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Pfeiffer, Christian
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Official Name
Pfeiffer, Christian
Main Affiliation
Österreichische Statistische Gesellschaft
Akademische Titel
Mag.rer.soc.oec.
Email
christian.pfeiffer@forschung-burgenland.at
ORCID
Scopus Author ID
57221312911
Status
staff
Research Outputs
Now showing 1 - 10 of 37
- PublicationA Comprehensive Study on the Aesthetics of Electricity Consumption Graphs on Appliance Level and their Triggering Potential on Human Emotions(SDEWES Centre, 2021-10)
; ; ; Sustainable energy consumption behavior in households is a decisive factor in contributing to climate protection. To provide residents comprehensible insights into their household’s energy consumption data, nonintrusive load monitoring on appliance level can assist. To give consumers a simple and comprehensible overview of their consumption data, which they also find aesthetically pleasing, in this work a two-stage experimental design is used to compare the perceived aesthetic appearance of different types of electricity consumption graphs on appliance level (aggregated or time-dependent) and their triggered emotion. First, a representative survey covers the general aesthetics assessment in a 2x3 mixed factorial design. Second, an in-depth eye-tracking and facial expression investigation is used to track and quantify emotions on different electricity consumption graphs on application level and their perceived advantages and disadvantages. The main results provide comprehensive insights into the aesthetics of electricity consumption visualizations to trigger positive emotions, in particular users’ preferences for simple and conventional graphs like bar charts.156 12696 - PublicationForecasting and Optimization Approaches Utilized for Simulating a Hybrid District Heating System(Hochschule Luzern, 2020-10)
; ; ; The historically grown centralized energy system is undergoing massive changes due to the transformation from centralized energy production with large assets (e.g. fossil-thermal power plants) towards a sustainable, clean and decentralized energy system. This transformation is based on the inclusion of renewable energy sources (RESs) (e.g., wind and solar) into the classical systems. However, as the energy production stemming from RESs is extremely volatile and thus challenging to predict, new approaches have to be found in order to guarantee a successful integration of RESs into the existing infrastructure. In the Austrian state of Burgenland approximately 1,000 MW of wind capacity is available. As already mentioned above, the high volatility of wind energy together with forecast uncertainties hinders the optimal integration of this RES into the existing energy system. Furthermore, the successful deployment of wind turbines was based on an attractive but timely limited subsidy scheme with a fixed feed-in tariff. As these subsidies now come to an end for more and more wind turbines and future support systems will rely on market premiums and tendering models, new approaches and business models have to be devised in order to sustain the rapid transformation of the classical energy systems. In the research project HDH Demo in close cooperation with the city of Neusiedl am See, Burgenland, Austria, the aim is to integrate wind energy into the existing district heating grid of the city. This is realized by utilizing power-to-heat technologies, e.g., heat pumps. However, an economically feasible and successful integration is based on accurate forecasts for both, wind production and district heating demand as well as the actual energy prices. Therefore, this work evaluates the applied data-driven forecasting methods. In particular, ensemble approaches that combine autoregressive models with artificial intelligent techniques are used to exploit the strengths of different methods (e.g. stability, flexibility). To compare the model performance, an overview on the accuracy and efficiency of the ensembles by using appropriate score metrics (e.g. RMSE, MAPE, R²) is given. Furthermore, a mixed integer linear optimization model is presented for computing optimized schedules for the different components (e.g., heat pumps, energy storage units, biomass boiler) of the district heating grid. Together, these two approaches, forecasting and optimization, are used to investigate and evaluate different business models, which help to ensure the future market integration of wind production.202 6147 - PublicationParticipation in Energy Transition - Challenges within the Scope of Smart Grids(2018-07)
; The inclusion and empowerment of civil society and economy are considered necessary prerequisites for the energy transition that has to be achieved. This contribution shows the process of participation approaches in general as well as a use case within the scope of smart grids in particular. The objective of this use case was to determine the users’ willingness to participate in the respective project. A participation workshop was conducted using qualitative and quantitative methods. Results show that since the participants were informed about the system solution for the first time, concern about cost and security were corollary. We conclude that the workshop served rather as instrument to inform and enlighten private end-users providing a baseline to compare results of further investigations. The forthcoming challenge is to ensure an ongoing participation process to raise acceptance and willingness to participate.562 3345 - PublicationComparison of Black Box Models for Load Profile Generation of District Heating Networks(2017-10)
; Black box modeling is a fast and efficient way of creating models for generating the heat demand of a district heating networks. A sufficient amount of high quality data has to be collected to form the basis for a valid model that can serve as training and test stand for the models. The model parameters and their influence on the heat demand are investigated and a model structure is derived. With this structure, five data mining algorithms, namely Multiple Linear Regression (LR), Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), k-Nearest Neighbor (k-NN) and Artificial Neural Networks (ANN) are utilized for creating the load models for a small district heating network located in southeast of Austria. Except for LR, all algorithms showed a good performance. They are well suited for that kind of task. K-NN has the best regression score metric with an average MAPE of 13.49 %.589 3804 - PublicationOptimierung von Smart Home Energy Management Systemen mit Usability-Tests(Leykam, 2020-11-26)
; ; ; ; Holper, M.210 861 - PublicationDie Wahrnehmung von Forschung, Technologie und Innovation in der burgenländischen BevölkerungInnovation, Forschung und Entwicklung gelten als wesentliche Wachstumsmotoren für burgenländische Unternehmen, um einerseits den Wirtschaftsstandort Burgenland attraktiver zu machen und andererseits international wettbewerbsfähig zu bleiben. Bewusstsein für Forschung, Technologie und Innovation (FTI) zu schaffen stellt einen strategischen Schwerpunkt der im Burgenland vorliegenden „FTI-Strategie 2025“ dar. Inwieweit die Bevölkerung das Burgenland aktuell mit FTI assoziiert, zeigt gegenständliche Untersuchung. 400 Burgenländerinnen und Burgenländer wurden dahingehend befragt. Neben einer Analyse der in der Bevölkerung wahrgenommenen Verbreitung von FTI nach soziodemografischen Indikatoren wurde auch die Wahrnehmung von FTI nach den drei Fokusbereichen „Nachhaltige Energie“, „Nachhaltige Lebensqualität“ und „Intelligente Prozesse, Technologien und Produkte“ untersucht.
510 364 - Publication
3 1Scopus© Citations 1 - Publication
152 340 - PublicationWie Geschichten wirken : Zum Stand der Wirkungsforschung über StorytellingDieser Artikel geht der Frage nach (1) welche empirischen Ergebnisse aktuell zum Thema der Wirkung von Storytelling vorliegen, (2) welches Storytellingverständnis in den Beiträgen angewandt wird, (3) welche Untersuchungsdesigns für die Wirkungsforschung von Storytelling angewandt werden, (4) wie valide die Forschungsdesigns und haltbar einzelne Ergebnisse sind und schließlich (5) was sich über die einzelnen Wirkungsdimensionen aussagen lässt. Dabei wurden 62 wissenschaftliche Beiträge einer Analyse unterzogen. Es stellt sich heraus, dass in den untersuchten Beiträgen die stärksten Effekte sowohl in absoluten Zahlen als auch in der Regressionsanalyse für die Erinnerung und leicht dahinter für die Verständlichkeit nachgewiesen werden. In der Regressionsanalyse sind auch die Befunde zur Wirkung von Storytelling auf die Glaubwürdigkeit sehr stark. Für die positive Wirkung auf Überzeugungskraft/Handeln gibt es viele starke Effekte aus einzelnen Studien. In der Regressionsanalyse liegt dann die Wirkung von Storytelling auf Erinnerung, Glaubwürdigkeit, Verständlichkeit und Interesse sogar signifi kant vor der häufi g beforschten Wirkung von Storytelling auf Überzeugungskraft/ Handeln. Kritisch lässt sich anmerken, dass die Studien starke Mängel im Begriffsverständnis von Storytelling aufweisen und auf studentische ProbandInnen fokussiert sind.Dieser Artikel geht der Frage nach (1) welche empirischen Ergebnisse aktuell zum Thema der Wirkung von Storytelling vorliegen, (2) welches Storytellingverständnis in den Beiträgen angewandt wird, (3) welche Untersuchungsdesigns für die Wirkungsforschung von Storytelling angewandt werden, (4) wie valide die Forschungsdesigns und haltbar einzelne Ergebnisse sind und schließlich (5) was sich über die einzelnen Wirkungsdimensionen aussagen lässt. Dabei wurden 62 wissenschaftliche Beiträge einer Analyse unterzogen. Es stellt sich heraus, dass in den untersuchten Beiträgen die stärksten Effekte sowohl in absoluten Zahlen als auch in der Regressionsanalyse für die Erinnerung und leicht dahinter für die Verständlichkeit nachgewiesen werden. In der Regressionsanalyse sind auch die Befunde zur Wirkung von Storytelling auf die Glaubwürdigkeit sehr stark. Für die positive Wirkung auf Überzeugungskraft/Handeln gibt es viele starke Effekte aus einzelnen Studien. In der Regressionsanalyse liegt dann die Wirkung von Storytelling auf Erinnerung, Glaubwürdigkeit, Verständlichkeit und Interesse sogar signifi kant vor der häufi g beforschten Wirkung von Storytelling auf Überzeugungskraft/ Handeln. Kritisch lässt sich anmerken, dass die Studien starke Mängel im Begriffsverständnis von Storytelling aufweisen und auf studentische ProbandInnen fokussiert sind.
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