@techreport{VetterHaugBaumannetal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Baumann, Lukas and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 2. Arbeitspapier: Identifikation von Motivatoren}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg / Institut f{\"u}r Sozialforschung und Technikfolgenabsch{\"a}tzung (IST)}, doi = {10.13140/RG.2.2.11159.85925}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60357}, pages = {15}, abstract = {Viele L{\"a}nder setzen auf den Einbau digitaler Messtechnologien f{\"u}r Privathaushalte, die als zentraler Bestandteil von Smart-Grids, intelligenter Stromnetze installiert werden, um Stromnetzstabilit{\"a}t zu gew{\"a}hrleisten. Die Messung des Stromverbrauchs kann an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen r{\"u}ckgemeldet werden. Dabei zeigt sich, dass nicht nur die Anzeige bzw. die Sichtbarmachung des Stromverbrauchs zu einer m{\"o}glichen Reduktion des Energieverbrauchs f{\"u}hrt, sondern dass die individuelle Ansprache von Haushalten und soziale, finanzielle sowie ideelle Anreize die Haushalte langfristig zur Energiereduktion bewegen. Der {\"U}berblick {\"u}ber Motivatoren im Zusammenhang mit einer Energieverbrauchsr{\"u}ckmeldung bietet Hinweise f{\"u}r eine geplante Bev{\"o}lkerungsbefragung sowie die Entwicklung einer Web-App im Rahmen des Projekts EVEKT.}, language = {de} } @techreport{VetterWeberHaugetal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Weber, Karsten and Haug, Sonja and Dotter, Caroline}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 3. Arbeitspapier: Die Gefahr des Rebound-Effektes}, organization = {Ostbayerische Technische Hochschule (OTH) Regensburg / Institut f{\"u}r Sozialforschung und Technikfolgenabsch{\"a}tzung (IST)}, doi = {10.13140/RG.2.2.24581.63205}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-60382}, pages = {8}, abstract = {Politische Energieeffizienzprogramme und gesetzliche Vorgaben fordern einen Emissionsr{\"u}ckgang in Deutschland. Dieser soll auch durch die verst{\"a}rkte Digitalisierung des Energiesektors erreicht werden. H{\"a}ufig werden bei Einf{\"u}hrung effizienzsteigernder technischer Systeme Rebound-Effekte beobachtet, die Energieeinsparungen verringern. Worin Rebound-Effekte bestehen, wie sie entstehen und wie sie mit Entwicklungen der Stromnutzung in Privathaushalten zusammenh{\"a}ngen, wird in diesem Arbeitspapier behandelt.}, language = {de} } @unpublished{DotterVetterHaugetal., author = {Dotter, Caroline and Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Weber, Karsten}, title = {Determinants of Electricity Expenditure by Private Households. Analysis of the 2018 Survey of Income and Expenditure for Germany}, publisher = {SSRN - Elsevier}, doi = {10.2139/ssrn.4815428}, abstract = {Determinants of household electricity consumption measured by smart meters found by the authors in a scoping review were analyzed for the example of Germany utilizing the 2018 Survey of Income and Expenditure. All variables identified in the scoping review were covered in the survey (number and type of appliances, sociodemographic, and dwelling-related aspects). One can therefore use this large representative data set to test these relationships for German households. Expenditure on electricity is considered an indicator of household electricity consumption. The determinants show weak to moderate correlations with energy expenditure in bivariate analyses. The multivariate analysis shows effects of household-specific, dwelling-related, and appliance-specific factors. Models considering only one aspect overestimate this effect. Thus, all three aspects should be considered simultaneously when explaining residential electricity consumption. The largest effects are found for electricity as the main energy source for heating, the number of household members, as well as their presence at home. While household structure plays an important part in explaining residential energy consumption, dwelling and appliance-related aspects influence it as well. The latter aspects may be influenced by appropriate policy measures.}, language = {en} } @techreport{VetterHaugDotteretal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 5. Arbeitspapier: Segmentierung von Verbrauchergruppen mittels Clusteranalyse basierend auf einer Bev{\"o}lkerungsbefragung in Deutschland}, doi = {10.13140/RG.2.2.17667.11043}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77436}, pages = {27}, abstract = {Ziel dieses Arbeitspapiers ist es, Haushalte in unterschiedliche Verbrauchergruppen zu kategorisieren, um Schlussfolgerungen f{\"u}r eine zielgerichtete Ansprache zur Stromverbrauchsreduktion zu ziehen. In diesem Bericht werden Umfragedaten einer repr{\"a}sentativen Online-Bev{\"o}lkerungsbefragung f{\"u}r Deutschland (11/2023, n=2.027) ausgewertet. Zur Differenzierung von Verbrauchergruppen wurde eine Two-Step-Clusteranalyse zur Bestimmung der Clustervariablen und Bestimmung der Clusteranzahl durchgef{\"u}hrt. Anschließend wurden die Ergebnisse mit einer k-means-Clusterl{\"o}sung validiert; mit der metrische soziodemografische Variablen (Alter, Haushaltsgr{\"o}ße, Netto{\"a}quivalenzeinkommen und monatliche Stromkosten) aufgenommen wurden. Zwei Verbrauchersegmente resultierten aus dieser Clusterbildung: Cluster 1 besteht aus j{\"u}ngeren, gr{\"o}ßeren Haushalten mit geringerem Einkommen, die h{\"o}here Stromkosten aufweisen als Cluster 2, welches aus {\"a}lteren Haushalten mit einer geringeren Haushaltsgr{\"o}ße von durchschnittlich 1,63 Personen und h{\"o}herem Einkommen sowie geringeren Stromkosten besteht. Es wird untersucht, wie sich die Cluster im Hinblick auf Nutzungsszenarien f{\"u}r Smart-Meter-Anwendungen, die Einstellung zum Zugriff auf Energiedaten, damit in Verbindung stehende Anreize und potenzielle Empf{\"a}nger von Energiedaten unterscheiden lassen. Schlussfolgerungen f{\"u}r die zielgruppengerechte Adres-sierung von Energiesparwendungen werden abgeleitet.}, language = {de} } @techreport{VetterHaugDotteretal., type = {Working Paper}, author = {Vetter, Miriam and Haug, Sonja and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {EVEKT - Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende durch KI-Technologien und datenbasierte Mehrwertdienste. 4. Arbeitspapier: Akzeptanz und Nutzungsbereitschaft von Smart-Meter-Anwendungen und datenbasierten Mehrwertdiensten}, doi = {10.13140/RG.2.2.33227.60968}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-77421}, pages = {36}, abstract = {Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilit{\"a}t zu gew{\"a}hrleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, k{\"o}nnen an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) r{\"u}ckgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde eine Online-Befragung der Wohnbev{\"o}lkerung in Deutschland (n=2.027) durchgef{\"u}hrt, deren Ergebnisse im Folgenden dargestellt werden. Abgefragt wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromz{\"a}hler bzw. Smart-Meter sowie Anwendungsszenarien. Der H{\"a}lfte der Befragten ist der Begriff Smart-Meter bekannt, etwa ein Zehntel aller Befragten verf{\"u}gt nach eigenen Angaben bereits {\"u}ber einen intelligenten Stromz{\"a}hler oder einen Smart-Meter. Zudem bestehen bei einem hohen Anteil der Befragten Erwartungen bez{\"u}glich N{\"u}tzlichkeit und Energiereduktion. Ein Nutzungsszenario mit Kostensparhinweisen wird h{\"a}ufiger gew{\"u}nscht als eine Anzeige des Echt-zeitstromverbrauchs mit dem Energieverbrauch von einzelnen Haushaltsger{\"a}ten. Bei den Inhalten der Apps w{\"u}rden vor allem finanzielle und ideelle Anreize zum Energiesparen motivieren. Dem Datenschutz messen die Befragten h{\"o}chste Bedeutung zu. Als Schlussfolgerung kann formuliert werden, dass intelligente Messtechnologien bis zu einem gewissen Grad schon bekannt, aber in Deutschland wenig verbreitet sind. Die Nutzungsm{\"o}glichkeiten f{\"u}r Strom- und Kostenreduktion werden bisher kaum ausgesch{\"o}pft. Bestehenden (Datenschutz-)Bedenken gegen{\"u}ber der Technologie sollte mit intensiver Aufkl{\"a}rung und Information begegnet werden.}, language = {de} } @misc{HaugVetterDotteretal., author = {Haug, Sonja and Vetter, Miriam and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {Forschungsprojekt „EVEKT „Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste" — Fragebogen zur Online-Befragung und Codeplan}, address = {Regensburg}, doi = {10.35096/othr/pub-8740}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:898-opus4-87409}, pages = {23}, abstract = {Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilit{\"a}t zu gew{\"a}hrleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, k{\"o}nnen an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) r{\"u}ckgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde 2023 eine Online-Befragung der Wohnbev{\"o}lkerung in Deutschland durchgef{\"u}hrt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromz{\"a}hler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken.}, language = {de} } @misc{HaugVetterDotteretal., author = {Haug, Sonja and Vetter, Miriam and Dotter, Caroline and Weber, Karsten}, title = {Forschungsprojekt "EVEKT "Erh{\"o}hung der Verbraucherpartizipation an der Energiewende und datenbasierte Mehrwertdienste" — Datensatz [Data set]}, doi = {10.5281/zenodo.17962728}, abstract = {Um Leistungsschwankungen im Stromnetz durch fluktuierende erneuerbare Energien auszugleichen, sollen in Deutschland intelligente Messtechnologien in Privathaushalten verbaut werden. Diese gelten als zentraler Bestandteil sog. Smart-Grids (intelligente Stromnetze), die Stromnachfrage und -angebot steuern, um Stromnetzstabilit{\"a}t zu gew{\"a}hrleisten. Die Werte, die bei der Messung des Stromverbrauchs in Privathaushalten erhoben werden, k{\"o}nnen an die Verbraucher*innen mithilfe von Apps oder anderer Smart-Meter-Plattformen (datenbasierte Mehrwertdienste) r{\"u}ckgemeldet werden. Vor diesem Hintergrund wurde 2023 eine Online-Befragung der Wohnbev{\"o}lkerung in Deutschland durchgef{\"u}hrt (n=2.027). Untersucht wurden Bekanntheit, Nutzungsbereitschaft und Akzeptanz intelligenter Stromz{\"a}hler bzw. Smart-Meter sowie die Nutzungsintention bei Anwendungsszenarien und Datenschutzbedenken.}, language = {de} }