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Energy storage is a crucial flexibility measure to temporally decouple power generation from power demand and is touted as the missing link in realizing a decarbonized energy system based on renewable energy. Energy storage capacity buildup at all levels of the global energy system is expected to accelerate the decarbonization process. To this end, a coherent mathematical framework to ascertain the carbon footprint of localized energy systems with energy storage is indispensable. This article presents an open-source energy system simulation program — Energy System Network (ESN). A variety of energy system configurations can be simulated with the Python program, which incorporates key energy system components such as generation, grid, storage, and loads. ESN features an integrated bottom-up approach that combines energy system modeling with streamlined life cycle assessment techniques to quantify the carbon footprint of all components in a localized energy system. The lifecycle phases of each component, including production, operation, and end-of-life treatment, can be considered. Carbon footprint values are obtained for two demonstrative case studies with lithium-ion battery applications: energy arbitrage and home energy systems. The metric Levelized Emissions of Energy Supply (LEES) has been used to evaluate the carbon footprint of each application. An unconventional energy arbitrage strategy designed to exploit the grid carbon intensity spreads instead of the energy price spreads manages to achieve a LEES value about 17% lower than the conventional variant. The influence of rooftop solar generation, battery energy storage system, and the energy management strategy on the LEES values for a home energy system is explored. A maximum LEES reduction of over 37% vis-á-vis the base scenario was observed with optimal energy management for the solar generation and the battery system. The open-source availability of ESN can contribute to transparency, comparability, and reproducibility in carbon footprint assessments of localized energy systems with energy storage.
Music-Guided Resonance Breathing (MGRB) is a combination of a technique for consciously slowed breathing and attentive music listening in health care contexts. MGRB is intended for clinical application to reduce anxiety and stress in patients undergoing strenuous medical treatment. The article sets out the basic principles and effects of resonance breathing and describes the development process of MGRB in form of an exploratory sequential mixed-methods study. Music therapy experts, healthy subjects and a professional composer have contributed to the research, aiming to understand the optimal musical characteristics of MGRB and anticipating feasibility as well as effects on the psychological and physical states of future patients. The results encourage to conduct a controlled clinical trial with MGRB.
At the current development stage, the lower airspace above urban areas is only used to a very limited extent. Recent developments in the drone industry are making this area more accessible with the possibility to set up so-called U-Spaces, where this area is controlled for manned and unmanned aerial participants. The leading use case for drone applications is currently seen in the medical sector. The relevance of the use of medical drones in urban areas and in which conditions the technology will bring specific advantages is still unclear.
Dispatch of a grid energy storage system for arbitrage is typically formulated into a rolling-horizon optimization problem that includes a battery aging model within the cost function. Quantifying degradation as a depreciation cost in the objective can increase overall profits by extending lifetime. However, depreciation is just a proxy metric for battery aging; it is used because simulating the entire system life is challenging due to computational complexity and the absence of decades of future data. In cases where the depreciation cost does not match the loss of possible future revenue, different optimal usage profiles result and this reduces overall profit significantly compared to the best case (e.g., by 30–50%). Representing battery degradation perfectly within the rollinghorizon optimization does not resolve this—in addition, the economic cost of degradation throughout life should be carefully considered. For energy arbitrage, optimal economic dispatch requires a trade-off between overuse, leading to high return rate but short lifetime, vs. underuse, leading to a long but not profitable life. We reveal the intuition behind selecting representative costs for the objective function, and propose a simple moving average filter method to estimate degradation cost. Results show that this better captures peak revenue, assuming reliable price forecasts are available.
The electrification of transportation modes such as cars, buses, and boats offers the potential of providing vehicle-to-X services during idle times. Pools of vehicles can provide balancing power, trade on the electricity market, or be used for load peak shaving. In this work, the usage patterns of electric cars, electric buses, and electric boats are investigated, and the provision of vehicle-to-X with these vehicles is simulated using an open-source simulation tool. A data analysis and a vehicle usage pattern assessment show that especially private electric cars behave predictably at night. It also reveals that the vehicle-to-X availability varies over the week for all vehicle types and is highest at night for cars and buses. During the day on weekdays, private cars are available for vehicle-to-X 30 to 70% of the time, the analyzed buses 5 to 50% of the time, and the availability of the boats depends on their primary use as ferries or private boats. If the three transportation modes provide vehicle-to-X during idle times, the equivalent full cycles that the lithium-ion batteries complete increase at different rates depending on the vehicle pool size, while the mean charging rates decrease. Furthermore, an exemplary aging analysis shows that the additional load of vehicle-to-X provision slightly increases the capacity loss of the car batteries compared to a paused unidirectional charging strategy.
Wie häufig geht Deutschland außer Haus essen? Welche Faktoren werden beim Besuch von gastronomischen Betrieben berücksichtigt? Und wie verändert sich das Konsumverhalten aufgrund der Preissteigerungen? Antworten zu diesen Fragen liefert die Umfrage „Wie Deutschland essen geht“, die von GfK im Auftrag des Bayerischen Zentrums für Tourismus (BZT) im Januar 2024 deutschlandweit unter mehr als 2.000 Personen der deutschsprachigen Bevölkerung im Alter von 18 bis 74 Jahren durchgeführt wurde.
Im Rahmen des BZT-Forschungsprojekts zur Zukunft des Wirtshauses führte das Bayerische Zentrum für Tourismus in den Monaten September und Oktober 2023 eine Online-Befragung zur Relevanz von Wirtshäusern unter 1.121 bayerischen Bürgermeister*innen von Gemeinden mit bis zu 10.000 Einwohnern durch. 257 Bürgermeister*innen nahmen an der Umfrage teil und äußerten sich zur Rolle des Wirtshauses und zu den Folgen des Wirtshaussterbens sowie den Möglichkeiten und Instrumentarien zum Erhalt, der Förderung und der Entwicklung von bayerischen Wirtshäusern im ländlichen Raum.
Im Rahmen des Forschungsprojekts zur „Zukunft des Wirtshauses“ führte GfK im Auftrag des Bayerischen Zentrums für Tourismus eine bevölkerungsrepräsentative Umfrage durch, bei der 2.024 Männer und Frauen im Alter von 18 bis 74 Jahren der deutschsprachigen Bevölkerung zur Wahrnehmung und Einschätzung des bayerischen Wirtshauses als einer speziellen Form des Gastronomieangebots befragt wurden. Der Befragungszeitraum fand vom 11. bis zum 22. Januar 2024 statt.
Im November/Dezember 2023 führte das Bayerische Zentrum für Tourismus das vierte Jahr in Folge eine Online-Befragung unter Erstsemesterstudierenden an bayerischen Universitäten und Hochschulen durch. Die Umfrageergebnisse bieten einen exemplarischen Einblick in berücksichtigte Aspekte bei der Wahl der Bildungseinrichtung und des Studiengangs, Berufs- und Lebensziele, aktuelle Sorgen und Ängste, Assoziationen zum Thema Reisen, das Reiseverhalten und Einstellungen im Kontext der Nachhaltigkeit sowie zur Ausgestaltung von Städtereisen seitens der Erstsemesterstudierenden in Bayern. Im Fokus der Befragung steht insbesondere die Altersgruppe der Generation Z.
Die gewonnenen Daten erheben keinen Anspruch auf Repräsentativität für Erstsemesterstudierende in Bayern. Dennoch vermittelt die Gegenüberstellung der Umfrageergebnisse der vier Erhebungsreihen einen Eindruck von den jüngeren Studierendengenerationen sowie von möglichen zukünftigen Entwicklungstendenzen in den untersuchten Lebens- und Themenbereichen.
Wie gestalten sich die Reisepläne der Generation Z zwischen Dezember 2023 und April 2024? Welche Art von Winterurlaub wird bevorzugt? Inwiefern beeinflussen Faktoren wie Schnee(un)sicherheit die Generation in der Wahl ihres Urlaubsziels? Wie reagiert die Generation Z auf Schneemangel, obwohl ursprünglich ein Winter(sport)urlaub im Schnee geplant war? Und welche Einstellung zeichnet sich in Bezug auf künstliche Beschneiung und verschiedene Klimaanpassungsmaßnahmen in Skigebieten ab?
Diesen Fragen geht das Bayerische Zentrum für Tourismus (BZT) in seiner bevölkerungsrepräsentativen Umfrage unter Personen im Alter von 18 bis 74 Jahren in Deutschland, durchgeführt von GfK im November/Dezember 2023, nach. Von insgesamt 3.016 Befragten waren zum Zeitpunkt der Umfrage 488 Teilnehmende zwischen 18 und 28 Jahren alt und somit der Generation Z (Geburtenjahrgänge 1995 bis 2010) zuordenbar.
Die Auswertung fokussiert sich auf die Altersgruppe der Generation Z und stellt vergleichend die Ergebnisse mit jenen der Befragten ohne die Gen Z (29 bis 74 Jahre) gegenüber.