Vernetzte Städte der Zukunft

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Informationsveranstaltung:

Vernetzte St채dte der Zukunft Planung - Modellierung - Integration

Systemische Aspekte Effiziente Energieversorgung und Infrastruktur Intelligente Geb채ude und Siedlungen Nachhaltige Mobilit채t und Verkehrssysteme

Smart

Community - Technology - City


Informationsveranstaltung, Di 17. April 2012, Technische Universität Wien

Vernetzte Städte der Zukunft: Planung – Modellierung – Integration Eindrücke zur Veranstaltung

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Zusammenfassung

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Unterlagen zur Ausstellung

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Vortragsunterlagen


Eindrücke zur erfolgreichen Veranstaltung mit rund 200 Teilnehmern




Die Stadt als vernetzter Organismus Was eine Stadt zur „Smart City“ machen soll, ist heute noch nicht klar definiert. Die TU Wien forscht für die Städte der Zukunft und entwickelt vielfältige Ideen und Lösungsansätze. Mit zunehmender Urbanisierung werden Neuerungen in der bestehenden Stadtstruktur unumgänglich. Denkende Städte, die aus energieautarken, ökologisch sinnvollen und lebenswerten Gebäuden bestehen, sind eingebunden in eine durchdachte Siedlungsstruktur, gesteuert und gesichert von intelligenter Gebäudetechnik. Der Verkehr ist umweltfreundlich und nachhaltig gestaltet und unseren Mobilitätsbedürfnissen angepasst. Um eine kluge Stadt als gesamtes System zu sehen reichen jedoch innovative Technologien und Smart Cities ‐ Umweltverträgliche Lebenskonzepte technische Lösungen nicht aus: Erst durch die Berücksichtigung von sozialwissenschaftlichen Aspekten wird gewährleistet, dass diese auch angenommen und gelebt werden. Smart ist eine Stadt dann, wenn sich alle Generationen – auch die Künftigen –in ihr wohlfühlen. Dafür arbeitet und forscht die TU Wien (im Sinne ihres Leitbildes „Technik für Menschen“) an interdisziplinären Projekten in den SmartCity‐ Bereichen „Intelligente Gebäude und Siedlungen“, „Nachhaltige Mobilität und Verkehrssysteme“, „Effiziente Energieversorgung und Infrastruktur“ und „Systemische Aspekte“. Erst durch eine starke Vernetzung von Technologien und Menschen durch Services und Infrastrukturen kann ein Zusammenleben im urbanen Raum bei geringem Energieverbrauch verwirklicht werden.

Die Stadt als Superorganismus? Kluge Städte zeichnen sich durch eine hohe Energieeffizienz aus und erzeugen im Optimalfall auch grüne Elektrizität und Wärme. Neuartige Informations‐ und Stromnetze unterstützen Verbraucher und Anbieter vorausschauend abzustimmen und zu koordinieren. Die Vision der klugen Stadt aus Sicht der Informatik besteht aus der intelligenten Vernetzung von Menschen, Services und Dingen über das „Internet der Dinge“. Mit diesem werden in Zukunft neben erhöhter Energieeffizienz und Security in Gebäuden und Infrastrukturen auch Telematik und Logistik bis hin zu Health Care und Bildungseinrichtungen vernetzt und gesteuert werden, wie Professor Schahram Dustdar, Institut für Informationssysteme, anhand der „Galaxy“‐ Plattform erläutert. Diese wurde im Cloud Computing Lab an der TU Wien, das von Pacific Controls mitfinanziert wird, entwickelt.

geplante Durchdachtheit Um diese effizienten Vernetzungen auch realistisch umzusetzen, bedarf es einer guten Planung bei der Entwicklung von neuen Stadtteilen und Siedlungsräumen. Im Stadtraum Simulationslabor der TU Wien können mittels einer 3D‐Projektionsumgebung Städte als virtuelle Realität erlebbar gemacht werden, und so Veränderungen durch Besiedlungsprozesse bzw. Entwicklungspotentiale ausgelotet werden. „Um visionäre Konzepte zu Raum und Stadt aus Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft erkunden, diskutieren und weiterentwickeln zu können, braucht man ein revolutionäres Werkzeug für Bewusstseinsbildung, Diskussion und partizipativer Entscheidungsfindung“, beschreibt Claudia Czerkauer‐Yamu, Department für Raumentwicklung, Infrastruktur‐ und Umweltplanung, den Nutzen des Labors.


Neue Konzepte auf bewährten Prinzipien Um die Stadt der Zukunft umweltfreundlich, zuverlässig und wirtschaftlich mit Energie zu versorgen, sind neuartige Energiesysteme unter Einbeziehung aller Energieträger erforderlich. Professor Wolfgang Gawlik (Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe) erläutert die zukünftigen Herausforderungen in energietechnischer Hinsicht, die er besonders in einer Reduktion des Energiebedarfs, in einer effizienteren Kraft‐Wärmekopplung vor allem von regenerativen Energien sowie in einer Erhöhung der Elektromobilität sieht. Elektromobilität im urbanen Raum ist per se nichts Neues: seit der Einführung von elektrifizierten Straßenbahnen vor 100 Jahren ist Elektromobilität im urbanen öffentlichen Verkehr nicht mehr wegzudenken. Die Herausforderung sei es aber – so Gawlik – auch bei der Individualmobilität weg von fossilen Energieträgern zu kommen.

Vom Baustein zum Gesamtsystem

S. Dustdar, C. Czerkauer‐Yamu, W. Gawlik, G. Weinwurm

Im Rahmen der regelmäßig stattfindenden TU‐ Firmenveranstaltungen (in Kooperation mit der Wirtschaftskammer Wien) wurde erstmals die umfassende Expertise der TU Wien im Rahmen von Vorträgen und einer Ausstellung präsentiert ‐ diese reicht von der exzellenten Entwicklung einzelner „Bausteine“ einer Smart City bis zur Analyse, Planung, Bewertung und Optimierung des komplexen und dynamischen „Gesamtsystems“ Smart City.

So werden unter anderem in einem interdisziplinären Ansatz von Bauingenieuren, Architekten und Informatikern Bewertungstools für energieeffiziente Gebäude und Immobilien entwickelt und diese auch in Trainings weitervermittelt (Prof. Stieldorf, Institut für Architektur und Entwerfen). In den Gesamtbetrachtungen spielen vor allem raumplanerische und nutzerspezifische Gesichtspunkte eine Rolle (z.B. Projekt „Smart Cities“; Prof. Giffinger, Department für Raumentwicklung, Infrastruktur‐ und Umweltplanung) sowie die Betrachtung der Stoffwechselvorgänge – von Ressourcen für städtische Strukturen über die Versorgung bis zu Abwasser, Abluft und Abfällen (z.B. Projekt SCUDE ‐ Sinks as Constraints for Urban DEvelopment; Prof. Brunner, Institut für Wassergüte und Abfallwirtschaft). Informationen und Unterlagen zur Veranstaltung „Vernetzte Städte der Zukunft: Planung‐Modellierung‐ Integration“: http://www.rt.tuwien.ac.at/sc/smartcity.htm Alle weiterführenden Informationen und Kontakte zu „Smart City @ TU Wien“ unter: http://energiewelten.tuwien.ac.at/forschung/smartcity


Vortragsunterlagen Energie und Umwelt @ TU Wien, Services für Unternehmen Mag. Elisabeth Schludermann, Forschungs‐ und Transfersupport, TU Wien DI Dr. Gudrun Weinwurm, Forschungszentrum Energie und Umwelt, TU Wien Managed Services für die Stadt der Zukunft Univ.Prof. Mag. Dr. Schahram Dustdar, Institut für Informationssysteme, TU Wien (Inkl. „graphic recording“ und „sketchnoting“)1

Energiesysteme für die Stadt der Zukunft Univ.Prof. Dr.‐Ing. Wolfgang Gawlik, Institut für Energiesysteme und elektrische Anlagen, TU Wien (Inkl. „graphic recording“ und „sketchnoting“)1

SRL:SIM ‐ Stadtraum Simulationslabor Univ.Ass. Arch. Dipl.‐Ing. Dr. Claudia Czerkauer‐Yamu, Department für Raumentwicklung, Infrastruktur‐ und Umweltplanung, TU Wien (Inkl. „graphic recording“ und „sketchnoting“)1

Forschungscall „Smart Vienna“ Ing. Gernot Sauer, MMSc, ZIT‐Die Technologieagentur der Stadt Wien Smart City Calls der FFG (nationale Programme, EU), KLIEN DI Johannes Bockstefl , Thematische Programme, Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft

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Live Dokumentation der Vorträge durch die Methoden „graphic recording“ und „sketchnoting“


Energie und Umwelt @ TU Wien Gudrun Weinwurm 17. April 2012

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Energie und Umwelt in der Forschung Entwicklungs‐ plan 2010+

Technische Universität Wien Universität Wien

5 Forschungsschwerpunkte Energie + Umwelt Energie Umwelt Forschungs‐ zentrum E+U Forschungs‐ themen und ‐projekte 3

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Interdisziplin채re Diskussionen

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Umweltmonitoring und Klimaanpassung

Effiziente Nutzung von stofflichen Ressourcen

Energieaktive Siedlungen und Infrastrukturen

Nachhaltige und emissionsarme Mobilit채t

Klimaneutrale Energie -erzeugung, -speicherung und -verteilung

Nachhaltige Technologien, Produkte und Produktion

Forschungsschwerpunkt Energie + Umwelt

5

2


Smart Community – Technology – City @ TU Wien I t di i li ä Forschung F h • Interdisziplinäre • Bausteine und das gesamte System

http://energiewelten.tuwien.ac.at/forschung/smartcity 6

Zahlen & Fakten zu Energie und Umwelt 8 Fakultäten, 39 Institute, ~ 85 Forschungsgruppen. Eigenmittel:  Stammpersonal

E1

 TU-Förderinstrument

E6

„Innovative Projekte“ *)  Interne Doktoratskollegs *)

E2

*) ~ 0,6 Mio € / Jahr

Drittmittelvolumen: ~ 22 Mio € / Jahr

E5

E1: Energieaktive Siedlungen und Infrastrukturen E2: Nachhaltige und emissionsarme Mobilität E3: Klimaneutrale Energieerzeugung, -speicherung und -verteilung E4: Umweltmonitoring und Klimaanpassung E5: Effiziente Nutzung von stofflichen Ressourcen“ E6: Nachhaltige Technologien, Produkte und Produktion

E3 E4

Drittmittelvolumen pro habilitiertem Wissenschafter Erfassungszeitraum 2007-2009 (Ø 3 Jahre)

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3


Forschungszentrum Energie + Umwelt • Vernetzung der Forschungsgruppen an der TU Wien • Interner und externer Ansprechpartner Service:  Informations- und Anlaufstelle (Ansprechpartner, Vermittlung von Experten, …)

 Vernetzung und Potentiale (Interne Vernetzung, Projektanbahnung/Betreuung von interdisziplinären Kooperationen, Forschungskonzept)

 Kommunikation (Public Relations, …)

Dr. Gudrun Weinwurm Leitung und Koordination

Tel.: +43 1 58801-406601 energiewelten@tuwien.ac.at http://energiewelten.tuwien.ac.at/

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Forschungs- und Transfersupport Firmenkooperationen • Schnittstelle zwischen Wirtschaft und Wissenschaft

• Ansprechpartner für Unternehmen, die mit TU Wien kooperieren wollen

Mag. Elisabeth Schludermann Tel.: +43 1 58801-41534 elisabeth.schludermann@tuwien.ac.at http://www.rt.tuwien.ac.at 9

4


Angebote für Unternehmen „technology offers“ (Patent- und Lizenzmanagement) Transferveranstaltungen - Austausch  Informationsveranstaltungen  Überblick über Know-how  Einblick in interdisziplinäre Zusammenarbeiten  Firmenworkshops  Einblick in Arbeitsgruppe(n)  spezieller Forschungsbereich  Austausch zu speziellen Problemfeldern

Vermittlung von Firmenanfragen  Konkretes Anliegen, Fragestellung  „Partnersuche“  Ermittlung einer weiteren gemeinsamen Vorgangsweise  Nationale Förderprogramme (Förderberatung)

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Š Sinn-haft Paul H. Tontur e:mail: info@gedanken-zeichnen.at Sketchnote (Simultanprotokoll) des Vortrages von Univ.Prof. Mag. Dr.Schahram Dustar Managed Services fßr die Stadt der Zukunft am 17. April 2012


Managed Services für die Stadt der Zukunft Univ.Prof. Dr. Schahram Dustdar Distributed Systems Group TU Wien

Distributed Systems Group

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Smart Evolution – People, Services, Things

Smart eGovernments & eAdministrations

Smart Energy Networks

Future Internet Smart DVC Homes

STB

Game Machine

TV

PC Audio

eHealth & Smart Health networks

Smart Transport Networks

DVD Telephone

Autonomic Nervous System

4

2


5

Computing Models

Human‐based Computing

Arch hitecture

Processsing Unit

Machine‐based Computing

S. Dustdar, H. Truong, „Virtualizing Software and Humans for Elastic Processes in Multiple Clouds – a Service Management Perspective”, to appear in International Journal of Next Generation Computing, 2012

SMP

Comm.

Grid

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ICT for energy savings in buildings

Command Control Center

ICT enabled Security Services Command Control Center Saudi Command Control Center

Shopping malls

Hospitals Schools Airports Factories

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ICT enabled Telematics Command Control Center

Vehicle tracking system Logistics Management

ICT enabled services for food storage and delivery Command Control Center

Cold storage system Freezer rooms

Food display cabinets

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ICT enabled services for health care Command Control Center

Hospital equipments monitoring Hospital security systems Hospital operations management

ICT enabled smart education systems Command Control Center

Smart classrooms

Smart Universities

Campus infrastructure management

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HVAC Ecosystem

Water Ecosystem

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Air Ecosystem

Monitoring

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Chiller Plant Analysis Tool

Integration

Presentation

Service Providers

Third Party Application Developers

Energy Analysis Fault Detection & Diagnostics

Continuous Commissioning

Facilities Management Measurement & Verification

End Users

Dashboards & Reports

Maintenance Management

Carbon Footprint Analysis & GHG Accounting OEM

Asset Performance Management

Alarm Management

ICT Network Enterprise Application

Database

Vehicle Tracking Device

Security System

Temperature Sensor

SIM

Cameras Vehicle Tracking System

KW Meter KW Meter Fire Alarms

Power Meter

Smoke Detector

AHU

Pressure Sensor

Humidity Sensor

Flow Meter

Occupancy Sensor

Chillers

ATMs

Boilers

Signage HVTS

FAHU UPS

Pumps

Generators

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Command Control Center for Managed Services

Smart technology and operations

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Data G-bots RETAIL VERTICAL

LIFE & SAFETY VERTICAL

INDUSTRIAL VERTICAL

BUILDINGS SECURITY & SURVEILLANCE TRANSPORT VERTICAL

DATA CENTER VERTICAL

HEALTH VERTICAL

HOTELS VERTICAL

AIRPORT VERTICAL EDUCATIONAL VERTICAL ENERGY VERTICAL

Advanced software to analyze data; make it actionable

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Data in action

Danke für Ihre Aufmerksamkeit Univ.Prof. Dr. Schahram Dustdar Distributed Systems Group TU Wien

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Š Sinn-haft Paul H. Tontur e:mail: info@gedanken-zeichnen.at

Sketchnote (Simultanprotokoll) des Vortrages von Univ.Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Gawlik Energiesysteme fĂźr die Stadt der Zukunft am 17. April 2012


Energiesysteme für die Stadt der Zukunft Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe Arbeitsgruppe „Elektrische Anlagen“

Urbanisierung weltweit

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Inzwischen mehr Menschen in Städten als auf dem Land Weltbevölkerung [Mrd] davon in Städten davon auf dem Land

2005 - 2010

benötigen eine  zuverlässige,  wirtschaftliche und  umweltfreundliche Energieversorgung

Entwicklung des Strombedarfs 25

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Sonstiges E-Mobilität (Straßenbahnen) Kraft Licht

10 5 0 1891 1892 1893 1894 1895 1896 1897 1898 1899 1900 1901 1902 1903 1904 1905 1906 1907 1908 1909 1910 1911

GWh

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Elektromobilität ist nichts Neues  Elektrische Viktoria (Siemens 1905)  Geschwindigkeit 30 km/h  Reichweite 60km  Hoteltaxi, KleinOmnibus und Lieferwagen

Urbane Energieversorgung F h i und Fernheizd El Elektrizitätswerk k i iä kD Dresden d (1901)

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Beleuchtung u. EDV

Mechanische Arbeit

Prozesswärme

Elektrische Energie Fernwärme Erneuerbare und Abfälle Gas Öl Kohle

Mobilität

400 350 300 250 200 150 100 50 0 Raumheizung/ Warmwasser/ Klima

PJ

Energetischer Endverbrauch nach Verbrauchszwecken 2009

Handlungsbedarf Energieeffizenz

Raumheizung Warmwasser Klima

Mobilität

Prozesswärme

Mech. Arbeit

Beleuchtung EDV

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Handlungsbedarf Energieeffizenz Kraft-Wärme-Kopplung

Raumheizung Warmwasser Klima

Mobilität

Prozesswärme

Mech. Arbeit

Beleuchtung EDV

Handlungsbedarf Energieeffizenz Kraft-Wärme-Kopplung Abkehr von fossiler Mobilität → Elektromobilität

Raumheizung Warmwasser Klima

Mobilität

Prozesswärme

Mech. Arbeit

Beleuchtung EDV

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Handlungsbedarf Energieeffizenz Kraft-Wärme-Kopplung Abkehr von fossiler Mobilität → Elektromobilität Regenerative Energieerzeugung

Raumheizung Warmwasser Klima

Mobilität

Prozesswärme

Mech. Arbeit

Beleuchtung EDV

Forschungsfelder für die städtische Energieversorgung der Zukunft        

Energieeffizienz Regenerative Energieerzeugung Dezentrale Energieerzeugung Flexible Energieübertragung und -verteilung Speicher & Energiewandlungs-Technologien SpeicherEnergiewandlungs Technologien Elektromobilität System- und Lastmanagement Koordinierte Planung aller Netze

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Energiesysteme für die Stadt der Zukunft

Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe Arbeitsgruppe „Elektrische Anlagen“ wolfgang.gawlik@tuwien.ac.at

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Š Sinn-haft Paul H. Tontur e:mail: info@gedanken-zeichnen.at

Sketchnote (Simultanprotokoll) des Vortrages von Univ.Ass. Arch. Dipl.Ing. Dr. Claudia Czerkauer-Yamu SRL:SIM - Stadtraum Simulationslabor am 17. April 2012


[Claudia Czerkauer-Yamu] Stadtraum-Simulationslabor | http://simlab.tuwien.ac.at

[srl:sim]

Arbeitsbereich für Räumliche Simulation und Modellbildung Claudia Czerkauer-Yamu Stadtraum-Simulationslabor [srl:sim] / Spatial Simulation Lab | http://simlab.tuwien.ac.at Department für Raumentwicklung, Infrastruktur und Umweltplanung

[srl:sim]

[Claudia Czerkauer-Yamu] Stadtraum-Simulationslabor | http://simlab.tuwien.ac.at

Forschungsteam

Arbeitsbereichsleitung: Prof. Dr. Andreas Voigt Dr. Claudia Czerkauer-Yamu DI Robert Kalasek Thomas Brus Herbert Wittine Dr. Uwe Wössner, HLRS Stuttgart, Deutschland Prof. DI. Joachim Kieferle, Wiesbaden, Deutschland Prof. DDr. Pierre Frankhauser, Besancon, Frankreich

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[srl:sim]

[Claudia Czerkauer-Yamu] Stadtraum-Simulationslabor | http://simlab.tuwien.ac.at

Stadraum-Simulationslabor [srl:sim] - Back Projection Screen - High Resolution 3D Projector - Active Stereo Shutter Glases & Emitter - Optical Tracking System - Tracking, Rendering & Visual. PCs - Multitouch Table

[srl:sim]

[Claudia Czerkauer-Yamu] Stadtraum-Simulationslabor | http://simlab.tuwien.ac.at

Forschungsinhalte

- Interactive & Dynamic Simulations CFD - Computational Fluid Dynamics

- 3D Modelling (incl. Noise Implementation, Data Sets Visualisation) - Space Syntax - Decision Support Systems (DSS) - Spatial Planning Support Systems (PSS) - Competition Support (Participation Processes) - Urban Archaeology gy

CFD – Computational Fluid Dynamics

Experimentelle Konzeption der gebauten Umwelt im Kontext nachhaltiger, visionärer Konzepten. Auswirkungen sollen erkundet werden. Digitale Anastylose, Ephesos (R. Kalasek)

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Ein zukünftiger Schwerpunkt der ZIT – Smart Vienna 2012 Ing. Gernot Sauer, MSc Wien, 17. April 2012

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Das Dienstleistungsangebot der ZIT      

Förderwettbewerb für betriebliche Forschung und Entwicklung  Call „Smart Vienna 2012“ Thematischer Schwerpunkt im Programm „Kommunikation“  Förderung von Öffentlichkeitsarbeit für Technologie und Technologiebewusstsein Technologieberatung  Vermittlung von wissenschaftlichen Partnern Innovationsgespräche WienWin  Die Stadt Wien als Kundin Immobilien

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Call Smart Vienna 2012  

Ziel sind zukunftsfähige Metropolen mit optimal funktionierenden Infrastrukturen Urbaner Raum im Fokus mit klarem Bezug zum Mikrokosmos einer internationalen Stadt (Wien nicht alleinig im Zentrum)       

Energie (Netze, Erzeugung, Speicherung, Verteilung, erneuerbar, Autarkie) Mobilität (Verkehr, Modal Split, Logistik, Transport, Stadt der kurzen Wege) Infrastruktur (Raumentwicklung, Bauwerke, Nutzung des öffentlichen Raums) Umwelt (Nachhaltigkeit, Vermeidung, Aufbereitung, Entsorgung, Klimaschutz) Digital Agenda (Kommunikation, Vernetzung, Digitalisierung, Open Data) Mensch (Versorgung, Smart Living, AAL, Generationen übergreifend) mehrdimensionale Lösungsansätze der hier genannten Themenfelder

01.01.2010

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Call Smart Vienna 2012           

Vom 19. Juni 2012 bis 19. September 2012 ist eine Einreichung möglich Online Antragstellung auf zit.co.at 2 Million Euro Förderung für F&E-Projekte Bis zu 500.000 Euro Förderung pro Projekt Förderquote min. 25% (GU) bis max. 70% (KU) Kooperationsbonus von 15 % FemPower Bonus 10.000 Euro Gefördert werden interne/externe Personalkosten, keine Kosten des laufenden Geschäftsbetriebs oder Unternehmensaufbaus Ökonomische Verwertbarkeit Standardisiertes Bewertungssystem Jury-Hearing

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01.01.2010

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12.11.2010

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Innovationsgespräche 

NFC – der Siegeszug von Near Field Communication rückt endlich näher  Ende Juni 2012

eco-Design – Umweltüberlegungen im Produktentwicklungsprozess (in Kooperation mit der TU Wien)  Ende Juni 2012

Smart Mobility (in Kooperation mit AIT Mobility Department)  Mitte September 2012, TECHBase Vienna

Diversität im Innovationsprozess

Ideen zulassen – Qualität umsetzen – Risiken minimieren Ing. Gernot Sauer, MSc Förderungsmanagement ZIT – Die Technologieagentur der Stadt Wien GmbH Ebendorferstraße 4 1010 Wien T +43 [1] 4000 86 761 E sauer@zit.co.at

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FForschungscalls h g ll iim Bereich B i h Smart Cities DI Johannes Bockstefl DI Siegfried Loicht Mag.a Victoria Solitander Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH – Thematische Programme / Europäische und Internationale Programme Veranstaltung „Vernetzte Städte der Zukunft“ TU Wien, 17.04.2012

Smart Energy Demo – FIT for SET: Ergebnisse der 1. und 2. Ausschreibung

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www.ffg.at

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Smart Cities (bisher: Smart Energy Demo) – FIT for SET – 3. Ausschreibung Programmziele/-inhalte  Erstmalige Umsetzung einer „Smart City“ oder „Smart Urban Region“ in Österreich  Umsetzung sichtbarer Pilot- und Demonstrationsprojekte mit Anschlussfähigkeit an europäische SET-Plan-Aktivitäten Vorgesehenes Budgetvolumen 8 Mio. EUR Vorgesehene Ausschreibungsdauer Mitte Okt. 2012 – Ende Februar 2013 Weitere Informationen www.smartcities.at (inkl. Smart Companies-Kontaktbörse)

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Energieforschung neu *) (zuletzt: Neue Energien 2020) – 1. Ausschreibung Programmziele/-inhalte  „Emerging Technologies“  „klassische“ kl i h “ Energieforschung E i f h (E (Energienetze i t und d -speicher, i h Erneuerbare E b Energien, Energieeffizienz)  „Testbeds“ (Pilot- und Demonstrations- sowie Leitprojekte) Vorgesehenes Budgetvolumen 25,5 Mio. EUR Vorgesehene Ausschreibungsdauer 10.05. bis 12.09.2012 ((Leitprojekte p j voraussichtl. bis Ende Febr. 2013)) Weitere Informationen www.ffg.at / www.klimafonds.gv.at *) Programmtitel wird noch bekannt gegeben

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Leuchttürme der Elektromobilität – 4. Ausschreibung Programmziele/-inhalte  Weiterentwicklung österreichweiter, technisch-organisatorisch funktionsund marktfähiger Systemlösungen  Vernetzung und Zusammenarbeit mit bestehenden und im Aufbau befindlichen Modellregionen Vorgesehenes Budgetvolumen 5 Mio. EUR Vorgesehene Ausschreibungsdauer 10.05. bis 08.10.2012 Weitere Informationen www.ffg.at / www.klimafonds.gv.at

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JPI Urban Europe – 1. Ausschreibung

Programmziele/-inhalte  europäische Initiative zur verbesserten Abstimmung und Koordinierung zwischen nationalen und europäischen Forschungsbemühungen  transnationale Ausschreibung (Beteiligung von Organisationen aus mind. 3 Ländern)  Geplante Themen: Living Lab Concepts und ihre Anwendbarkeit zur Entwicklung von Stadtmanagement-Tools; Umsetzungkonzepte für zukunftsweisende urbane Netze und Technologien; soziale Innovationskraft Vorgesehenes Budgetvolumen 1 Mio. EUR Vorgesehene Ausschreibungsdauer Mitte Juni 2012 – Mitte Sept. 2012 Weitere Informationen www.jpi-urbaneurope.eu Seite 6

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Haus der Zukunft Plus – 4. Ausschreibung

Programmziele/-inhalte  Entwicklung und Vorbereitung bzw. Unterstützung der Markteinführung oder Marktdurchdringung wirtschaftlich umsetzbarer umsetzbarer, innovativer technischer und organisatorischer Lösungen im Sinn eines CO2-neutralen Gebäudesektors  Schaffung der technologischen Basis für das Gebäude der Zukunft, insbesondere das Plusenergiegebäude  Industrielle Umsetzung innovativer Technologien; Demonstrationsgebäude; Strategien, Ausbildung und Vernetzung Vorgesehenes Budgetvolumen wird erst bekanntgegeben Vorgesehene Ausschreibungsdauer Mitte Okt. 2012 – Ende Februar 2013 Weitere Informationen www.hausderzukunft.at Seite 7

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http://www.smartcities.at/fg/de/index.html Seite 8

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Kontakt

DI Johannes Bockstefl Thematische Programme – Energie und Umwelt FFG Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft m.b.H. Sensengasse 1 1090 Wien T: +43 (0)5 7755 5042 E: johannes.bockstefl@ffg.at http://www ffg at http://www.ffg.at

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Energie im 7. RP – Überblick Call 2013 Call 2013 – VORLÄUFIG

• • •

Arbeitsprogramm ist derzeit in Ausarbeitung

Koordinierung zwischen Energy, ICT u. Transport Themes (weitere Topics!)

Call-Eröffnung Mitte Juli 2012 (Deadline noch offen!) Schwerpunkt S h kt Smart S t Cities Citi and d Communities C iti - umfasst f t Energy-efficient E ffi i t Buildings (EeB) und Green Cars (GC) Initiative

Ziele:

• •

Demonstration eines integrierten Energiesystems auf City-/Bezirksebene Verbesserte Energieeffizienz und CO2-Reduktion

Anforderungen: (nur EeB EeB-Topic Topic Energie)

• • •

Kooperation von Cities aus min. 3 MS/AC + Industriepartner pro Projektantrag Hohes Replikationspotenzial erfolgreicher Maßnahmen Verbesserter Wissensaustausch zw. involvierten Städten

Kontakt:

Siegfried Loicht, NCP Energie (siegfried.loicht@ffg.at - http://rp7.ffg.at/energie) Seite 10

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ICT Policy Support Programme 6. Ausschreibung: 3. Februar - 15. Mai 2012 Das ICT PSP Programm unterstützt die operative Umsetzung der Digitalen Agenda mit Fokus auf technologisch reife IKT Lösungen für effiziente soziale und wirtschaftliche Lösungen, um Innovationen zu unterstützen und gesellschaftliche Probleme zu überwinden. überwinden Marktnahe Anwendungen und Piloten. Keine Forschung!

Thema 1: Smart Cities (Total Budget 27M€) 1.1 Smart urban digital services for energy efficiency 1.2 Cooperation Transport Systems for smart mobility 1.3 Open p Innovation for internet enabled services and next generation access (NGA) in “smart” Cities

Kontakt: Victoria Solitander victoria.solitander@ffg.at Daniela Hackl daniela.hackl@ffg.at http://www.ffg.at/ictpsp Seite 11

www.ffg.at

FORSCHUNG WIRKT. www.ffg.at

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Die FFG ist Ihr Partner für Forschung und Entwicklung. Wir helfen Ihnen Ihr innovatives Potenzial optimal zu erschließen und durch neues Wissen neue 12 Chancen am MarktSeite wahrzunehmen. Besuchen Sie Ihre Zukunft unter www.ffg.at

www.ffg.at

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Ausstellungsunterlagen: „Vom Baustein zum Gesamtsystem `Smart City´“ Teil 1 - Boecklsaal

„Reducing buildings' eco‐footprints through utilization‐increase“ Institut für Städtebau, Landschaftsarchitektur und Entwerfen ‐ Projektentwicklung und ‐ management (E260). Dr. Marijana Sreckovic

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„Building Information for Modelling (BIM)“ Institut für interdisziplinäres Bauprozessmanagement ‐ Industriebau und interdisziplinäre Bauplanung (E234). DI Lars Oberwinter

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„Von hocheffizienten Gebäuden zu gebäudeübergreifenden Energiesystemen“ Institut für Hochbau und Technologie ‐ Bauphysik und Schallschutz (E206): Prof. Thomas Bednar, Dr. Azra Korjenic

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„Robuste prädiktive Gebäudeklimatisierung" Institut für Mechanik und Mechatronik ‐ Regelungstechnik und Prozessautomatisierung (E325). Prof. Stefan Jakubek, Prof. Martin Kozek

Seite 5

Seite 6 „Semantische Technologien zur energieeffizienten Gebäudeplanung“ Institut für Softwaretechnik und Interaktive Systeme ‐ Information und Software Engineering (E188). Dr. Stefan Fenz „Energie im urbanen Raum und Stadtraumsimulation“ Department für Raumentwicklung, Infrastruktur‐ und Umweltplanung (E280). Prof. Rudolf Giffinger, Dr. Claudia Czerkauer‐Yamu, DI Hartmut Dumke

Seiten 7‐9

„Kommunales Facility Management“ Institut für Managementwissenschaften ‐ Informations‐ u. Facility Management (E330). Prof. Alexander Redlein

Seite 10

Teil 2 - Foyer

„Smart.Heat.Grids – hocheffiziente Wärmenutzung in Industrie und Haushalt“ Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und Technische Biowissenschaften ‐ Future Energy Technology (E166). Dr. Jan Kotik, BSc David Woess

Seite 11

„Elektromobilität und Smart Grids“ Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe ‐ Elektrische Anlagen / Energiewirtschaft (E370). Prof. Wolfgang Gawlik, Prof. Reinhard Haas, DI Markus Heimberger DI Rusbeh Rezania, DI Andreas Schuster

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„Systems Integration ‐ Intelligent Buildings/SmartGrids/Smart Cities“ Institut für Rechnergestützte Automation ‐ Automation Systems Group (E183). Prof. Wolfgang Kastner, DI Mag. Christian Reinisch

Seite 16

„Ökologische Verkehrsplanung und grüne Gleise für Strassenbahnen“ Institut für Verkehrswissenschaften ‐ Verkehrsplanung und Verkehrstechnik / Eisenbahnwesen, Verkehrswirtschaft und Seilbahnen (E230). DI Paul Steckler Institut für Wassergüte, Ressourcenmanagement und Abfallwirtschaft ‐ Abfallwirtschaft und Ressourcenmanagement (E226). DI Ulrich Kral

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Mehr Informationen zu den einzelnen und weiteren „SmartCity“ – Forschungsgruppen unter http://energiewelten.tuwien.ac.at/forschung/smartcity/


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4) Into a bright, green future

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VERNETZTE STÄDTE DER ZUKUNFT Planung – Modellierung – Integration

Unter dem Terminus BIM (Building Information Modelling) versteht man eine Objekt-orientierte digitale Repräsentation des Gebäudes, welche Interoperabilität und Datenaustausch im digitalen Format ermöglicht. BIM ist vor allem als Prozess mit Schwerpunkt auf Modellbildung und Informationsaustausch zu verstehen. Mit den stetig wachsenden technischen Möglichkeiten der verfügbaren BIM-Softwares steigt auch deren Marktanteil im Planungsbereich. Doch trotz des großen Interesses der Planenden an dieser Arbeitsweise steht die Entwicklung des Kow-Hows zur Gestaltung des tatsächlichen Planungsprozesses mit diesen neuen Werkzeugen immer noch stark im Hintergrund.

BUILDING INFORMATION FOR MODELLING (BIM)

Die steigende Komplexität des Planungs- und Bauprozesses, verursacht durch zunehmende Projektgrößen, komplexere Gebäude-Geometrie, zahlreiche Anforderungen an die Gebäudeperformance im Hinblick auf Energie- und Ressourceneffizienz, Gebäudezertifikate und viele andere Faktoren, führt zu einer wachsenden Anzahl der am Planungsprozess beteiligten Disziplinen. Mit ihr erweitert sich auch das Spektrum der eingesetzten Spezialwerkzeuge, mit Hilfe derer die jeweilige Disziplin ein Bauvorhaben planerisch konzipiert, analysiert und darstellt.

LEBENSZYKLUSKOSTEN INVESTOR/ BAUHERR

Mit der Marktplatzierung ausgereifter BIM-Softwares kamen verstärkt Wünsche und Hoffnungen der Praktiker auf, das gesamte Gebäude in einem gemeinsamen digitalen Modell abbilden zu können. Jedoch offenbart sich in der praktischen Anwendung der BIM-Methodik ein breites Spektrum an Problemfeldern: Beispiele für die technologischen Herausforderungen bilden dabei die Schnittstellenproblematik im Datentransfer der interdisziplinären Modelle, die heterogenen Datenstrukturen der unterschiedlichen Programme, die Art der Modellbildung und -Verwaltung bei immer größeren Datenmengen und vor allem die Gewährleistung einer jederzeitigen Kohärenz sämtlicher Daten durch automatisierte Synchronisation. Ebenfalls sind semantische Problemstellungen zu identifizieren – sämtliche Disziplinen benötigen individuelle Informationen, die professionellen Sprachen sind ebenso unterschiedlich wie die Mittel und Methoden ein Gebäude abzubilden. Das Spektrum reicht dabei von den Listen für Projektmanagement und Ausschreibung über die reduzierten Scheibenmodelle der Tragwerksplanung für Erdbebensimulation bis hin zur vollständigen räumlichen Abbildung des Architekturmodells und den geometrisch komplexen Elementen der Gebäudetechnik. Die optimale Verwaltung, Filterung und verlässliche Synchronisation dieser sehr unterschiedlichen Informationen im Kontext der in der Bauindustrie vorherrschenden, äußerst heterogenen Softwarestruktur bedingt ein hohes Maß an organisatorischer Vorarbeit, interdisziplinärer Absprache und technischem Know-How. Eine Musterlösung zur vollständigen Abdeckung dieses großen Aufgabenspektrums existiert bis dato nicht und ebenso fehlt es an unabhängigen Leitfäden, was im Regelfall zu einem hohen Kommunikations-, Organisations- und somit Zeitaufwand im Planungsprozess führt und großes Fehlerpotential in sich birgt.

INTEGRATED PROJECT DELIVERY (IPD): - VISION - PLANUNG - AUSFÜHRUNG - BETRIEB

Es ist generell festzuhalten, dass BIM-Werkzeuge sehr viel Potential aufweisen, allerdings sind sie aber durch die Software Hersteller generell Technologie-getrieben. In einigen Ländern wird BIM bereits durch regulative Richtlinien und Vorgaben angetrieben (Skandinavien). BIM weist als Werkzeug hohes Potential auf die gängigen Planungsprozesse grundsätzlich zu verändern, jedoch ist dieses Potential nur im geringen Masse ausgeschöpft. Dies hat zahlreiche Gründe: Lückenhafte Interoperabilität der unterschiedlichen für die Herstellung der BIM-Modelle notwendigen Software-Pakete, nicht vorhandene Normen und Standardisierung und letztlich der bereits gut nachweisbare Widerstand gegenüber Innovationen in der Baubranche. Die Thematik ist auch extrem komplex, Expertenwissen ist notwendig und ein Bewusstsein für das Potential der langfristig nachhaltigen Benefits für Unternehmen, aber auch jenes für die bebaute Umwelt ist noch äußerst mangelhaft.

GENERAL/BAUUNTERNEHMER NUTZER

STAND DER TECHNIK Grundsätzlich erfährt BIM eine viel langsamere Akzeptanz in der Baupraxis als damals die 2D CAD Werkzeuge.Die wichtige Erkenntnis bei der Implementierung der BIM-gestützten Planungsmethodik in Planungspraxis ist, dass es dabei um mehr als eine andere, neue Planungsmethode geht, es ist gleichzeitig eine Entscheidung, welche Unternehmenskultur und –management auf mehreren Ebenen betrifft. Die meisten Software-Hersteller bieten bereits seit längerer Zeit BIM-Software Lösungen für die Bauplanung. Die Software-Pakete jedoch, welche die s.g. IPD unterstützen würden, sind eher selten. Architektur und Tragwerkplanung (TWPLA), Technische Gebäudeausstattung (TGA), bauphyisikalische Optimierung (BPH), Kosten und Lebenszyluskosten aus einer Hand sind nicht erhältlich. Auch auf Grund der unterschiedlichen und meist immer neuen ProjektKonstellationen bei neuen Projekten kommen auch neue Kombinationen von Software-Tools auf; somit auch die Schnittstellenproblematik.

SUBUNTERNEHMER

BUILDING INFORMATION FOR MODELLING (BIM) Institut für interdisziplinäres Bauprozessmanagement Industriebau und interdisziplinäre Bauplanung (E234)

Die meisten Modellierung-Software in der Bauindustrie ermöglichen die Verwendung vom IFC-Fomat (Industry Foundation Classes), welche als solche die wichtigste Schnittstelle bildet. In der letzten Zeit haben einige Länder im Öffentlichen Bauplanungen das IFC-Basiertes Modell verpflichtend eingeführt (Skandinavien, USA), Holland). Unterschiedlichen Initiativen und meist Web-basierten Plattformen der Softwarehersteller und Benutzer haben sich bereits dieser Problematik gewidmet, und beteiligen sich intensiv an der Weiterentwicklung der IFC Schnittstellen, so wie z.B Open BIM Plattform oder buildingSmart. Wichtig ist nochmals festzuhalten, dass es zur Schnittstellen-Problematik bereits einige Forschungsstudien in der internationalen Gemeinschaft gibt, mit Schwerpunkt auf Interoperabilität. Jedoch wurde erst unlängst in der Forschungsgemeinschaft erkannt, dass nicht nur die Beseitigung der technologischen Probleme, sondern mehr Verständnis und Wissen für Arbeitsweise und Unternehmensorganisation grundlegend sind für eine erfolgreiche Implementierung von BIM. Nicht nur Interoperabilität der Werkzeuge ist notwendig, sondern durchaus auch die Interoperabilität der unterschiedlichen am Planungsprozess beteiligten Unternehmen, sowie eine genaue Rollenzuweisung und Definition der Arbeitsprozeduren innerhalb eines BIM-Prozesses.

KONTAKT: Univ.Ass.DI.Dr. Iva Kovacic ikovacic@industriebau.tuwien.ac.at Projektass.DI Lars Oberwinter oberwinter@industriebau.tuwien.ac.at


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Optimierung und Automatisierung von vernetzten Systemen Kontakt: Prof. Martin Kozek (martin.kozek@tuwien.ac.at) Link zur Website

Kooperationspartner

Die TU Wien ist Österreichs größte naturwissenschaftlich-technische Forschungs- und Bildungseinrichtung.

evon bietet Systemlösungen im Bereich Infrastruktur und Gebäude-Leittechnik von der Visualisierung bis zum Feld an.

Wien Energie ist einer der größten Infrastrukturbetreiber in Österreich mit vielen Forschungsprojekten. Evon GmbH

Wien Energie

Modellieren - Optimieren - Automatisieren •

Dynamische Modelle komplexer Netze und Systeme

Optimierung bestehender Systeme und Regelungen

Automatisierungskonzepte auf höchstem technischen Niveau Ian Ehm / Wien Energie

Evon GmbH

Klima- und Energiemanagement für Gebäude mit Alternativenergie-Nutzung

Definition des Stands der Technik auf allen Ebenen der Automatisierung

Wien Energie

Optimierung von Emissionen und Verbrauch bei Biomassenutzung und Nahwärme

Effiziente Modelle

Ganzheitliche Optimierung

Bessere Performance

Höherer Nutzerkomfort

Reduktion von Emissionen

Effiziente Modellierung

Optimierung der Gebäudeklimatisierung mit Modellprädiktiver Regelung unter Berücksichtigung von Wetter- und Nutzungsprognosen

Modellprädiktive Regelung (MPC) • • • •

Optimierte Vorhersage durch validiertes Modell Berücksichtigung von Beschränkungen (z.B. max. Heizleistung) Kompromiss zwischen widersprüchlichen Forderungen (schnelle Temperaturregelung versus Heizkosten) Kosten und Komfort können direkt bewertet werden

Medium temp. Amb. temperature

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Datenbasierte Modellbildung Zuverlässige Validierung Robuste Modelle Expertenwissen wird integriert

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Direkt für generischen Reglerentwurf geeignet Einfache Parametrierung Künstliche Neuronale Netze interpretierbar Entkoppelte Temperaturregelung durch MPC-Regelung


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SEMERGY – Semantic Technologies for Energy-efficient Building Planning

durchgeführt an der Technischen Universität Wien am Institut für Softwaretechnik und interaktive Systeme und dem Department of Building Physics and Building Ecology Kontakt: Dr. Stefan Fenz, Favoritenstrasse 9-11/E188 1040 Wien, stefan.fenz@tuwien.ac.at

Ein wesentliches Ziel europäischer und nationaler Bestrebungen im Klima- und Energiebereich stellt die Senkung des Energieverbrauchs von und in Gebäuden dar. Vor diesem Hintergrund entstanden im Software-Bereich verschiedene Tools zur Berechnung der Energieeffizienz von Gebäuden, ohne jedoch konkrete Vorschläge zur gesamtheitlichen Verbesserung der Energieeffizienz der berechneten Gebäude zu geben. Genau hier setzt das Research Studio SEMERGY an, welches durch Kombination aktuellster „Building Information Modelling (BIM)“-Technologien und semantischer Technologien eine Software-Lösung entwickeln wird, die einerseits die bestehenden Berechnungsmethoden zur Energieeffizienz integriert und andererseits bei der Identifikation von konkreten Strategien zur Verbesserung der Gebäudeenergieeffizienz unterstützt. Folgende Kriterien werden dabei berücksichtigt und können somit vom Benutzer zur Optimierung der finalen Gebäudekonfiguration verwendet werden: (i) Nachhaltigkeit der Baustoffe, (ii) Energieverbrauch und laufende Kosten beim Betrieb des Gebäudes, (iii) Energieverbrauch bei der Herstellung und dem Transport der Gebäudekomponenten, (iv) Investitionskosten, (v) Kompatibilität der Gebäudekomponenten und (vi) rechtliche Erfordernisse. Wirtschaftliches Potenzial und Verwertung: Aufgrund der Neuheit der im Research Studio SEMERGY entwickelten technologischen Lösung finden sich eine Reihe von Anwendungsfeldern für diese:        

ArchitektInnen und GebäudeplanerInnen im Bereich energieeffizienter Gebäude Unternehmen, welche AEC (Architecture, Engineering and Construction) Software anbieten Unternehmen, welche Bauteile und -komponenten herstellen und anbieten WissenschafterInnen im Bereich AEC ImmobilienmaklerInnen Unternehmen im Bereich Facility Management Öffentliche Stakeholder im Energiebereich Gebäude-„Endnutzer“ (EigentümerInnen, MieterInnen, etc.)


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Wien, April 2012

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Stadtraum - Simulationslabor ErĂśf Er rĂśf Ăśffnun fn nun ung: ng: g

Visualisierung Nordwestbahnhof (T. Brus)

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Digitale Anastylose - Oktagon - Ephesos (R.Kalasek)

Paulusgrotte Eingang - Ephesos (R. Kalasek)

CFD - Computational Fluid Dynamics (Wind)

CFD - Windsimulation (MS Surface)

MUP-CITY Software,Tempelhof Berlin (C. Czerkauer-Yamu, P. Frankhauser)

CFD - Windsimulation (MS Surface)

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ENUR erforscht: • Den Energiebedarf; • Die Energiesparpotenziale; • Die „Links“ zwischen Siedlungsstruktur und (erneuerbarer) E-versorgung; • Governance- und Partizipationsprozesse in drei öst. Städten.

Wohnungen je Gebäude

Das interdisziplinäre Team besteht aus 12 ForscherInnen der Fachbereiche Finanzwissenschaft und Infrastrukturpolitik, Stadt- und Regionalforschung, Räumliche Simulation und Modellbildung, Regionalplanung und Regionalentwicklung und der Soziologie. Welche Forschungsfragen werden beantwortet? • In welchen Stadtteilen und Siedlungstypen wird wie viel Energie (Wärme, Elektrizität, Mobilität) konsumiert? Welche Dimensionen haben dies Verbräuche pro Kopf, pro Haushalt so wie im Direktvergleich zu ländlichen Räumen? • Welche Einsparungspotenziale sind dabei realistisch wo möglich? • Wie passen (erneuerbaren) Energieversorgungssysteme und Siedlungsstrukturen zusammen? • Welche Planungsinstrumente waren bisher wo wie erfolgreich, und welche AkteurInnen und Kommunikationsprozesse gab es dabei? • Wie kann durch adäquate Steuerungsansätze und- instrumente die energiebewußte Stadt zugunsten einer nachhaltigen Entwicklung künftig noch besser realisiert werden?

Projektwebsite: https://sites.google.com/site/energieimurbanenraum/ Projektmanagement: Hartmut Dumke, (T: +43 (1) 58801 - 280 608 | @: hartmut.dumke@tuwien.ac.at)


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SMART CITIES - the approach

technological innovations

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Reduce costs of urbanisation

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Improve competitiveness

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challenges and understanding of smart city

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SMART PEOPLE (Social and Human Capital) ͻ >ĞǀĞů ŽĨ ƋƵĂůŝĮĐĂƟŽŶ ͻ ĸŶŝƚLJ ƚŽ ůŝĨĞ ůŽŶŐ ůĞĂƌŶŝŶŐ ͻ ^ŽĐŝĂů ĂŶĚ ĞƚŚŶŝĐ ƉůƵƌĂůŝƚLJ ͻ &ůĞdžŝďŝůŝƚLJ ͻ ƌĞĂƟǀŝƚLJ ͻ ŽƐŵŽƉŽůŝƚĂŶŝƐŵ ͬ KƉĞŶͲŵŝŶĚĞĚŶĞƐƐ ͻ WĂƌƟĐŝƉĂƟŽŶ ŝŶ ƉƵďůŝĐ ůŝĨĞ

SMART MOBILITY (Transport and ICT)

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SMART CITIES - the team ZƵĚŽůĨ 'ŝĸŶŐĞƌ͕ sŝĞŶŶĂ hd ;ƉƌŽũĞĐƚ ŵĂŶĂŐĞƌͿ SMART ENVIRONMENT (Natural resources) ͻ ƩƌĂĐƟǀŝƚLJ ŽĨ ŶĂƚƵƌĂů ĐŽŶĚŝƟŽŶƐ ͻ WŽůůƵƟŽŶ ͻ ŶǀŝƌŽŶŵĞŶƚĂů ƉƌŽƚĞĐƟŽŶ ͻ ^ƵƐƚĂŝŶĂďůĞ ƌĞƐŽƵƌĐĞ ŵĂŶĂŐĞŵĞŶƚ

SMART LIVING (Quality of life) ͻ ƵůƚƵƌĂů ĨĂĐŝůŝƟĞƐ ͻ ,ĞĂůƚŚ ĐŽŶĚŝƟŽŶƐ ͻ /ŶĚŝǀŝĚƵĂů ƐĂĨĞƚLJ ͻ ,ŽƵƐŝŶŐ ƋƵĂůŝƚLJ ͻ ĚƵĐĂƟŽŶ ĨĂĐŝůŝƟĞƐ ͻ dŽƵƌŝƐƟĐ ĂƩƌĂĐƟǀŝƚLJ ͻ ^ŽĐŝĂů ĐŽŚĞƐŝŽŶ

Strengthen social inclusion

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Kommunales Facility und ImmobilienImmobilien-Management Kommunales Facility Management

Masterplan

Facility Management

Abstimmung mit Gemeinde Formulierung und Verortung von Handlungsfeldern für zukünftige Entwicklungen

Prozesslandschaft Prozessoptimierung Fokusworkshop

Erarbeitung zielgruppenspezifischer Entwicklungsvorstellungen Gespräche mit Gemeindevertretern Analyse bestehender Planungen und Prozesse (z.B. Örtliches Entwicklungskonzept, Dorf- und Stadterneuerung …)

 

Verschmelzung eines Masterplans (generalisiertes „Örtliches Entwicklungskonzept auf Basis Nutzeranforderungen“) mit Empfehlungen für ein effizientes Facility Management  neben Errichtungskosten u.a.  Nutzungskonzepte, Betriebskonzepte,  Finanzierungszenarien  Anforderungen an das Immobilienmanagement und die Auswirkungen der Planung auf die Immobilien(-preis)entwicklung  Bewertung der gesamten finanziellen Auswirkungen (Ausgaben und Einnahmen) Optimierung der Aufbau und Ablauforganisation im Bereich Facility und Immobilienmanagement inkl.  einer Schnittstellendefinition zu externen Dienstleistern und  einem In/Outsourceingkonzept Gewährleistet: effizienten Einsatz der kommunalen Mittel

http://institute.tuwien.ac.at/ifm/

1


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Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und Technische Biowissenschaften Arbeitsgruppe Zero Emission Technologies

Smart.Heat.Grids. – hocheffiziente Wärmenutzung in Industrie und Haushalt D. Wöss1, J. Kotik1, T. Pröll1*, H. Hofbauer1 Vienna University of Technology, Institute of Chemical Engineering, Getreidemarkt 9/166, A-1060 Vienna, Austria Ansprechperson für weitere Informationen: Dr. Tobias Pröll @: tobias.proell@tuwien.ac.at Tel.: 01 58801 166 304

Problemstellung

Ziele

ungenutzte Wärmeenergie: • Prozess-Abwärme • Überschuss-Wärme (zB. Solarthermie) • Abwärme von Kältemaschinen unwirtschaftliche Teillastbetriebe von Heizkraftwerken nicht abgestimmte Temperaturniveaus (Kraftwerk <> Wärmenetz) nicht abgestimmte Wärme-Lastgänge hohe Preise für Wärme

¾konkreter Nutzen für Endverbraucher: niedrigere Energiepreise ¾Effizienzsteigerung in der Energienutzung: Kosteneinsparungen ¾Reduktion des Bedarfs an fossilen Energieträgern: Reduktion der Energie-Abhängigkeit Reduktion des CO2-Ausstoßes

Intelligente Vernetzung von Wärmequellen und Wärmesenken unter Berücksichtigung möglicher Temperaturniveauanpassungen Offene Wärmenetze – bedarfsgerechte Entnahme und Einspeisung von Wärme Einbindung lokaler Wärmequellen - Abwärmen, 2000 1800 Solarthermie, …- in vorhandene Wärmenetzstrukturen Lastgang Wärmebedarf 1600 Grundlast Wärmequelle 1400 Anreiz für Plus-Energie Häuser Ausgleich durch Wärmespeicher 1200 Volatile Tarife in Abhängigkeit von Angebot und Nachfrage 1000 800 A1A Nutzung von AA2 600 400 • Abwärmen (industriell, kommunal) 200 • Wärme von Entsorgungsanlagen 0 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 • Solare Wärme Zeitanteil kumulativ [%] Abbildung 1: Beispiel Lastgang mit Überschusswärme Lastgang-Abgleich durch Wärmespeicher 2

Foto: A. Schumergruber, Großfurtner GmbH

Lösungsansätze

Wärmeabnahme [kW]

*

1

Abbildung 2: Wärmespeicher

Methodik / Beispiele Analyse und Bewertung des IST-Zustandes • Verschaltung von Wärmequellen und –senken • Wärmeübertrager • Regelungstechnik Hydraulisch- thermische Abbildung und Simulation Pinch- und Exergieanalyse Erstellung von Energiekonzepten Spezifikation und Dimensionierung von Wärmeübertragern und -speichern Detaillierte Angebotskontrolle Erfahrungen mit industriellen Wärmeverteilsystemen Beispielprojekte: • Wärmeverteilsystem Fa. Großfurtner (Energy Globe Award OÖ, 2010) • BiNe (Bi-Direktionale Netzwerke, FFG-Projekt) Netto eingekaufte Energiemenge [MWh/Jahr]

1

Abbildung 3: Aufnahme Istzustand – hydraulisch-thermische Modellierung

zu Verbrauchern

12000

Fernwärme 10000

Erdgas

Speicher

Elektr. Energie 8000

6000

4000

BHKW

2000

Fernwärmeanbindung

Kessel 1

0 ohne Projekt

tatsächlich

Abbildung 5: Beispiel Fa. Großfurtner: Reduktion des Energieeinsatzes / Umstellung auf alternativen Energiemix

Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und Technische Biowissenschaften

Abbildung 4: Neues Energiekonzept inklusive Pufferspeicher

www.vt.tuwien.ac.at

Arbeitsgruppe ZET


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smart city Wien Zahlen und Fakten Das Ziel Die Kombina!on aus hoher regionaler Wirtscha"skra", überdurchschni$lichem Wissenskapital und der Konzentra!on neuester Technologien, um zukün"ig nachhal!ge Lebenss!le zu ermöglichen.

Au#eilung nach Sektoren Abbildung 1 zeigt die Au"eilung des Energiebedarfes der Stadt Wien für das Jahr 2009. Vom gesamten Endenergieverbrauch en allen ca. ⅔ auf Verkehr und Haushalt. Wodurch mit Maßnahmen, welche in diesem Bereich angesetzt werden, die stärksten Effekte erzielt werden können.

Projektkonsor!um:

· · · · · · · · ·

Energieins!tut der Wirtscha" GmbH Österreichisches Forschungs- und Prüfzentrum Arsenal AIT Austrian Ins!tute of Technology GmbH Technische Universität Wien - ESEA Siemens AG Österreich Wiener Stadtwerke Municipal Department 20 Energy Planning raum&kommunika!on GmbH Wien 3420 Aspern Development AG

Förderprogramm: Dieses Projekt wurde aus Mi$eln des Klima- und Energiefonds gefördert und im Rahmen des Programms „smart energy fit4set“ durchgeführt. Weitere Infos finden Sie unter: h"p://www.smartci!es.at

Energiequellen für Transport Derzeit werden fast 90% des gesamten Energiebedarfes für den Transportsektor mit fossilen Energieträgern gedeckt (Abb. 2) (Benzin, Diesel). Lediglich 5% en allen derzeit auf Versorgung mit Strom, wobei hier U-Bahn und Straßenbahn bereits enthalten sind.

Abbildung 2: Aufteilung der 37% des Gesamtenergiebedarfes für den Transportbereich nach Energiequellen

Erneuerbare Energieerzeugung nach Energiequellen Derzeit spielt bei der Versorgung aus erneuerbaren Energiequellen die Verwertung von Abfall, sowohl für im brennbaren als auch BioTreibstoff Bereich die Hauptrolle. Quellen wie Wind, PV, Geothermie, Solarthermie teilen sich die letzten 2%.

Abbildung 4: Aufteilung der erneuerbaren Energieerzeugung nach verschiedenen Energiequellen

Abbildung 1: Aufteilung des Energiebedarfes der Stadt Wien (2009)

Energiebedarf im Haushaltsbereich Im Haushalt wird derzeit der größte Teil der Energie für die Raumheizung benö!gt (Abb. 3). Der Anteil an Beleuchtung beträgt nur 3%, dementsprechend ist hier das Einsparungspoten!al auch eingeschränkt.

Abbildung 3: Aufteilung des Energiebedarfes im Haushalt nach Bereichen

Ladestrategie unter Photovoltaik-Nutzung Bei den in Abb. 5 dargestellten Poten!alen für erneuerbare Energieerzeugung muss bedacht werden, dass nicht alle Poten!al gleichzei!g im vollen Umfang ausgeschöp" werden können. So besteht z.B. zwischen Photovoltaik und Solarthermie eine Flächenkonkurrenz. Umgekehrt ist zu erwarten, dass sich die Poten!ale durch technologische Entwicklungssprünge erhöhen werden.

Abbildung 5: Erneuerbare Energieerzeugungspotentiale

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Dipl.-Ing. MARKUS HEIMBERGER Projektassistent E: heimberger@ea.tuwien.ac.at T: +43 1 58801-370130

Technische Universität Wien Inst. für Energiesysteme und Elektrische Antriebe Gußhausstraße 25 / E370 -1, 1040 Wien www.ea.tuwien.ac.at

Dipl.-Ing. DIETRICH WERTZ Projektassistent E: dietrich.wertz@tuwien.ac.at T: +43 1 58801-302322

Technische Universität Wien Inst. für Energietechnik und Thermodynamik Getreidemarkt 9 / E302, 1060 Wien www.ite.tuwien.ac.at


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FORSCHUNGSGEBIET ELEKTROMOBILITÄT

am Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe (AG: Elektrische Anlagen) der Technischen Universität Wien

Am Ins tut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe der TU Wien wurde 2007 in der Arbeitsgruppe „Elektrische Anlagen“ das Forschungsgebiet „Elektromobilität“ ins Leben gerufen. Seit dem setzten sich Forscher des Ins tuts intensiv mit der Netzintegra on von Elektrofahrzeugen auseinander. Aktuell wird das Thema „Systema sche Einbindung von Elektromobilität in das elektrische Energiesystem“ im Rahmen von na onalen und interna onalen Projekten erarbeitet.

DerzeiƟge Forschungsschwerpunkte: x x x x x x

Modellierung und Erstellung von Ladeprofilen Konzep onierung von Ladesteuerung Analyse der Auswirkungen auf das Elektrische Netz Planung zukün iger Ladeinfrastrukturen Energiebereitstellung durch erneuerbare Quellen Betrachtung von Flo en und MIV in der E-Mobilität

Weitere Infos finden Sie auf der Homepage: www.ea.tuwien.ac.at

ZENEM — ZukünŌige Energienetze mit Elektromobilität Mit dem Projekt ZENEM hat man sich zum Ziel gesetzt, zukün ige elektrische Verbraucher, wie die Elektromobilität, in das bestehende Stromnetz zu integrieren und anhand eines Spezialfalls, einer Taxiflo e, die sich durch hohe Konzentra on an den Standplätzen auszeichnet, die Auswirkungen von E-Taxis auf das Verteilnetz umfassend zu untersuchen. Relevante Projektziele: x Ermi lung des Energiebedarfs mit Hilfe historischer GPS-Daten. x Erhebung der bestehenden elektr. Verbraucher und Verifizierung durch Messungen. x Bildung von Szenarien unter Berücksich gung der Erfüllbarkeit der Mobilitätsbedürfnisse. Abb.1: Parameter zur Szenarienentwicklung x Analyse der Auswirkungen auf unterschiedliche Verteilnetzabschni e. x Betrachtung von ökonomischen und ökologischen Aspekten.

V2G-STRATEGIES für das Österreichische Energiesystem Es werden technische, ökonomische und ökologische Folgen für das österreichische Energiesystem aufgrund massiver E-Mobilitätsdurchdringung untersucht. Die Op onen einer systemnahen Integra on der E-Mobilität in urbane und ländliche Fallstudien werden analysiert, wobei die ak ve Netzintegra on, sowie neue Geschä smodelle (z.B. Ladestrategien, Ausgleichsenergie) für „Grid-to-Vehicle“ und „Vehicle-toGrid“ Konzepte forciert werden. Wesentliche Projektziele: x Erstellung und Modellierung von Ladeprofilen. x Konzep onierung von LadeSteuerungen für G2V- und V2G-Konzepte. x Bildung von Szenarien für zukün ige Ladeinfrastruktur. x Einbindung von erneuerbaren Energien: Laden unter PV-Nutzung.

Abb.2: V2G inkl. PV-Nutzung

KOFLA — Fahrerunterstützungssystem für opƟmiertes Laden Im Projekt KOFLA wird die Auswirkung der E-Mobilität auf die Nutzerbedürfnisse und Infrastruktur untersucht. Bedingt durch die begrenzte Reichweite von Elektroautos wird ein häufiges Aufladen der Ba erie notwendig. Das vorgeschlagene Ladelogis kkonzept berücksichgt Nutzerpräferenzen, Verkehrssitua on und Energieengpässe und unterstützt den Fahrer dabei, jeweils die op male Ladesta on zu finden.

E-MOBILITY-MODELLREGIONEN — Begleiƞorschung Die Beglei orschungen in den Elektromobilitätsregionen VLOTTE und ElectroDrive Salzburg dienen dazu, Erkenntnisse zu den eingesetzten Fahrzeugen und deren Ladeverhalten zu sammeln. Dieses Fahrzeugund Lademonitoring wird einerseits durch Einzelmessungen für konkrete Kennwerte und andererseits durch mehrwöchige Messreihen von über 30 Elektrofahrzeugen (BEV) bewerkstelligt.

Unsere Projektziele:

x Realer Fahrverbrauch bei komb. Stadtund Landfahrt liegt bei 0,2kWh/km. x Verluste durch Ladegeräten bei E-Autos der 1. Genera on noch rela v hoch. x ZEBRA-Ba erietechnologie nur für Vielfahrer eine effiziente Lösung. x Ungesteuertes Laden der Firmenflo en kann die Abendlastspitze deutlich erhöhen. x Firmenfahrzeuge benö gen nur wenige Standorte für Ladeinfrastruktur.

x Erstellung von Ladeprofilen mit Hilfe von Mobilitätserhebungen. x Entwicklung einer pla ormunabhängigen, schnellen und hinreichend genauen Las lussberechnungsmethode. x Entwicklung von Ladesteuerungskonzepten. x Simula on der Auswirkung durch Ladesteuerungen von E-Fahrzeugen in einem konkreten Verteilnetz. Abb.3: Max. Auslastungen

Zentrale Ergebnisse aus VLOTTE:

eines Beispielnetzes

Dipl.-Ing. Markus Litzlbauer Projektassistent / Forschung markus.litzlbauer@tuwien.ac.at +43 1 58801 370132

Technische Universität Wien Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe Gußhausstraße 25 / E370 -1, 1040 Wien www.ea.tuwien.ac.at

Abb.4: GPS-Map eines BEV aus Salzburg

Dipl.-Ing. Andreas Schuster Projektassistent / Forschung andreas.schuster@tuwien.ac.at +43 1 58801 370134


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SIMULATION OF THE EFFECT OF DEMAND SIDE MANAGEMENT TO THE POWER CONSUMPTION OF HOUSEHOLDS Abstract - A simulation model was developed in order to answer the questions that arise especially in the household sector with an implementation of Demand Side Management (DSM). This model can reproduce the behaviour of household devices on the one hand and the effects of various DSM-systems on their power consumption on the other hand.

Creation of the device instances:

Parameterfile .xls

Sequence of the determination of the power consumption for a simulation step: DSM_Device Instance

DeviceClass

DSM_Device Class

DeviceInstance

DSMparameters

… Variation of parameters

DSM_Device Instance

DSMInfluence

C opy

DeviceInstance

DeviceInstance

DSMOutput DSM Influence

P(t) without DSM

Controlled_Device

DSMInput

Interface

t, 't

… Variation of parameters

Select DSM-Function

f(t-'t … t ), t, 't

Warning

Deviceparameters

Simulationprogramm t, 't

Output

read in Paramtervalues

Copy

DeviceInstance

Controlled_Device

P(t) without DSM

P(t) with DSM

P(t) with DSM

Reactions on hypothetical frequency curves (Devices from 5,000 Persons) 2,500 49.5 49.0

1,500 48.5 1,000

48.0 47.5

500

47.0 0

46.5

without DSM DSM delayed selective Power frequency

Power consumption (kW)

Line frequency (Hz)

2,000

DSM undelayed DSM-units identical

1,400

50.0

1,200

49.5

1,000

49.0

800

48.5

600

48.0

400

47.5

200

47.0

0

46.5

without DSM DSM delayed selective Power frequency

DSM undelayed DSM-units identical

Scenario “shifting peak loads” The shift of peak load is achieved by all systems. In case of the instantaneous system, greatly increased power consumption happens because of the simultaneous start of many washing machines, dishwashers, clothes dryers and refrigerators. A better result is obtained by the two other DSM systems.

Power consumption (kW)

40 30

20 10

3,000

2,000 1,000 0

0

1 Device

5 Devices

10 Devices

50 Devices

500 Devices

1,000 Devices

Refrigerate (Comp.) Freezing (Comp.) TV-Audio (Comp.) Washing (Comp.) Dishwashing (Comp.) Illumination (Comp.) Office (Comp.)

Refrigerator (Sim) Frezzer (Sim.) Audio-Video-Equip. (Sim.) Wasching masch. (Sim.) Dishwasher (Sim) Illumination (Sim.) Office devices (Sim.)

How can the devices react and reduce their power consumption? x Switch off x Switch off stand-by consumption x Power reduction (e.g. by dimming lights) x Set-temperature change (e.g. refrigerators) x Postpone program start (e.g. washing machines) x Interrupting the program The first DSM-systems investigated Three different exemplary DSM-systems, which use the developed features, are analysed based on various scenarios. Each of them affect the function of the devices in a way that this will be hardly noticed by the user. "DSM undelayed": responds immediately to changes in the line frequency. In case of washing machines and dishwashers the program is stopped immediately. At recovery of the frequency all devices return very quickly back to their normal operation. "DSM delayed selective": has the same behaviour as the non-delayed, but by other choice of parameters the immediate restart of washing machines, dishwashers, clothes dryers and refrigerators is here postponed at the recovery of the grid frequency. "DSM-units identical": is based on the assumption that in each device the same DSM-unit is installed with the same functions. These units provide a uniformly distributed delay time to ensure that after a critical network condition the devices return to normal operation spread gradually over four hours.

Reactions on a frequency curve at a big system failure In this case the reaction of the DSM-System "DSM-units identical" to the frequency profile, which occurred within the great disorder in the European network on November 4th, 2006 is investigated: 50.5

250

50.0

49.5

200

49.0 48.5

150

48.0 47.5

100

47.0 46.5

50

Line frequency (Hz)

Power consumption (kW)

50.0

50

Scenario “short frequency dips” The system with identical units causes at each frequency dip a continuous reaction for up to 4 hours. This reaction is practically "triggered" by the frequency drop, which is an interesting behaviour. If the frequency can be set freely in this system, e.g. as it could be in an island network, a control of the consumer behaviour can be achieved by short frequency pulses.

Franz ZEILINGER, MSc Assistant / Research E: zeilinger@ea.tuwien.ac.at T: +43 1 58801 370127

Line frequency (Hz)

“Installation” of the DSM-system Due to the fact that single devices are simulated, it is possible to extend each device with a DSM functionality. Also the original device (without DSM) is available and therefore can the effect of the DSM-system be investigated in comparison. The figures below show the interaction between the device itself and the so called DSM-unit DSM_Device, which determines from the line frequency the need for influencing the power consumption. At a critical situation, the various devices react according to their means. These are not the same for all device types.

4,000

60

Power consumption (kW)

A cheap and simple DSM-system One approach for a simple and cheap DSM system would be that no communication has to take place between the individual household devices and, for example, a central control unit. In a further step it could be assumed, that in an island network, which is either independent from the transmission network or connected to it via an inverter unit, the frequency can be varied in a broad framework in order to inform all devices about the current supply situation. The goal of this particular configuration is to ensure the supply with electrical energy as autonomous as possible at all times.

70

Power consumption per device (W)

Why Demand Side Management? In order to compensate the fluctuation of ever increasing power generation from renewable energy sources the consumption of energy must be able to be influenced, additional to the control of the energy production. By doing so, the transmission systems will be relieved on the one hand or, on the other hand, the transition to decentralized structures with small, autonomous energy systems will be possible.

Why a simulation? The access to answer the questions that arise with the use of DSM led to the need for a prior simulation of possible implementations of various DSM systems. Furthermore, should the behaviour of devices in the household be reproduced as closely as possible to reality to make reliable statements from the simulation results. For this purpose a object-oriented model of household devices was created in which it is possible to simulate the power consumption on a single device level with stochastic behaviour. The lower diagrams show the evolution from a single device to the average profile of devices owned by many people and the comparison between the source profiles and the simulated devices of 50,000 persons.

46.0

0

45.5

Refrigerator (without DSM) Freezer (without DSM) Audio-Video-Equ. (without DSM) Washing masch. (without DSM) Dishwasher (without DSM) Illumination (without DSM) Office Devices (without DSM) Clothesdryer (without DSM) Line frequency

Refrigerator (DSM-units id.) Freezer (DSM-units id.) Audio-Video-Equ. (DSM-units id.) Washing masch. (DSM-units id.) Dishwasher (DSM-units id.) Illumination (DSM-units id.) Office Devices (DSM-units id.) Clothesdryer (DSM-units id.)

A quick reaction to the frequency drop is performed, but the return to the normal operation is delayed significantly. Particularly in the case of a failure could this behaviour be of great advantage to support the recovery of the network.

Institute of Energy Systems and Electrical Drives Vienna University of Technology Gusshausstr. 25 / 370-1, 1040 Vienna, Austria www.ea.tuwien.ac.at

Access to the full ar ticle:


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Impact of Electric Vehicles on the Austrian Energy System Main goals of the work

Impact on different grid levels

Business s models that optimize the system in integration ntegra ntegr of EVs under consideration of Grid to Vehicle (G2V) and Vehicle to Grid (V2G) concepts Influence of different market penetration and charging strategy scenarios on electricity grids (focus on medium and low voltage grids)

Integration in the energy market Producer

Wholesaler

OeMAG

Supplier

Balancing group coordinator (APCS und A&B)

Distribution system operator

Balancing groups

System operator

Concentration on low and medium voltage levels Selection of grid parts with different demand characteristics Grids from rural and urban areas Grids with only households as a demand Grids with household in combination with a high share of business demand in some selected grids

Selection of low and medium voltage grids Consumer

Cash flow

Data flow

Energy Market

Selected medium voltage grids from several districts in Salzburg City

A low voltage grid from district number 6 with only household demand and the number of occupants

Business actions

Charging and discharging strategies

Interaction of stakeholders in the Austrian energy market

A vehicle owner could sign a contract with an aggregator No interaction between energy market and vehicle owners Aggregator duties could generally have the similar aspects as a supplier, a balancing group representative or a producer has. Aggregator could operate at the market for primary and balancing energy. He could consider a voltage regulation in low and medium grid as a possible ancillary service Energy Market

Electric vehicle fleet

Aggregator

Driving patterns

Data flow

Tariffs, Charging schedules

Producer or Wholesaler

Balancing group coordinator (APCS und A&B)

Take part in balancing market

System operator

The penetration of different EV-models is derived from the number of persons in each selected grid area and subsidy constraints (Source: Maximilian Kloess, Vienna University of Technology, Energy Economics Group) Analyzing of EV-discharging during a day (minutely profiles) is based on driving patterns in different Austrian federal states (Source: Markus Litzelbauer, Vienna University of Technology, Power Systems Group)

Market based charging and discharging strategies for summer, winter and transition times (a weekly based analysis) Considering of discharging patterns Use linear optimization for definition of charging times Definition of plug-Patterns

Distribution system operator

Results of balancing energy market

Take part in primary market Activate primary and balancing energy Electricy and power demand, Feeding points

Mobility or energy contract

Charging and Discharging times for a EV with a battery capacity about 48 kWh, Winter, Weekday

Purchase electricity Clearing price

Outlook (next part of the work)

Revenues from providing balancing energy Revenues from providing primary energy Grid charges

Business actions

Cash flow

Aggregation of profiles

Integration of EVs in the energy market through an aggregator

Considering of statistical data from balancing energy market and the frequency deviation in control area of APG (Austrian Power Grid) The impact of market based strategies on the selected grids (Voltage and power impacts) Business models and commercial exploitation of EVs

This project is funded by the „Klima- und Energiefonds“ and is part of the programme „NEUE ENERGIEN 2020“. Rusbeh Rezania, Wolfgang Prüggler, Markus Litzlbauer, Vienna University of Technology, Gusshausstraße 25-29/373-2, Tel: +43-1-58801370375, Email: rezania@eeg.tuwien.ac.at


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Automation Systems Integration Intelligent Buildings/Smart Grids/Smart Cities Institute of Automation Automation Systems Group

Research Topics

Security in Control Networks

Backbone

Deep integration x Quality of Service in control networks x Security and safety Management integration x Information modeling & profiles x Web Services x Ontologies Domains of interest x Energy and performance optimization x Surveillance, supervision & monitoring x Smart grids/Smart cities x Ambient assisted living

Management Devices

Router, Gateway IP Backbone

Powerline

Field Level

WAN (Internet) Twisted pair

Overview Computer & Software Engineering x System analysis and system design x Knowledge engineering and information modelling x (Enterprise) System interfaces x Advanced control strategies x Internet of Things Distributed Automation x Building automation (wired/wireless) x Home automation/Smart homes x Industrial automation and control x Networked embedded systems

Wireless

Field Devices (Sensors, Actuators, Controlllers)

-RF

ThinkHome

Goals x Trusted communication Management node x Secure channel x Authorization x Application Security Challenges x High node count x Limited resources x Key management Attacking a field device (threats from the inside) x Scalability x Compatiblity

Goals x Increase potential of smart homes focusing on energy efficiency and user comfort x Ubiquity, context awareness, conflict resolution, self-learning capabilities and reasoning x Comprehensive system concept Challenges x Complexity and diversity of systems x Knowledge representation (ontology) x Intelligent multi-agent system x Adaptive, profile-based control strategies

Attacking the backbone network (threats from the outside)

Backbone network

Attacking a gateway (threats from the outside) Attacking the control network (threats from the inside)

Control networks

Web-based Communication in Automation Goals x Integration of automation systems and IT systems via Web Services x Technology survey x Domain specific information models x Interoperability lab Challenges x Complex specifications x Thorough analysis of OPC UA x Design of Web Service interfaces x Tight cooperation with SMEs

BaseObjectType

BASObjectType BaseDataVariable Type

KNXFunctional BlockType

BASDataPointType KNXDimming ActuatorBasicType

SwitchOnOff:: DPT_Switch [Mandatory]

KI

KNXDataPointType

RelativeSetvalueControl:: DPT_Control_Dimming [Mandatory]

KI

KI

AbsoluteSetvalueControl:: DPT_Scaling [Mandatory]

KI

TimedStartStop:: DPT_Start [Optional]

KI

SceneNumber:: DPT_SceneNumber [Optional]

KI

SceneControl:: DPT_SceneControl [Optional]

KI . . .

THINKHOME Global Goalsetting Cost Energy reduction efficiency

User preferences

User comfort

Global Goals Intelligent Multi-Agent System Agent Context Inference Agent

User Agents User UserAgents Agents

Control Agent

Auxiliary D Data Agent

Prefs

KB Interface Agent (SPARQL)

BAS Interface Agent

Knowledge Base OWL

Reasoning

Ontology

RDFS History Data Storage

RDF

SmartWebGrid

DPT_Switch DPT_Switch Attributes DataType=DPT_Switch_D T

DPT_Scaling DPT_Scaling Attributes DataType=DPT_Scaling_DT

DPT_Control_Dimming DPT_Control_Dimming Attributes DataType= DPT_Control_Dimming_DT

BinaryGateInput:: DPT_Bool [Optional]

KI KO KP

HasInputDataPoint HasOutputDataPoint HasParameter

Networked miniSPOT Goals x CCTV integration in building automation networks x Sensor sharing x Sensor fusion Challenges x On-the-spot image analysis x Protocol design x Extensions to application model x Wired and wireless integration

Faculty of Informatics Vienna University of Technology

www.auto.tuwien.ac.at

Goals x Design of a versatile and interoperable information platform for different Consumption smart grid applications x Definition of Web Services E-Mobility x Proof-of-concept (SGMS) Challenges Heating/Cooling x Complex interactions x Security x Privacy by design x Usability

Smart Grid

Prosumer

Smart Web Grid Focus

Distribution system operator

Smart Meter

Data Concentrator

LAN Charging point

Building Agent

ICT Gateway

Applications/ System

Broadband (3G, GPRS, Cable, ADSL)

PLC

Web Service

MDM

Broadband (3G, GPRS, Cable, ADSL)

Energy data MDS Infrastructure

Intelligent charging

Demand side management

Customer information

Energy provider

Aggregator/ Smart Grid Controller

Apps

Smart Web Grid Core Energy feedback, car sharing, ...

Tariff

E-Control

Internet Registry Service

Authent.

PDP

Smart Web Grid Portal Smart Web Grid Registry Policy Decision Point

Identity Provider

Internet of Things over IPv6 Goals x From Smart Things to Smart Buildings to Smart Cities

Building Management System

Operator

x Integrate heterogeneous things

Backbone Router

Router

Router

RFID Tags

Smart Meters

Parcels

PCs

x Exploit IPv6 features x Achieve Cloud Computing integration HVAC/Lighting

Access Control

Devices

miniSpot System

Communication path

Wireless in Traffic Management Systems Goals x Reconsideration of communication in traffic control systems x Hybrid solutions (wired infrastructure/wireless nodes) x Safety critical control and monitoring Challenges x Decentralized communication models x Ultra-low resources x Low data rates x Node mobility

Challenges x Transparent and pervasive communication x Heterogenous protocol integration x Seamless end-to-end connectivity x Test and validation in a real environment x Ubiquitous access x Privacy and security x Scalability

BAS equipment

Cars

Mobile phones

People

TVs


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Ökologischer Straßenbahnoberbau Standortgerecht begrünte Gleisanlagen für die innovative Stadt von morgen

„Grüngleis muss viele Anforderungen erfüllen.” „Reduzierung des Pflegeaufwands durch standortgerechte Bepflanzung .”

Selbständiger Straßenbahngleiskörper: Der Gleiskörper soll nicht als Ausweichroute für Einsatzfahrzeuge dienen. Keine Mitbenützung durch den Individualverkehr und Vermeidung unabsichtlicher Begehungen bzw. Befahrungen des Gleiskörpers. Gute Dämmung von Schall und Erschütterungen, Vermeidung von Streuströmen. Ökonomische Lebenszykluskosten im Vergleich mit alternativen Oberbauformen: Unkomplizierte Instandhaltung der Gleisanlagen möglichst ohne danach die Begrünung vollständig erneuern zu müssen und dadurch Reduzierung von (nächtlichen) Baustellen. Hohe Lebensdauer bei pflegeleichter, dauerhafte Begrünung. Verschönerung des Stadtbilds durch beständige „natürliche” Grünflächen. Minimierung der Bodenversiegelung und Verbesserung des Mikroklimas. Einsatz von Pflanzen, die unter den lokalen (klimatischen) Gegebenheiten ohne großen Pflegeaufwand (Bewässerung, Salzverträglichkeit) gedeihen. Verantwortungsbewusster Umgang mit Ressourcen

Die Auswahl und Verteilung der Pflanzen erfolgt auf Basis von: Bestimmung chemischer und physikalischer Bodenparameter Pflanzensoziologischen Aufnahmen Meteorologischen Messungen des Mikroklimas (z.B. Wind, Strahlung, Temperatur) Messungen der Horizontüberhöhung Verwendung von größtenteils heimischen Gräsern und Kräutern. Zusammenstellung von drei unterschiedlichen Saatgutmischungen: für (stark) salzbelastete Standorte für sehr trockene Standorte für halbschattige Standorte

„Grüngleis-Oberbau: ein Kompromiss zwischen Technik und Optik.”

Grüngleis mit hochliegender Vegetationsebene

Grüngleis mit tiefliegender Vegetationsebene

Grüngleis mit Vegetationsebene in Mittellage

Die gewählte Oberbauform bestimmt: den verwendeten Schienentyp die maximale Wuchshöhe der Pflanzen den Aufwand zur Durchführung von Instandhaltungstätigkeiten den Aufwand zur Pflege des Grüns

„Am Wuchsort Straßenbahngleis herrschen extreme Bedingungen .” Die Wuchshöhe der Pflanzen ist eingeschränkt.

Der Aufwand zur Vermeidung von Streuströmen und zur Durchführung von Wartungsarbeiten wird umso größer... je mehr Bauteile im eingebauten Zustand von Substrat bedeckt sind je mehr Oberflächenbegrünung nach den Arbeiten komplett erneuert werden muss

Geringere Bestäuberfrequenz bei Kräutern und Stauden.

Positiven Einfluss auf die optische Wirkung des Grüngleises hat... ein kleiner Abstand zwischen den Pflanzen und den Schienen eine artgerechte Wuchshöhe der Pflanzen

Eintrag von Schadstoffen an stark befahrenen Straßen (Streusalz, Schwermetalle).

Extremes Kleinklima: Straßenbahnen verursachen große Windhäufigkeit und hohe Windgeschwindigkeiten stärkere Austrocknung des Bodens große Temperaturdifferenzen zwischen Sommer und Winter Frostschäden bei fehlender Schneedecke

Eine Schädigung der Grasnarbe durch den Winterdienst ist möglich.

„Begrünte Gleisanlagen sind Teil moderner Stadtplanung.” 19,1% 64,5%

55,2%

45,0%

11,9%

17%

1,3%

6,9%

42,0%

67% 33%

35,5%

44,8%

55,0%

58,0%

Barcelona

Linz

Freiburg

Mulhouse

Netzlänge: 29 km Eröffnung: 2004

Netzlänge: 27 km Eröffnung: 1880

Netzlänge: 36 km Eröffnung: 1901

Netzlänge: 16 km Eröffnung: 2006

80,9%

Nantes Netzlänge: 46 km Eröffnung: 1985

88,1%

Berlin

In Wien wurde Grüngleis-Oberbau erstmal 1988 eingesetzt.

Amsterdam

Netzlänge: 189 km Eröffnung: 1865

Im Jahr 2011 verfügte etwa ein Drittel der Europäischen Straßenbahnnetze über Streckenabschnitte mit Grüngleis-Oberbau. Freiburg nimmt seit 1983 eine Vorreiterrolle beim Bau von Grüngleis ein.

93,1%

Netzlänge: 100 km Eröffnung: 1875

Grüngleis 83%

anderer Oberbau

98,7%

Wien Netzlänge: 172 km Eröffnung: 1865

Wien Verlängerung Linie 25

Wien Verlängerung Linie 26

Länge: 900 m

Länge: 4500 m

Der Grüngleis-Anteil ist in „jungen” Straßenbahnnetzen, bei Straßenbahnstrecken in suburbanen Ortsgebieten und bei Straßenbahnverlängerungen sehr hoch. In historisch gewachsenen Straßenbahnnetzen ist der Grüngleis-Anteil traditionell geringer, weil insbesondere in den verhältnismäßig engen Stadtzentren kaum selbständige Gleiskörper existieren.

Kooperationspartner Kontakt: paul.steckler@tuwien.ac.at ulrich.kral@tuwien.ac.at

Das Forschungsprojekt wird im Rahmen der Programmlinie „IV2Splus – Intelligente Verkehrssysteme und Services plus“ des BMVIT gefördert.


Herausgeber: Technische Universität Wien Karlsplatz 13, 1040 Wien http://www.tuwien.ac.at Für den Inhalt verantwortlich: Forschungszentrum „Energie und Umwelt“ Forschungs- und Tranfersupport © April 2012


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