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1999 - 199912000 - 20041

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Publication Type: search.filters.UBSTyp.Abschlussarbeit (Diplom)Subject: search.filters.subject.330

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    ItemOpen Access
    Environmental external costs from power generation by renewable energies
    (2004) Braun, Martin
    In the following decades there will be a fundamental structural change in the European power supply system. This structural change is forced by several factors, e.g. the European Union Greenhouse Gas Emission Trading Scheme, the strategic goal for the European Union of a more sustainable development, energy policy targets to double the share of renewable ener-gies, the phase out or moratoria of the nuclear industry in some European Union member states, and the need of more than 200 GW of new power plant capacities in EU-15. The struc-tural change has to be embedded into an economic, social and ecological framework. Within this framework, there is a variety of possible options to create a future power supply which fulfils the multiple criteria. Generally, different technologies can be chosen which all have their own advantages and disadvantages. It is a challenging decision-making process because fossil-fired power plants tend to be economically advantageous and ecologically disadvanta-geous whereas renewable energy systems tend to be ecologically advantageous and economi-cally disadvantageous. This study gives a comparison of the estimated external costs (environmental aspects) and internal costs (economic aspects) of different power generation technologies in the year 2010 in order to support the decision-making process of future power plant investments in the framework of a sustainable development. A life cycle analysis gives considerable life cycle data for photovoltaic systems, wind turbines, fuel cells, bio-fuelled combined heat and power plants, biomass, water, solar thermal, geothermal, coal-fired, lignite-fired and natural gas-fired power plants as well as nuclear power plants. This database is used for the estimation of external costs which is based on updated factors of damage and avoidance costs for selected emissions. The damage factors are calculated with the software tool EcoSense following the impact pathway approach. Global warming and discounting are considered to be the hot spots in the external costs discussion. An avoidance costs approach is applied which is assumed to fulfil sustainability criteria. The comparison of the external costs of the technologies analysed shows that external costs of power generation technologies using renewable energies and nuclear power plants are in the range of 0.03-3.79 €-Cent/kWhel whereas the external costs of power generation technologies using organic fossil fuels are in the range of 3.37-27.98 €-Cent/kWhel. However, the comparison of the internal costs shows that fossil-fuelled power plants have the lowest internal costs compared to the other technologies analysed. This trade-off between external and internal costs requires a comparison of the social costs which are the sum of internal and external costs. The comparison of the social costs shows five social cost clusters for the ana-lysed technologies for the year 2010. Nuclear power plants have social costs of less than 10 €-Cent/kWhel. Wind turbines and river power plants have slightly higher social costs of 10-15 €-Cent/kWhel. Biomass power plants, bio-fuelled combined heat and power plants, solar ther-mal power plants, geothermal power plants and natural gas-fired power plants have social costs in the range of 15-20 €-Cent/kWhel. Photovoltaic systems in Spain, fuel cells, coal-fired power plants and lignite-fired power plants have social costs in the range of 20-35 €-Cent/kWhel. The highest social costs are caused by Photovoltaic systems in Germany with more than 35 €-Cent/kWhel.
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    ItemOpen Access
    Vom systemischen Denken zur Methode System Dynamics
    (1999) Kapmeier, Florian
    Die Diplomarbeit „Vom systemischen Denken zur Methode System Dynamics“ ordnet den aktuellen Stand der Forschungsarbeiten zum Thema System Dynamics und führt die verschiedenen Perspektiven systematisch einer Bewertung zu. Die Problemstellung ergibt sich daraus, dass Menschen i.d.R. Schwierigkeiten haben, dynamische Konsequenzen ihrer Entscheidungen, d.h. räumlich und zeitlich verschobene Wirkungen, zu erfassen. Beispielhaft hierfür sind u.a. Straßenbauprojekte zur Reduktion des Verkehrsaufkommens, die nach Durchführung im Gegenteil eher zusätzliche Verkehrsstaus mit längeren Fahrzeiten für Autofahrer und größerer Umweltverschmutzung nach sich zogen. Mit Hilfe der Systemanalysemethode System Dynamics soll der Mensch lernen, komplexe Ursache-Wirkungs-beziehungen zu erkennen. Inzwischen verbreitet sich System Dynamics zunehmend mit vielfältigen Anwendungsmöglichkeiten im schulischen, sozialen und Managementbereich. Formale Modelle erlauben im Gegensatz zu mentalen Modellen die Identifikation von Schwachstellen im empirisch kognitiven Wissen sowie die Analyse von Implikationen von Entscheidungen mittels Simulation. Diese formalen Modelle bilden die Grundlage für systemisches Denken. Der Begriff systemisches Denken ist in der Wissenschaft nicht eindeutig definiert, da ihn verschiedene Disziplinen, u.a. Systemtheorie, Kybernetik oder Operations Research, unterschiedlich verwenden. Darüber hinaus wird der Begriff innerhalb des Forschungsgebietes System Dynamics gegenüber der Methode selbst nicht eindeutig abgegrenzt. Dennoch besteht Konsens dahingehend, dass systemisches Denken den Menschen dabei unterstützen soll, die Welt als komplexes System zu erkennen und zu begreifen. Der Mensch soll befähigt werden, schneller zu lernen und ferner Instrumente zu entwickeln, die es ihm ermöglichen, adäquate Entscheidungsregeln für alle Arten von Systemen aufzustellen. Innerhalb des Forschungsgebietes System Dynamics wurden in der Zwischenzeit verschiedene Instrumente entwickelt, die dem Erlernen systemischen Denkens dienen. Fasst man die verschiedenen Definitionen zusammen, so wird System Dynamics, abstrahierend von unterschiedlichen Ansatzpunkten, als eine Methode aufgefasst, mit deren Hilfe der Mensch seine Wahrnehmungsfähigkeit verbessert, was zu einem tiefgründigeren Verständnis der ihn umgebenden komplexen Systeme führen kann. Die verschiedenen Forschungsperspektiven und Meinungen werden in der Arbeit entsprechend abgegrenzt und eingeordnet. System Dynamics basiert auf der Annahme, dass Systeme aus Strukturen bestehen, die das Systemverhalten determinieren und umfasst einen qualitativen und einen quantitativen Modellierungsansatz. Die qualitative Modellierungsmethode enthält die Erstellung von Kausaldiagrammen (formale Modelle). Eine Vielzahl von Wissenschaftlern ist allerdings der Überzeugung, dass systemisches Denken nur durch die Anwendung von quantitativem System Dynamics zu erlernen sei. Quantitatives System Dynamics schließt die Erstellung von Flussdiagrammen und darauf aufbauende Simulationsläufe ein. Systemelemente werden als Fluss- und Zustandsgrößen abgebildet und zusammen mit ihren Verknüpfungen in Form mathematischer Gleichungen erfasst. Mit Anwendung von rechnergestützten Simulationsprogrammen kann das Systemverhalten auf Basis dieser Gleichungen in einer virtuellen Welt generiert und mit dem Verhalten des Systems in der realen Welt verglichen werden. Dadurch kann das systemische Verstehen signifikant verbessert und der Lernprozess des Modellierers beschleunigt werden. Aufgrund der Externalisierung mentaler Modelle und der Transformierung in formale Modelle kann sich demnach die Struktur der mentalen Modelle verändern - der Entscheidungsträger lernt, wobei zwischen Verbesserungs- und Erneuerungslernen unterschieden wird. Daneben besteht die Möglichkeit, bereits existierende Simulationsmodelle, die in der Arbeit kategorisiert werden, anzuwenden. Aus den unterschiedlichen Arten der Erstellung, Nutzung und des Gebrauchs von verschiedenen Simulationsmodellen ergeben sich Ansatzpunkte für Grenzen und Kritik, die in der Arbeit ausgeführt werden. Abschließend wird ein neuer Forschungsschwerpunkt, die Optimierung von System Dynamics-Modellen, kritisch besprochen. Dieser wird primär durch moderne Computertechnologie ermöglicht und ergibt sich aus dem Anspruch des Modellierers, das Ergebnis eines Simulationslaufes kontinuierlich zu verbessern.