Theory and Agent‐Based Simulation

In many real world contexts individuals find themselves in situations where they have to decide between options of behaviour that serve a collective purpose or behaviours which satisfy one’s private interests, ignoring the collective. In some cases the underlying social dilemma (Dawes, 1980) is solved and we observe collective action (Olson, 1965). In others social mobilisation is unsuccessful. The central topic of social dilemma research is the identification and understanding of mechanisms which yield to the observed cooperation and therefore resolve the social dilemma. It is the purpose of this thesis to contribute this research field for the case of public good dilemmas. To do so, existing work that is relevant to this problem domain is reviewed and a set of mandatory requirements is derived which guide theory and method development of the thesis. In particular, the thesis focusses on dynamic processes of social mobilisation which can foster or inhibit collective action. The basic understanding is that success or failure of the required process of social mobilisation is determined by heterogeneous individual preferences of the members of a providing group, the social structure in which the acting individuals are contained, and the embedding of the individuals in economic, political, biophysical, or other external contexts. To account for these aspects and for the involved dynamics the methodical approach of the thesis is computer simulation, in particular agent-based modelling and simulation of social systems. Particularly conductive are agent models which ground the simulation of human behaviour in suitable psychological theories of action. The thesis develops the action theory HAPPenInGS (Heterogeneous Agents Providing Public Goods) and demonstrates its embedding into different agent-based simulations. The thesis substantiates the particular added value of the methodical approach: Starting out from a theory of individual behaviour, in simulations the emergence of collective patterns of behaviour becomes observable. In addition, the underlying collective dynamics may be scrutinised and assessed by scenario analysis. The results of such experiments reveal insights on processes of social mobilisation which go beyond classical empirical approaches and yield policy recommendations on promising intervention measures in particular.

From evolution to co-evolution – An empirical study of the role of innovation, policy and public research in industrial dynamics

In the past decades since Schumpeter’s influential writings economists have pursued research to examine the role of innovation in certain industries on firm as well as on industry level. Researchers describe innovations as the main trigger of industry dynamics, while policy makers argue that research and education are directly linked to economic growth and welfare. Thus, research and education are an important objective of public policy. Firms and public research are regarded as the main actors which are relevant for the creation of new knowledge. This knowledge is finally brought to the market through innovations. What is more, policy makers support innovations. Both actors, i.e. policy makers and researchers, agree that innovation plays a central role but researchers still neglect the role that public policy plays in the field of industrial dynamics. Therefore, the main objective of this work is to learn more about the interdependencies of innovation, policy and public research in industrial dynamics. The overarching research question of this dissertation asks whether it is possible to analyze patterns of industry evolution – from evolution to co-evolution – based on empirical studies of the role of innovation, policy and public research in industrial dynamics. This work starts with a hypothesis-based investigation of traditional approaches of industrial dynamics. Namely, the testing of a basic assumption of the core models of industrial dynamics and the analysis of the evolutionary patterns – though with an industry which is driven by public policy as example. Subsequently it moves to a more explorative approach, investigating co-evolutionary processes. The underlying questions of the research include the following: Do large firms have an advantage because of their size which is attributable to cost spreading? Do firms that plan to grow have more innovations? What role does public policy play for the evolutionary patterns of an industry? Are the same evolutionary patterns observable as those described in the ILC theories? And is it possible to observe regional co-evolutionary processes of science, innovation and industry evolution? Based on two different empirical contexts – namely the laser and the photovoltaic industry – this dissertation tries to answer these questions and combines an evolutionary approach with a co-evolutionary approach. The first chapter starts with an introduction of the topic and the fields this dissertation is based on. The second chapter provides a new test of the Cohen and Klepper (1996) model of cost spreading, which explains the relationship between innovation, firm size and R&D, at the example of the photovoltaic industry in Germany. First, it is analyzed whether the cost spreading mechanism serves as an explanation for size advantages in this industry. This is related to the assumption that the incentives to invest in R&D increase with the ex-ante output. Furthermore, it is investigated whether firms that plan to grow will have more innovative activities. The results indicate that cost spreading serves as an explanation for size advantages in this industry and, furthermore, growth plans lead to higher amount of innovative activities. What is more, the role public policy plays for industry evolution is not finally analyzed in the field of industrial dynamics. In the case of Germany, the introduction of demand inducing policy instruments stimulated market and industry growth. While this policy immediately accelerated market volume, the effect on industry evolution is more ambiguous. Thus, chapter three analyzes this relationship by considering a model of industry evolution, where demand-inducing policies will be discussed as a possible trigger of development. The findings suggest that these instruments can take the same effect as a technical advance to foster the growth of an industry and its shakeout. The fourth chapter explores the regional co-evolution of firm population size, private-sector patenting and public research in the empirical context of German laser research and manufacturing over more than 40 years from the emergence of the industry to the mid-2000s. The qualitative as well as quantitative evidence is suggestive of a co-evolutionary process of mutual interdependence rather than a unidirectional effect of public research on private-sector activities. Chapter five concludes with a summary, the contribution of this work as well as the implications and an outlook of further possible research.