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Der unbeabsichtigte Luftaustausch durch die Gebäudehülle ist eine der wesentlichen Quellen für Wärmeverluste in Gebäuden und deren Energieverbrauch. Die Quantifizierung und Identifikation einzelner Leckagen in der Gebäudehülle ist mit Stand-der-Technik Verfahren bisher anspruchsvoll, zeitaufwändig und hängt stark von der Erfahrung des jeweiligen Energieberaters ab. Das schnelle und sichere Auffinden von Leckagen spielt allerdings eine entscheidende Rolle bei einer zügigen und großflächigen Sanierung von Bestandsgebäuden. In diesem Projekt soll ein Messsystem sowie eine dafür geeignete Ultraschallquelle entwickelt werden, mit dem Ziel, Leckagen in Gebäudehüllen schnell und für Bewohner möglichst störungsfrei zu identifizieren. Das System basiert auf der Kombination von Schallquellenortung mittels Mikrofon-Array-Technologie ('Akustische Kamera') und Infrarotthermografie. Durch die kombinierte Auswertung von Akustik und Thermografie können die Vorteile beider Verfahren kombiniert und die spezifischen Nachteile der einzelnen Verfahren verringert werden. Im Labor wird untersucht, wie mit dieser Methode die energetische Relevanz (Luftaustauschrate) verschiedener Leckagen bestimmt werden kann. Entwicklungsbegleitende Tests an Sanierungsbaustellen sollen Praxisanforderungen gewährleisten und zu einer Beschleunigung der Prozesse der seriellen Gebäudesanierung führen. Abschließend ist ein Ergebnisvergleich des Systems mit einer professionellen Luftdichtheitsprüfung nach Stand der Technik geplant. SONOTEC fokussiert sich im Rahmen des kombinierten Prototyps des Messsystems auf die Entwicklung der Hardware der Ultraschallquelle.
Das Ziel des Gesamtvorhabens ist die Entwicklung einer ressourcenoptimierten Systemtechnik für Schnelladestationen im Bereich von 5 - 30 MVA-Anlagenleistung für hochfrequentierte Standorte an Verkehrsachsen. Der Fokus dieses Teilvorhaben liegt in der anschließenden Realisierung des Netzgleichrichters mit denen in der Spezifikationsphase festgelegten Parameters. Die Arbeiten in diesem Teilvorhaben umfassen die Entwicklung der Hardware und der Regelung und die Tests des Gleichrichters. Der Gleichrichter wird im Verbund mit dem DC-DC Wandler in der Laboren des Fraunhofer ISE getestet. In die Demonstratoren werden die entwickelten Komponenten der Partner IFAG, Gruner und STS integriert.
Zielsetzung: Im Kontext von Klimawandel und Energiekrise sind Fragen der Energiebilanz und -effizienz von Gebäuden besonders relevant. Die Baudenkmalpflege trägt durch ihre wirtschaftlichen, ökologischen und soziokulturellen Aspekte der nachhaltigen Ressourcenverwendung und damit direkt zum Klimaschutz bei. Historische Bauten, die überwiegend aus dauerhaften Materialien und Konstruktionen bestehen, sind ein gutes Beispiel für Green Culture durch energie-schonende Nutzung und bestandsorientierte Weiterentwicklung. Die beim Bau alter Gebäude bereits eingesetzte (graue) Energie muss bei sorgfältiger und schonender Erneuerung, u.a. durch Einsatz nachhaltiger Baustoffe, nicht noch einmal aufgewendet werden. Holz war schon immer ein nachhaltiger, ressourcen- und energieschonender Werkstoff und gehört zu den ältesten Baukulturen weltweit. Allein in Deutschland gilt die Holzarchitektur (Fachwerkhäuser, Dachwerke) als prägend. Es ist daher sowohl im Sinne der Denkmalpflege als auch zur zukünftigen Nutzung von Holz als Baumaterial wichtig, Eigenschaften, Zustand und Veränderung dieses Materials zu beobachten und zu verstehen. Dazu stehen heute vielversprechende Technologien wie optische 3D-Messtechnik und KI-basierte Datenanalyse zur Verfügung, die in diesem Sektor bisher noch kaum eingesetzt werden. Ziel dieses Vorhabens ist, ein Verfahren zur automatisierten Bauteildokumentation und -kontrolle für Altholzbauten im Bestand zu entwickeln. Dies beinhaltet: - Entwicklung eines prototyphaften optischen Messsystems zur Bestands- und Merkmalsaufnahme; - Entwicklung eines Automatisierungsverfahrens zur Merkmalsdetektion; - Automatisierung des Informationstransfers in digitales 3D-Modell. Im Laufe des Projektes werden folgende Ergebnisse angestrebt: - Messverfahren bestehend aus innovativer Hardware (RTI-Sensor, patentiert) und Software (KI-gestützte Merkmalserkennung) zur objektiven und dokumentierten Festigkeitsanalyse von verbautem Altholz; - Schnittstelle zur automatischen Übertragung von Holzkenngrößen an einen Digitalen Zwilling (basierend auf BauWolke-Software/BauCAD); - Zukünftige Vermarktungsmöglichkeiten durch Sensor/Software und erweitertes Dienstleistungsangebot durch Gutachter.
Das Teilvorhaben der H-BRS legt ihren Fokus auf die Entwicklung von Prüfsequenzen zur normativen Validierung dynamischer Vorgänge von netzbildenden Erzeugungsanlagen und die Laborprüfung der Prüfsequenzen. Hierfür sollen zunächst die Anforderungen an das Interface des Echtzeitsystems, beim Betrieb von netzbildenden Anlagen (NBAs), im Hinblick auf Stabilität, Genauigkeit und Grenzen analysiert werden. Darauf aufbauend werden Prüfsequenzen für eine Power Hardware-in-the-Loop (P-HiL) Umgebung entwickelt. Außerdem soll ein automatischer Testablauf, zum Abfahren der Prüfsequenzen und zur Automatisierung des Prüfsystems erstellt werden. Vor der Anwendung auf dem Gesamtsystem soll eine Vorvalidierung im kleinen Maßstab durchgeführt werden. Dazu werden die Anforderungen an das Gesamtsystem übernommen und ein Aufbau mit geringeren Leistungen und den entwickelten Benchmarknetzen vorbereitet. Die automatisierten Prüfsequenzen werden dann mit dem Konsortium geteilt, um den Gesamtaufbau zu realisieren. Ein weiteres Arbeitspaket befasst sich mit der dynamischen Verstärkereinheit. Hier soll ein Konzept zur Weiterentwicklung der Hardware erstellt werden. Das Konzept wird theoretisch untersucht und dann beim Aufbau des Hybridverstärkers umgesetzt. Für die Leistungsimpedanz wird die Hardwareentwicklung der Ansteuerung durch die H-BRS durchgeführt. Nach der Übergabe an das IEE wird die Auslegung der Regelung und der Laboraufbau zur Validierung begleitet. Zuletzt wird in Zusammenarbeit mit den anderen Projektpartnern die Labordemonstration des Gesamtsystems durchgeführt. Dabei wird die Interoperabilität der Stromrichter mit netzbildenden Eigenschaften untersucht und die Testsequenzen werden ausgewertet.
Zusammenfassend hat StroKoTOP das Ziel für zukunftsrelevante, höchsteffiziente Solarzellen aufzuzeigen, wie sich mittels stromgestützter Kontaktformierung (StroKo) eine industrierelevante und nachhaltige Verbesserung von Solarzelleneffizienzen erreichen lässt. Eine weitere Wirkungsgradsteigerung von TOPCon Zellstrukturen durch Anpassung der Vorprozesse auf eine nachgelagerte StroKo wird demonstriert. Die Wirkungsweise von StroKo auf Zellen mit silberarmen geplateten Kontakten wird untersucht und es werden Verbesserungen in der Plating Route (Herstellungssequenz von Solarzellen mit geplateten Kontakten) identifiziert, die durch den Einsatz von StroKo ermöglicht werden. Es wird in einem proof-of-principle gezeigt, dass sich StroKo auch auf ausgewählte Silizium-Perowskit-Tandem Strukturen anwenden lässt. Es wird eine Demonstratoranlage gebaut, die eine on-the-fly Anwendung von StroKo auf G12 Waferformaten zulässt und durch Veränderungen der bisherigen Hardware wird die Taktzeit den Anforderungen an die steigende Taktzeit in der Industrie angepasst.
Das Projekt PhyLFlex zielt darauf ab, die Resilienz und Effizienz von Verteilnetzen in Deutschland durch die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher Gebäude-Energie-Management-Systeme (GEMS) zu verbessern. Angesichts der steigenden Anforderungen an das Stromnetz durch den Ausbau erneuerbarer Energien wie Photovoltaik und der zunehmenden Nutzung von Elektrofahrzeugen und Wärmepumpen, werden im Projekt intelligente Lösungen zur Laststeuerung und Netzflexibilisierung entwickelt. Basierend auf den Ergebnissen des Forschungsprojektes STROM wird erwartet, dass durch den Einsatz effektiver GEMS erhebliche Einsparungen bei den Netzausbaukosten erzielt werden können. Diese Systeme werden den Energieverbrauch optimieren und gleichzeitig die Netzstabilität sicherstellen, ohne dass sensible Nutzerdaten an Netzbetreiber übermittelt werden müssen. Durch die Kombination von physikalisch basierten Modellen mit modernen Machine-Learning-Methoden wie Reinforcement Learning werden innovative GEMS entwickelt, die sich selbstständig an unterschiedliche Gebäudetypen und Netzbedingungen anpassen können. Die im Projekt entwickelten Lösungen werden in realen Umgebungen getestet und weiterentwickelt, um sicherzustellen, dass sie nicht nur theoretisch, sondern auch praktisch anwendbar sind. PhyLFlex trägt so maßgeblich zur Reduzierung von Netzausbaukosten bei und fördert die Integration erneuerbarer Energien, was die Energiewende beschleunigt und die Versorgungssicherheit erhöht. Darüber hinaus unterstützt PhyLFlex die Ziele des 8. Energieforschungsprogramms der Bundesregierung und leistet einen entscheidenden Beitrag zur erfolgreichen Umsetzung der Energiewende in Deutschland. Die spezifischen TUM-Aufgaben umfassen die Entwicklung eines Online-Konvex-Optimierers für das Energiemanagement, die Demonstration aller EMS-Algorithmen unter Verwendung realer und emulierter Hardware sowie die Netzmodellierung zur Bewertung der Netz Flexibilität und Optimierung der Batteriespeichergröße.
Das Teilvorhaben zielt auf die Entwicklung und Implementierung von Technologien ab, um die Reaktionsgeschwindigkeit von Gasturbinen im Kontext des aktuellen und zukünftigen Energiemixes zu optimieren, was für den Erfolg der Energiewende entscheidend ist. Die Herausforderung besteht darin, schnell Designlösungen anzupassen und zu bewerten, um neue Anforderungen, wie etwa Last- und Brennstoffflexibilität (z.B. H2-Mix), zu erfüllen und gleichzeitig Entwicklungszeiten zu verkürzen. Aktuell sind Finite-Elemente-Analysen (FEA) für die Lebensdauervorhersage von Turbinenschaufeln zeitaufwendig, was eine schnelle Anpassung an geänderte Anforderungen verhindert. Das Projekt adressiert diese Problematik, indem es fortschrittliche Algorithmen, maschinelles Lernen (ML) und optimierte Simulationsmethoden integriert, um die Rechenzeit für FEA signifikant zu reduzieren und genauere Lebensdauervorhersagen zu ermöglichen. Dies beinhaltet das Erstellen von Ersatzmodellen basierend auf neuronalen Netzwerken, die thermomechanische Effekte vorhersagen können und die Berechnungszeit von Tagen auf Minuten reduzieren. Die Hauptziele umfassen die Optimierung der Reaktionsgeschwindigkeit, Effizienzsteigerung der Designprozesse, Reduktion der Rechenzeit, genauere Lebensdauervorhersagen, Erhöhung der Anpassungsfähigkeit, Integration von nichtlinearem Materialverhalten in multidisziplinäre Optimierung und die systematische Bewertung von gefertigten Bauteilen. Risiken des Vorhabens schließen Datenqualität, Modellkomplexität, Integration und Anpassung des ML-Modells, sowie die Notwendigkeit von leistungsfähiger Hardware ein. Datenschutz, Modellvalidierung und -wartung sowie die Abhängigkeit von Expertenwissen sind ebenfalls zu beachten. Öffentliche Förderung ist für die Realisierung des Projekts unerlässlich, um diese Risiken zu minimieren und die ambitionierten Ziele zu erreichen.
| Organisation | Count |
|---|---|
| Bund | 1366 |
| Europa | 84 |
| Kommune | 5 |
| Land | 21 |
| Wirtschaft | 1 |
| Wissenschaft | 396 |
| Zivilgesellschaft | 20 |
| Type | Count |
|---|---|
| Förderprogramm | 1361 |
| Text | 3 |
| unbekannt | 2 |
| License | Count |
|---|---|
| Geschlossen | 5 |
| Offen | 1361 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 1262 |
| Englisch | 180 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Dokument | 1 |
| Keine | 757 |
| Webseite | 608 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 664 |
| Lebewesen und Lebensräume | 721 |
| Luft | 672 |
| Mensch und Umwelt | 1366 |
| Wasser | 342 |
| Weitere | 1346 |