Projekt plant Strombedarf in Entwicklungsländern

06. April 2021 13:41

Zürich/Dübendorf ZH - Eine Doktorandin von ETH und Empa entwickelt derzeit ein Computermodell, das Daten über den Strombedarf in bisher nicht elektrifizierten Gegenden der Erde liefert. Es soll helfen, die richtige Grösse für geplante Stromnetze zu ermitteln und Energiepreise niedrig zu halten.

Das Projekt einer Doktorandin der Instituts für Bauphysik an der Eidgenössischen Technischen Hochschule Zürich (ETH) und des Urban Energy Systems Lab der Eidgenössischen Materialprüfungs- und Forschungsanstalt (Empa) will Projektentwicklern eine Grundlage für die Abschätzung des Strombedarfs in Entwicklungsländern mit kaum vorhandener Infrastruktur liefern. 

Der Ansatz zeigt die Probleme auf: Einerseits sind in Entwicklungsländern die technischen Möglichkeiten zur Elektrifizierung vorhanden und mit der Solarenergie sogar günstiger geworden. Andererseits sind Investitionen in einem schwachen wirtschaftlichen Umfeld risikoreich. Und geraten die geplanten Anlagen zu gross, tragen sie unter Umständen zu überhöhten Strompreisen und damit zu noch grösserer Armut bei.

Ihre Feldarbeit in 250 Haushalten führte Cristina Dominguez in Kenias Osten durch. „Bei unseren Erhebungen vor Ort befragten wir die Leute, welche Geräte sie nach dem ersten Jahr beziehungsweise zweiten Jahr mit Stromanschluss kaufen würden“, wird Dominguez in einer Medienmitteilung zitiert. „Dies glichen wir dann mit Haushalten ab, die diesen Prozess bereits hinter sich hatten.“ Auch Tagebücher wurden herangezogen, aus denen hervorgeht, wie sich Tätigkeiten von Menschen veränderten, wenn durch den Anschluss an ein Stromnetz etwa ihre Wege zu Kerosinhändlern obsolet wurden.

Damit das Modell der Forscherin am Ende weltweit Aussagekraft hat, unterstützen sie Forschungsinstitute in Guatemala und Pakistan mit äquivalenten Datensätzen aus ihren Ländern. Darüber hinaus kombiniert Dominguez globale Datensätze von Organisationen wie der Weltbank mit jenen von Projektentwicklungsfirmen und Mini-Grid-Unternehmen. Schliesslich helfen Algorithmen des Maschinenlernens und des Data Minings bei der Suche nach Mustern.

Im Computermodell von Dominguez liege das Potenzial, zumindest eine Hürde für die Elektrifizierung zu überwinden, so die Empa. Dadurch könne es den Anstoss für einen Weg aus der Armut liefern. mm

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