Bewerbung im kaufmännischen bereich Muster

ABBILDUNG 3.4. Potenzial der Lastverschiebung im Verhältnis zur Gesamtenstundenlast für verschiedene Wirtschaftssektoren, eigene Berechnung unter Verwendung [2–6]. Das mEFS kommerzielle Teilmodell ist eine ökonomisch-technische Simulation des kommerziellen Energieverbrauchs. Sie liefert Prognosen über den Energiebedarf für fünf Endverwendungen (Raumheizung, Warmwasserbereitung, Kühlung, Beleuchtung und andere) und vier Brennstoffarten (Gas, Strom, Öl und Flüssiggas) in zehn kommerziellen Teilsektoren (Einzelhandel und Großhandel, Kfz-Reparatur, Finanzen und andere Büroaktivitäten, Lagertätigkeiten, öffentliche Verwaltung, Bildungseinrichtungen, Krankenhäuser und Gesundheitseinrichtungen, religiöse Dienstleistungen, Hotels und Motels sowie verschiedene kommerzielle Tätigkeiten). Das Potenzial des nachfrageseitigen Managements lässt sich nicht ohne weiteres bestimmen und hängt in hohem Maße von der individuellen Situation in dem beobachteten Gebiet ab. Neben den Faktoren Zeithorizont, Produktart und Leistung, die verschoben werden können, beeinflussen auch saisonale und tägliche Effekte das Potenzial des nachfrageseitigen Managements. So ist das Potenzial von steuerbaren Klimaanlagen im Winter deutlich geringer als im Sommer. Die beschriebenen Faktoren wirken sich nur auf das theoretische technische Potenzial des nachfrageseitigen Managements aus. Um die in der Realität zu erreichende Lastverschiebung zu erreichen, müssen auch der Grad der Beteiligung und der Anteil der wirtschaftlich machbaren Lastverschiebung, der sogenannte Lastmanagementfaktor, berücksichtigt werden [2,3].

Typische Werte für das erreichbare Potenzial der Lastverschiebung, die in unterschiedlichen Anwendungen genutzt werden können, werden beispielhaft in Abbildung 3.4 für die Wirtschaftssektoren in Deutschland dargestellt. Es liegt auf der Hand, daß das Potenzial im Allgemeinen unter 15 % der gesamten Stundenlast liegt und das Potenzial im gewerblichen Bereich als das höchste angenommen werden kann. ABBILDUNG 3.2. Potenzial des nachfrageseitigen Managements in verschiedenen Anwendungen nach Wirtschaftszweigen [2–4]. Forschungsfrage: Die Kuration im Maßstab hängt vom Zusammenspiel zwischen automatisierten Kurationsplattformen und kollaborativen Ansätzen ab, die große Pools von Datenkuratoren nutzen. Kommerzielle Anwendungsergebnisse könnten in 6 bis 10 Jahren erreicht werden. Der IT-Sektor hat ein enormes Wachstum verzeichnet, was zu einem entsprechenden Wachstum der gewerben Fläche geführt hat. Der gewerbliche Bausektor trägt derzeit zu rund 659 Mio. m2 bei, und selbst bei einer konservativen Wachstumsrate von 5-6% pro Jahr wird die Gewerbefläche bis 2030 voraussichtlich auf 1932 Mio. m2 anwachsen[1]. Jedes Jahr kommen etwa 38 Millionen qm durch den Bau neuer Gewerbeflächen hinzu. Abbildung 1 zeigt das erwartete künftige Wachstum des gewerblichen Bausektors in Indien.

Es fehlt an erfahrenen Datenwissenschaftlern und Technologen, die diese neuen Datenquellen erfassen und verarbeiten können. Wenn Big-Data-Technologien zunehmend in der Wirtschaft eingeführt werden, werden qualifizierte Big Data-Profis schwieriger zu finden sein. Öffentliche Stellen könnten mit den bereits verfügenden Fähigkeiten eine faire Distanz gehen, aber dann müssen sie sicherstellen, dass diese Fähigkeiten vorankommen (1105 Government Information Group n.d.). Neben den technisch orientierten Menschen fehlt es an Wissen an geschäftsorientierten Menschen, die wissen, was Big Data tun kann, um ihnen bei der Lösung von Herausforderungen im öffentlichen Sektor zu helfen. Der Bestand an Endverwendungssystemen wird anhand der Grundfläche in gewerblichen Gebäuden gemessen; Daher muss eine gewisse Schätzung des Flächenbestands entwickelt werden. Diese Daten können anhand von Erhebungen, Flächen pro Mitarbeiterverhältnis und Beschäftigungsschätzungen oder aus Informationen über die Bautätigkeit in den Geschäftsgebäuden ermittelt werden. Mess- und Verifizierungsanalyse (M&V): M&V-Protokolle sind erforderlich, um die Energieeinsparungen im Zusammenhang mit einem Energie-Retrofit-Projekt zu bewerten und zu schätzen, insbesondere wenn es sich um Energieleistungsverträge handelt. Es stehen verschiedene Techniken zur Verfügung, um die Energieeinsparungen durch die Verwendung von inversen oder Vorwärtsmodellen auf der Grundlage von kurz- oder langfristigen messbaren Daten oder einfachen Versorgungsdaten zu bestimmen.

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