Flexible Elektrische Netze (FEN), 2. Laufzeit: DC-Sozio-Ökonomik. Niche Readiness und Marktdiffusion von DC-Technologien

DC-Technologien haben ein hohes Potenzial für die Energiewende. Dass es bisher unzureichend genutzt wird, hat historische wie auch technologische Gründe. Das Feld von DC-Technologien differiert stark bezogen im Technologie-Reifegrad von DC-Technologien (Technology Readiness Level, TRL) und damit ihrer Marktreife. Die Nutzung von DC-Technologien variiert nicht allein in der technologischen Reife, sondern auch abhängig von den sozio-technischen Bedingungen ihrer Einbettung – die Nutzung und Umsetzung differieren z.B. stark länderabhängig. Bislang ist weitgehend unklar, welche sozio-ökonomischen Bedingungen gegeben sein müssen, um nicht nur ihren Reifegrad zu erhöhen, sondern auch ihre Marktdiffusion zu unterstützen und zu beschleunigen.

In unserem Teilprojekt entwickeln wir eine Akzeptanzkartographie von DC-Technologien. Hierfür identifizieren wir akzeptanzhemmende und -fördernde Faktoren (z.B. Argumente, Wissen, Rolle, etc.), die das Handeln von Entscheidern beeinflussen und ihr Vergleich (Gemeinsamkeiten und Unterschiede). Die Erhebung erfolgt in einem Mehr-Methoden-Ansatz: Neben Text Mining mit Machine Learning und Natural Language Processing setzen wir Experteninterviews und Stakeholder-Workshops ein. Datenbasiert werden erfolgskritische Themen der Einführung und Kommunikation von DC-Technologien identifiziert.

Hintergrund: DC-Technologien haben ein hohes Potenzial für die Energiewende. Dass es bisher unzureichend genutzt wird, hat historische wie auch technologische Gründe. Das Feld von DC-Technologien differiert stark bezogen im Technologie-Reifegrad von DC-Technologien (Technology Readiness Level, TRL) und damit ihrer Marktreife. Die Nutzung von DC-Technologien variiert nicht allein in der technologischen Reife, sondern auch abhängig von den sozio-technischen Bedingungen ihrer Einbettung – die Nutzung und Umsetzung differieren z.B. stark länderabhängig. Bislang ist weitgehend unklar, welche sozio-ökonomischen Bedingungen gegeben sein müssen, um nicht nur ihren Reifegrad zu erhöhen, sondern auch ihre Marktdiffusion zu unterstützen und zu beschleunigen.

Forschungsfrage: Die übergreifende Forschungsfrage des Vorhabens lautet: Welche DC-Technologien passen in welche sozial-räumlichen Kontexte, weil sie ökonomisch sinnvoll und sozial einbettungsfähig sind, und welche Faktoren bestimmen ihre Entstehung, ihre Entwicklung in Nischen und ihre Marktdiffusion hin zu weit reichenden Transformationsprozessen? Das Vorhaben betrachtet die Frage am Beispiel der FEN Anwendungsszenarien (Use Cases) DC Commercial Building und DC Quartier. Die Versorgung kleinerer Räume ist wesentlicher Teil der Umsetzung der deutschen Energiewende. Der Fokus richtet sich auf die Bedingungen der erfolgreichen Etablierung von DC-Technologien (und Kombinationen) sowie auf unterstützende und hemmende Faktoren ihrer Markteinführung und -verbreitung.

Ziel des Projekts: Das übergeordnete Ziel ist die Entwicklung eines neuartigen integrativen interdisziplinären Gesamtmodells zur Bestimmung von Niche Readiness Levels (NRL) von DC-Technologien sowie eines mehrdimensionalen Analyseansatzes für das Zusammenspiel von Technology und Niche Readiness in Nischen sowie darauf folgender Marktdiffusionsdynamik. Der Ansatz nutzt heuristisch die Multi-Level-Perspektive (MLP) und entwickelt eigenständig auf der Basis konzeptioneller wie empirischer Arbeiten ein Gesamtmodell für das Feld einer DC-Technologie-basierten Energiewende.

Unser Forschungsvorhaben: In unserem Teilprojekt entwickeln wir eine Akzeptanzkartographie von DC-Technologien. Hierfür identifizieren wir akzeptanzhemmende und -fördernde Faktoren (z.B. Argumente, Wissen, Rolle, etc.), die das Handeln von Entscheidern beeinflussen und ihr Vergleich (Gemeinsamkeiten und Unterschiede). Die Erhebung erfolgt in einem Mehr-Methoden-Ansatz: Neben Text Mining mit Machine Learning und Natural Language Processing setzen wir Experteninterviews und Stakeholder-Workshops ein. Datenbasiert werden erfolgskritische Themen der Einführung und Kommunikation von DC-Technologien identifiziert.


Publikationen

2021

  • Digmayer, Claas/Jakobs, Eva-Maria (2021): What Niche Design can learn from Acceptance Mining. In: Ahram, Tareq Z./Karwowski,Waldemar /Kalra,Jay (Hrsg.): Advances in Artificial Intelligence, Software and Systems Engineering. Cham: Springer, 485-492. ISBN: 978-3-030-80623-1
Förderer
Bundesministerium für Bildung und Forschung

 

Laufzeit: 1.5.2020 - 30.6.2023

Ansprechpartner: Dr. phil. Claas Digmayer

RWTH Aachen