Grandchild care during the Covid-19 Pandemic

Before vaccinations against the Corona virus were widely available for at-risk groups, older people were a particular focus of infection protection. Due to the higher risk of severe disease, contact between grandchildren and grandparents was discouraged. At the same time, families required extra support due to closed schools and day-care centres. This chapter examines how the proportion of grandparents caring for their grandchildren - and the amount of time spent caring for them - changed during the pandemic

Lactosylceramide is synthesized in the lumen of the Golgi apparatus

AbstractRecently, synthesis of lactosylceramide has been described to occur on the cytosolic face of the Golgi [(1991) J. Biol. Chem. 266, 20907-20912]. The reactions following in the biosynthesis of higher glycosphingolipids are known to take place in the lumen of the Golgi. For our understanding of the functional organization of the multiglycosyltransferase system of glycosphingolipid synthesis in the Golgi, the knowledge of the topology of individual reactions is a prerequisite. We have developed a simple and quick assay system for sphingolipid biosynthesis and have obtained evidence that lactosylceramide is synthesized in the lumen of the Golgi. Because lactosylceramide is generated by galactosylation of glucosylceramide which, in turn, is synthesized from ceramide and UDP-Glc on the cytosolic surface of the Golgi apparatus, further efforts will be directed to the characterization of a glucosylceramide-translocator in the Golgi membranes rather than a lactosylceramide-translocator

Machine learning and robust MPC for frequency regulation with heat pumps

With the increased amount of volatile renewable energy sources connected to the electricity grid, there is an increased need for frequency regulation. On the demand side, frequency regulation services can be offered by buildings that are equipped with electric heating or cooling systems, by exploiting the thermal inertia of the building. Existing approaches for tapping into this potential typically rely on a first-principles building model, which in practice can be expensive to obtain and maintain. Here, we use the thermal inertia of a buffer storage instead, reducing the model of the building to a demand forecast. By combining a control scheme based on robust Model Predictive Control, with heating demand forecasting based on Artificial Neural Networks and online correction methods, we offer frequency regulation reserves and maintain user comfort with a system comprising a heat pump and a storage tank. We improve the exploitation of the small thermal capacity of buffer storage by using affine policies on uncertain variables. These are chosen optimally in advance, and modify the planned control sequence as the values of uncertain variables are discovered. In a three day experiment with a real multi-use building we show that the scheme is able to offer reserves and track a regulation signal while meeting the heating demand of the building. In additional numerical studies, we demonstrate that using affine policies significantly decreases the cost function and increases the amount of offered reserves and we investigate the suboptimality in comparison to an omniscient control system.Comment: 13 pages, 12 figures, 1 table, submitted to IEEE Transactions on Control Systems Technolog

Sensitivity analysis of data-driven building energy demand forecasts

Data-driven models of buildings could potentially reduce implementation barriers for demand forecasting and predictive control in the built environment. However, such models appear to be sensitive to the quality of the available input data. Here, we investigate the influence of sampling time, noise level and amount of available measurement data as well as the quality of the weather forecast on a heating demand forecast with online corrected Artificial Neural Networks. Based on a case study, we demonstrate that sampling time has a stronger influence on the prediction performance than noise level and the amount of available data. Furthermore, we show that using measured ambient temperatures for training appears to provide no benefit compared to using weather forecasts

Enkelbetreuung während der Corona-Pandemie

Großeltern leisten auch in der Pandemie einen beachtlichen Beitrag zur Kinderbetreuung. Bevor Impfungen gegen Covid-19 für Risikogruppen in breitem Umfang angeboten und wahrgenommen werden konnten, standen insbesondere ältere Menschen im Fokus des Infektionsschutzes. Aufgrund des höheren Risikos eines schweren Krankheitsverlaufs wurde z. B. von Kontakten zwischen Enkelkindern und Großeltern abgeraten. Gleichzeitig benötigten Familien aufgrund geschlossener Schulen und Kitas besonders viel Unterstützung. Wie haben sich der Anteil der Großeltern, die ihre Enkelkinder betreuen, und der zeitliche Umfang der Betreuung während der Pandemie verändert? Das überraschende Ergebnis: Während der Pandemie blieb die Enkelkinderbetreuung weitgehend stabil. Verglichen wurde zwischen dem Jahr 2017 und dem Winter 2020/21. Während 2017 39 Prozent der Großeltern ihre Enkelkinder regelmäßig betreuten, waren es im Winter 2020/21 34 Prozent. Der Rückgang in der Betreuungsquote ist allerdings nicht statistisch signifikant. Stabil geblieben ist auch der zeitliche Umfang, den Großeltern in die Enkelbetreuung steckten. Er betrug im Winter 2020/21 rund 9 Stunden pro Woche - ein gesellschaftlicher Beitrag, der nicht hoch genug geschätzt werden kann, gerade in einem Zeitraum, in dem Kinderbetreuung durch Kindergärten und Schulen oft nicht geleistet werden konnte und viele berufstätige Eltern dringend auf die großelterliche Hilfe angewiesen waren. Auf die Gesamtbevölkerung hochgerechnet handelt es sich um fast 2 Milliarden Stunden im Jahr 2020. Legt man für jede geleistete Betreuungsstunde den aktuellen Mindestlohn von 9,35 Euro zugrunde, lässt sich ein wirtschaftlicher Wert von rund 16 bis 18 Mrd. Euro schätzen. Das entspricht etwa 0,5 Prozent des Bruttoinlandsprodukts von 2020. Mareike Bünning, Erstautorin der Studie, betont: "Viele Großeltern betreuen in der Pandemie weiterhin ihre Enkel. Ältere Menschen sind also nicht nur eine schutzbedürftige Risikogruppe, sondern leisten auch einen aktiven Beitrag zur Krisenbewältigung." Der Leiter des DZA, Clemens Tesch-Römer, ergänzt: "Wir waren erstaunt, dass so viele Großeltern weiterhin Zeit mit ihren Enkeln verbracht und zuverlässig Betreuungsaufgaben übernommen haben, trotz der Risiken, die die Pandemie mit sich gebracht hat". Nur bei einigen Gruppen gab es Veränderungen: So ist bei den 60- bis 69-Jährigen ein leichter und statistisch bedeutsamer Rückgang zu verzeichnen. Auch Vorerkrankungen scheinen Großeltern kaum veranlasst zu haben, sich nicht mehr um ihre Enkelinnen und Enkel zu kümmern: Bei fünf von sechs untersuchten Risikofaktoren für einen schweren Covid-19-Verlauf zeigte sich, dass betroffene Großeltern ihre Enkelkinder im Winter 2020/21 zu ähnlichen Anteilen betreuten wie 2017. Allerdings konnten sich Großeltern, die weiter entfernt leben, während der Pandemie seltener um ihre Enkel kümmern (2020/21: 21 Prozent, 2017: 28 Prozent). Untersucht wurden Großeltern im Alter von 46 bis 90 Jahren mit mindestens einem Enkelkind unter 14 Jahren

Improved day ahead heating demand forecasting by online correction methods

Novel control strategies to reduce the heating and cooling energy consumption of buildings and districts are constantly being developed. Control on higher system levels, for example demand side management, usually requires forecasts for the future energy demand of buildings or entire districts. Such forecasts can be done with Artificial Neural Networks. However, the prediction performance of Artificial Neural Networks suffers from high variance. This means that two parameter-wise identical networks fitted to the same training data set perform differently well in forecasting the testing set. Here, we use two correction methods, one based on the forecasting error autocorrelation, and one based on online learning, to obtain reliable forecasting models. The approach is tested in the frame of day-ahead sub-hourly heating demand forecasting in a case study of a complex building, which has properties of a district heating system. It is demonstrated that the methods significantly reduce variance in prediction performance and also increase average prediction accuracy. When compared to other grey-box and black-box forecasting models, the approach performs well.ISSN:0378-7788ISSN:1872-617