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There are 4 results.

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In dieser Grafik sind jene Themen dargestellt, welche rund um die „Social Licence to Automate“ im Rahmen des Projektes betrachtet wurden. Weiters wird ein überblicksmäßiger Ablauf der Vorgehensweise gezeigt.

Project Overview

This diagram shows the topics that were considered in the context of the project "Social License to Automate". Furthermore, an overview of the methodology is given.

Copyright: AIT Austrian Institute of Technology GmbH

Diese Grafik zeigt das im Projektrahmen entwickelte DSM Interaktions-Akzeptanzmodell die zentralen vertrauensbildenden Interaktions-Features und deren sich in Abhängigkeit vom Automatisierungslevel verändernde Relevanz für Vertrauensbildung und Akzeptanz.

DSM Interaction and acceptance model

This figure shows the DSM interaction and acceptance model developed within the project framework, the central trust-building interaction features as well as their changing relevance for the building of trust and acceptance depending on the automation level.

Copyright: AIT Austrian Institute of Technology GmbH

Die Grafik bietet einen Überblick zur Vorgehensweise bei der quantitativen Analyse von Haushaltsflexibilität und den daraus abgeleiteten Schlussfolgerungen. Der über intelligente Zähler erfasste Stromverbrauch wurde gemeinsam mit Diversitätsdimensionen und assoziierten Aspekten wie Geschlecht, Haushaltsstruktur, Einkommen und vorhandene Technologien erhoben und im Rahmen von Feldtests eingesetzte Treatments wie Tarifermäßigungen bei Spitzenlastreduktion im Datensatz festgehalten. Über quantitative Methoden wie F-Test oder Levene Test der Varianz, Regressionsanalyse und Plots des durchschnittlichen Verbrauchs wurden Einblicke in die Verbrauchsmuster gewonnen und diversitätsspezifische Unterschiede abgeleitet. Darauf aufbauend wurden Datenqualitätskriterien für künftige Forschungen formuliert und die verstärkte Einbeziehung unterschiedlicher Nutzer:innengruppen in DSM-Programme empfohlen.

Analysis of Gender and Diversity Factors in Relation to Energy Consumption Flexibility

The graphic provides an overview of the approach to the quantitative analysis of household flexibility and the conclusions derived from it. Electricity consumption, recorded via smart meters, was combined with diversity dimensions and associated aspects such as gender, household structure, income, and available technologies. Treatments implemented during field tests, such as tariff reductions for peak load reductions, were documented in the dataset. Quantitative methods, including F-tests or Levene's test for variance, regression analysis, and plots of average consumption, were used to gain insights into consumption patterns and identify diversity-specific differences. Building on these findings, data quality criteria for future research were formulated, and a stronger inclusion of diverse user groups in demand-side management (DSM) programs was recommended.

Copyright: SLA2.0

Das Framework stellt Zusammenhänge zwischen den Diversitätsdimensionen Geschlecht, Alter und Einkommen, sowie den Unterkategorien Elternschaft und Besitztum, mit Bereitschaft zu Flexibilität, Akzeptanz externer Kontrolle, sowie technologiebedingter und sozial bedingter Fähigkeit zur Flexibilität dar.
Frauen weisen eine erhöhte soziale bedingte Fähigkeit zur Flexibilität auf, da sie eher für die entsprechenden Aktivitäten verantwortlich sind, Männer verstärkt eine technologiebedingte, wobei diese auch eher an Automatisierung und finanziellen Vorteilen interessiert sind. Jüngere und ältere Personen sind eher flexibilitätsbereit, jüngere auch eher bereit zur Akzeptanz externer Kontrolle, während ältere diese vermehrt ablehnen. Technologisch und sozial bedingte Fähigkeit ist verstärkt von Elternschaft beeinflusst, die vor allem die soziale einschränkt, die technologische aber fördern kann und auch bereitschaftsfördernd wirkt. Sowohl höhere als auch niedrigere Einkommen können sich bereitschaftsfördernd auswirken, wobei bei niedrigem Einkommen finanzielle Motive zentral im Vordergrund stehen. Höhere Einkommen wirken sich zudem positiv auch die Fähigkeit zu Flexibilität (technologisch und sozial) aus. Besitztum von EVs oder Einfamilienhäusern spielt hier eine zentrale Rolle und fördert Bereitschaft, Akzeptanz externer Kontrolle bei Hausbesitz mit Prosumer-Technologien, sowie die technologisch bedingte Fähigkeit.

Diversity-specific flexibility framework for demand-side management

The framework illustrates the connections between the diversity dimensions of gender, age, and income, as well as the subcategories of parenthood and ownership, with willingness to be flexible, acceptance of external control, and flexibility driven by technology or social factors. Women exhibit an increased socially-driven flexibility, as they are more often responsible for the relevant activities, while men tend to have greater technologically-driven flexibility and are more interested in automation and financial benefits. Younger and older individuals are generally more willing to be flexible, with younger people being more open to accepting external control, whereas older individuals are more likely to reject it. Technologically and socially-driven flexibility is significantly influenced by parenthood, which tends to limit social flexibility but can enhance technological flexibility and foster willingness. Both higher and lower incomes can promote willingness, with financial motives being a central driver for those with lower incomes. Higher incomes also positively impact the ability to be flexible (both technologically and socially). Ownership of electric vehicles (EVs) or single-family homes plays a key role, enhancing willingness, acceptance of external control (in the case of homeowners with prosumer technologies), and technologically-driven flexibility.