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Big Data for Grid Planning

Das Projekt "Big Data for Grid Planning" wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme.

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Gewinnung von Messdaten für die Planung des Netzausbaus

Das Projekt "Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Gewinnung von Messdaten für die Planung des Netzausbaus" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Stadtwerke Augsburg Holding GmbH.

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Daten erfassen und bereitstellen

Das Projekt "Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Daten erfassen und bereitstellen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Stadtwerke Kempen GmbH.

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Geodaten und Lastzeitreihen

Das Projekt "Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Geodaten und Lastzeitreihen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: greenventory GmbH.

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Strukturierte Bereitstellung von Messwerten aus dem Niederspannungsnetz

Das Projekt "Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Strukturierte Bereitstellung von Messwerten aus dem Niederspannungsnetz" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Markt Frammersbach.

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Algorithmen und Validierung

Das Projekt "Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Algorithmen und Validierung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme.

Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Erzeugung und Nutzung von Zeitreihen in Netzberechnungen zur genaueren Prognose des Netzausbau-Bedarfs

Das Projekt "Big Data for Grid Planning, Teilvorhaben: Erzeugung und Nutzung von Zeitreihen in Netzberechnungen zur genaueren Prognose des Netzausbau-Bedarfs" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Adapted Solutions GmbH.

Agrarsysteme der Zukunft_2: Innovative Nutzung des Grünlands für eine nachhaltige Intensivierung der Landwirtschaft im Landschaftsmaßstab, Teilprojekt G

Das Projekt "Agrarsysteme der Zukunft_2: Innovative Nutzung des Grünlands für eine nachhaltige Intensivierung der Landwirtschaft im Landschaftsmaßstab, Teilprojekt G" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Hohenheim, Institut für Landwirtschaftliche Betriebslehre (410), Fachgebiet Landwirtschaftliche Betriebslehre (410b).

Prüfung der Wasserstoffversprödungsaffinität von Komponenten für Wasserstoffspeichermaterialien, Teilprojekt: Big Data Analytics und Entwicklung einer Wissensdatenbank für Wasserstoffspeichermaterialien

Das Projekt "Prüfung der Wasserstoffversprödungsaffinität von Komponenten für Wasserstoffspeichermaterialien, Teilprojekt: Big Data Analytics und Entwicklung einer Wissensdatenbank für Wasserstoffspeichermaterialien" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: NUROMEDIA GmbH.

Integration von Qualitätsparametern bei der Energieoptimierung von Wassergewinnungen - Entwicklung eines ganzheitlichen Optimierungsansatzes, Teilvorhaben: Qualitätsorientierte Steuerung von Brunnengalerien

Das Projekt "Integration von Qualitätsparametern bei der Energieoptimierung von Wassergewinnungen - Entwicklung eines ganzheitlichen Optimierungsansatzes, Teilvorhaben: Qualitätsorientierte Steuerung von Brunnengalerien" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: IWW Institut für Wasserforschung gemeinnützige GmbH.In zahlreichen Forschungsprojekten wurden bereits Energieverbräuche und Energieeinsparpotentiale in den Bereichen Wassergewinnung, -aufbereitung und -verteilung über separate Systemanalysen untersucht. Nur wenige Forschungsprojekte, wie z.B.das BMBF-geförderte ENERWA-Vorhaben, haben durch die gekoppelte Betrachtung der genannten Bereiche einen ganzheitlichen energetischen Betrachtungsansatz der wasserwirtschaftlichen Wertschöpfungskette erarbeitet. Aber auch diese Ansätze haben bei der energetischen Betrachtung die Wasserressource ausgegrenzt. Ein wichtiger Grund für das Fehlen solcher integrativer Betriebsstrategien ist, dass die Entwicklung innovativer Ansätze mit einem hohen Personalaufwand und finanziellen Risiko verbunden ist, welche im Betrieb durch die Wasserunternehmen nicht geleistet werden kann. Optimierungsmaßnahmen orientieren sich deshalb gemeinhin ausschließlich an den allgemein anerkannten Regeln der Technik und können nur selten darüber hinaus erprobt werden. Das vorliegende Vorhaben zielt daher darauf ab, diese Lücke bestehender Optimierungsansätze zu schließen, indem es intelligente, praxisorientierte Analysewerkzeuge zur integrierten qualitäts- und energieoptimierten Steuerung von Brunnengalerien für Anlagenbetreiber entwickelt. Hierbei kommen innovative Analysemethoden aus den Bereichen Big Data und KI zur Anwendung, um die bereits in der Praxis angewendete Methoden zur energetischen Optimierung von Pump- und Verteilungssystemen in der Wassergewinnung und die durch Grundwasserdargebot und -qualität vorgegebenen Limitierungen bzw. Optimierungspotentiale zu verbinden. Aufbauend auf den praktischen Erkenntnissen wird eine fachlich anerkannte Optimierungsmethodik, bestehend aus praxisorientierten Leitfäden und Tools, entwickelt, welche die wasserwirtschaftliche Nutzung von Einzelbrunnen und Brunnengalerien fokussiert und somit Wasserversorgungsunternehmen und Industriebetriebe mit eigener Wassergewinnung adressiert.

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