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The diversity of energy prosumer types makes it difficult to create appropriate incentive mechanisms that satisfy both prosumers and energy system operators alike. Meanwhile, European energy suppliers buy guarantees of origin (GoO) which allow them to sell green energy at premium prices while in reality delivering grey energy to their customers. Blockchain technology has proven itself to be a robust paying system in which users transact money without the involvement of a third party. Blockchain tokens can be used to represent a unit of energy and, just as GoOs, be submitted to the market. This paper focuses on simulating marketplace using the ethereum blockchain and smart contracts, where prosumers can sell tokenized GoOs to consumers willing to subsidize renewable energy producers. Such markets bypass energy providers by allowing consumers to obtain tokenized GoOs directly from the producers, which in turn benefit directly from the earnings. Two market strategies where tokens are sold as GoOs have been simulated. In the Fix Price Strategy prosumers sell their tokens to the average GoO price of 2014. The Variable Price Strategy focuses on selling tokens at a price range defined by the difference between grey and green energy. The study finds that the ethereum blockchain is robust enough to functions as a platform for tokenized GoO trading. Simulation results have been compared and the results indicate that prosumers earn significantly more money by following the Variable Price
Strategy.
Um einen Funksensor zum Messen der Windgeschwindigkeit per Energy Harvesting mit Energie zu versorgen, bietet es sich an, das Messsignal selbst zur Energiegewinnung zu nutzen. Mit optimierter Funkübertragung und Energiemanagement lässt sich ein autarker Windstärke-Funksensor realisieren, der ab 2 m/s Windgeschwindigkeiten messen und die Messwerte per Funk übertragen kann.
Der flächendeckende Einsatz digitaler Zähler wird eine bislang ungekannte Menge an Kundendaten mit sich bringen. Wie können die deutschen Energieversorger hieraus ein besseres Kundenverständnis entwickeln? Die systematische Datenauslese unter Zuhilfenahme modellgestützter Zukunftsprognosen - sog. Predictive Analytics - scheint hier ein vielversprechendes Instrument zu sein. Aufbauend auf einer mit Unterstützung des Verbandes kommunaler Unternehmen durchgeführten Untersuchung lassen sich vier Handlungsempfehlungen ableiten, wie man die Digitalisierung im Vertrieb nutzen kann. Demnach sind die Festlegung von klaren Zielen und Strategien, die systematische Erschließung von Datenquellen, der Aufbau von Inhouse-Kompetenz sowie ein "Joint effort" von Marketing, Vertrieb und IT zu forcieren.
Die Bereitstellung von Wärme ist für ungefähr die Hälfte des Endenergieverbruchs in Deutschland verantwortlich und, angesichts eines Anteils erneuerbarer Energien an der Wärmebereitstellung von heute 14%, auch für einen bedeutenden Anteil der Treibhausgasemissionen. Die Bundesregierung strebt an, bis 2050 die Wärmeversorgung klimaneutral zu gestalten, sodass drei Ziele den zukünftigen Wärmemarkt und seine Innovationserfordernisse prägen: Reduktion des Wärmebedarfs, Steigerung des Anteils erneuerbarer Energien, Ausbau der Nah- und Fernwärmenetze. Für attraktive Geschäftsmodelle nicht minder wichtig sind jedoch die Kundenbedürfnisse, die sich auch aufgrund technologischer Entwicklungen stetig wandeln. Dementsprechend eröffnen sich neue Optionen für Geschäftsmodelle im Wärmesektor, z.B. erneuerbare Wärme mit Flatrate oder partizipative Wärme mit Energiesparanreizen.
Das Gehör ist mehr als jedes andere Sinnesorgan für die menschliche Sprache und ihre Entwicklung verantwortlich und stellt auf kleinstem Raum ein anatomisch und physiologisch einzigartiges Gebilde dar. Es beeindruckt vor allem durch seinen großen Dynamikbereich.
Während im Bereich der Hörschwelle der eben hörbare Schalldruck etwa 20 μPa beträgt, können die Drucke und Amplituden bis zur Schmerzgrenze noch etwa zweimillionenfach gesteigert werden. Derartige physiologische Schalldrücke sind jedoch immer noch verschwindend klein gegenüber den ebenfalls auf das Ohr einwirkenden statischen Luftdruckschwankungen, wie sie beispielsweise beim Treppensteigen, Zug- bzw. Autofahren, Fliegen oder beim Naseputzen vorkommen. Zwar führen diese zu einer veränderten Wahrnehmung, jedoch nicht zu einer Schäadigung des Ohrs. Diese Fähigkeit, trotz großer statischer Druckschwankungen in der Umgebung, gleichzeitig winzige physiologische Schalldrücke wahrnehmen zu können, ist hauptsächlich in den nichtlinearen, viskoelastischen Eigenschaften der Gelenke und Bänder des Mittelohrs sowie des Trommelfells begründet.
Das Ziel dieser Arbeit ist es, dieses nichtlineare Verhalten des Mittelohrs bei großen Belastungen und großen Verschiebungen durch nichtlineare, räumliche Ersatzmodelle auf mechanischer Basis abzubilden. Zur Charakterisierung der nichtlinearen Eigenschaften der Gerhörknöchelchenkette werden statische und dynamische Messungen an humanen Felsenbeinen durchgeführt. Ein besonderes Augenmerk ist auf die Charakterisierung der nichtlinearen, viskoelastischen Eigenschaften des Ringbands, des Trommelfells, der Trommelfellsehne und der beiden Mittelohrgelenke gerichtet. Im Blick auf die klinische Praxis wird zum einen anhand von Messergebnissen das Schädigungsrisiko bei einer Stapeschirurgie diskutiert sowie die Auswirkungen von Vorspannungen im Mittelohrapparat am Beispiel des aktiven Implantats Carina untersucht.
This paper reports an analysis of application and impact of FMEA on susceptibility of generic IT-networks. It is not new that in communication system, the frequency and the data transmission rate play a very important role. The rapid increase in miniaturization of electronic devices leads to very sensitivity against electromagnetic interference. Since the IT network with the data transfer rate makes a huge contribution to this development it is very important to monitor their functionality. Therefore, tests are performed to observe and ensure the data transfer rate of IT networks against IEMI. A fault tree model is presented and observed effects during radiation of disturbance on complex system by a HPEM interference sources are described using a continuous and consistent model of the physical layer to the application layer.
A 3D face modelling approach for pose-invariant face recognition in a human-robot environment
(2017)
Face analysis techniques have become a crucial component of human-machine interaction in the fields of assistive and humanoid robotics. However, the variations in head-pose that arise naturally in these environments are still a great challenge. In this paper, we present a real-time capable 3D face modelling framework for 2D in-the-wild images that is applicable for robotics. The fitting of the 3D Morphable Model is based exclusively on automatically detected landmarks. After fitting, the face can be corrected in pose and transformed back to a frontal 2D representation that is more suitable for face recognition. We conduct face recognition experiments with non-frontal images from the MUCT database and uncontrolled, in the wild images from the PaSC database, the most challenging face recognition database to date, showing an improved performance. Finally, we present our SCITOS G5 robot system, which incorporates our framework as a means of image pre-processing for face analysis.
Optimization-based analog layout automation does not yet find evident acceptance in the industry due to the complexity of the design problem. This paper presents a Self-organized Wiring and Arrangement of Responsive Modules (SWARM), able to consider crucial design constraints both implicitly and explicitly. The flexibility of algorithmic methods and the expert knowledge captured in PCells combine into a flow of supervised module interaction. This novel approach targets the creation of constraint-compliant layout blocks which fit into a specified zone. Provoking a synergetic self-organization, even optimal layout solutions can emerge from the interaction. Various examples depict the power of that new concept and the potential for future developments.
Condition Monitoring for mechanical systems like bearings or transmissions is often done by analysing frequency spectra obtained from accelerometers mounted to the components under observation. Although this approach gives a high amount on information about the system behaviour, the interpretation of the resulting spectra requires expert knowledge, that is, a deep understanding of the effect on condition deterioration on the measured spectra. However, an increasing number of condition monitoring applications demands other representations of the measured signals that can be easily interpreted even by non–experts. Therefore, the objective of this paper is to develop an approach for processing measured process data in order to obtain an easy to interpret measure for assessing the component condition. The main idea is to evaluate the deterioration of a component condition by computing the correlation function of current measurements with past measurements in order to detect a component condition deterioration from a change in these correlation functions. Besides the simplicity of the obtained measure, this approach opens the opportunity for integrating a model based approach as well. The developed method is tested based on a condition monitoring application in a roller chain.
Energy transfer kinetics in photosynthesis as an inspiration for improving organic solar cells
(2017)
Clues to designing highly efficient organic solar cells may lie in understanding the architecture of light harvesting systems and exciton energy transfer (EET) processes in very efficient photosynthetic organisms. Here, we compare the kinetics of excitation energy tunnelling from the intact phycobilisome (PBS) light harvesting antenna system to the reaction center in photosystem II in intact cells of the cyanobacterium Acaryochloris marina with the charge transfer after conversion of photons into photocurrent in vertically aligned carbon nanotube (va- CNT) organic solar cells with poly(3-hexyl)thiophene (P3HT) as the pigment. We find that the kinetics in electron hole creation following excitation at 600 nm in both PBS and va-CNT solar cells to be 450 and 500 fs, respectively. The EET process has a 3 and 14 ps pathway in the PBS, while in va-CNT solar cell devices, the charge trapping in the CNT takes 11 and 258 ps. We show that the main hindrance to efficiency of va CNT organic solar cells is the slow migration of the charges after exciton formation.