IEA UsersTCP "Social License to Automate 2.0": Task Status Report (2023)

Innerhalb des ersten Projektjahres wurde der Forschungsstand zur Rolle von Gender- und Diversität im Kontext von Demand Side Management mittels Literaturanalyse erhoben, eine Typologie zu Energiegemeinschaften und ihrer Berücksichtigung von sozialen Merkmalen erstellt, sowie vorhandenen Daten aus Projekten in Bezug auf DSM-relevante Einstellungen und Unterschiede in den Lastprofilen unter Auswertung nach demografischen Merkmalen durchgeführt.

Im Rahmen der Literaturanalyse wurde das Spannungsfeld zwischen dem als „männlich" wahrgenommenen Technologiebereich und dem als „weiblich" konnotierten Bereich des Zuhauses/ Wohnbereichs im DSM-Kontext deutlich sichtbar. Zudem haben Haushalte mit geringem Einkommen Schwierigkeiten, zu für Flexibilität und Einsparungen erforderliche Technologie Zugang zu erhalten. Disparitäten in den Beteiligungsmöglichkeiten von älteren und jungen Menschen an DSM-Programmen und deren komplexe Gründe werden zudem im Programmdesign unzureichend berücksichtigt.

Zur Sammlung und Charakterisierung von Energiegemeinschaften wurde eine gemeinsame Methodologie zur Analyse definiert. Eine Literaturrecherche ergab eine nuancierte Typologie von Energiegemeinschaftskonzepten und -projekten über die Analyse von laufenden Pilotstudien anhand von wissenschaftlichen Quellen und Projektberichten. Die Ergebnisse zeigten, dass, obwohl soziale Aspekte in den Konzepten der EG-Initiativen eine wesentliche Rolle spielen, diese nicht explizit adressiert werden und es konkrete Bemessungsgrundlagen zur Evaluierung derselben fehlen. Auch in der Literatur zur sozialen Lizenz fehlt in den konzeptuellen Definitionen in den meisten Fällen die ausdrückliche Verknüpfung mit sozialen Auswirkungen und der Frage, inwiefern diese durch die Fokussierung auf Maßnahmen zur Verbesserung oder Aufrechthaltung der sozialen Lizenz beeinflusst oder gar verbessert werden.

Die erste Datenanalyse wurde anhand von zwei Use Cases (ECHOES-Umfrage (ca. 18.000 Haushalte in 31 Ländern (EU + Großbritannien, Norwegen, Türkei, Schweiz), Lastprofile von 152 österreichischen Single-Haushalten) durchgeführt. Die Ergebnisse machen diversitätsbedingte Unterschiede deutlich und zeigen, dass Frauen, jüngere Personen, sowie Personen, die sich selbst als "besser situiert" einschätzen, automatisiertem DSM gegenüber positiver eingestellt sind und Frauen, die sich selbst als wohlhabender einschätzen, sind eher bereit, Automatisierung zu akzeptieren.

Darüber hinaus konnten geschlechtsspezifische Unterschiede im Lastprofil in Bezug auf Lastspitzen, saisonale Schwankungen und Behandlungseffekte festgestellt werden: Die Ergebnisse zeigten höhere Verbrauchsspitzen für Frauen an Wochentagen, insgesamt höhere Verbrauchsbasislinien auf täglichen Verbrauchsprofilen für Männer, höhere Verbrauchsspitzen für Frauen im Winter und einen insgesamt geringeren Verbrauch für Frauen im Sommer.

Im 2. Projektjahr werden über eingebrachte Use Cases detailliertere Einblicke sowie Flexibilitätsprofile erarbeitet, das Social License Konzept erweitert und Empfehlungen für Stakeholder:innen entwickelt.