Das Projekt "Gruendung des 'Kolleg fuer Synergetik und Systemsimulation'" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Delphi 2 Creative Technologies GmbH durchgeführt.
Das Projekt "Entwicklung und Validierung innovativer Steuerungsstrategien zur großmaßstäblichen Integration von erneuerbaren Energiequellen in das Verteilungsnetz unter Verwendung von AC-DC- und DC-Netzstrukturen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von OPAL-RT Germany GmbH durchgeführt. Erneuerbare Energiequellen werden über leistungselektronische Wandler an das Netz angeschlossen. Diese Geräte erfordern optimierte Regelstrategien, um die von der erneuerbaren Energiequelle an das Netz übertragene Energie zu maximieren. Da jede Quelle einen eigenen Umrichter hat, müssen viele von ihnen, wenn sie an das Netz angeschlossen sind, von Steuerungen auf Systemebene koordiniert werden, um die Erzeugung und den Bedarf dynamisch auszugleichen. Die Systemsteuerung erfordert die Kommunikation zwischen den Umrichtern und auch mit den Betriebszentren über schnelle und sichere Datenverbindungen. OPAL-RT entwickelt Echtzeit-Simulationsplattformen zum Entwickeln, Testen und Validieren der Steuerung und Automatisierung sowohl für leistungselektronische Wandler als auch für Steuerungen auf Systemebene. Mit diesen Tools können die Partner, die die Steuerungsalgorithmen entwickeln, ihre Entwürfe in einer kostengünstigen, risikofreien Umgebung unter realitätsnahen Bedingungen testen und validieren. Da es sich bei diesen Steuerungen um innovative Designs und fortschrittliche Leistungselektronik handelt, muss OPAL-RT neue Simulationsmodelle und Berechnungsmuster entwickeln, damit die im Projekt vorgesehenen Komponenten und Systeme in Echtzeit realistisch simuliert werden können. Darüber hinaus möchte OPAL-RT die Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT), die für einen Teil dieser Systeme vorgesehen sind, mithilfe von Simulationen entwerfen und modellieren. Hohe Anforderung and Cybersicherheit werden hierbei berücksichtigt. In der Endphase des Projekts wird OPAL-RT mit den anderen Projektpartnern zusammenarbeiten, um Hardware-in-the-Loop- (HIL) und Power-Hardware-in-the-Loop- (PHIL) Teststände zur Validierung einzurichten und zu konfigurieren die von den Partnern entwickelten Automatisierungs- und Steuerungssysteme, die die Wirksamkeit dieses Systems unter den unterschiedlichsten Betriebsbedingungen demonstrieren.
Das Projekt "Teilvorhaben: Aufbau einer Laboranlage, Charakterisierung und Simulation von Komponenten und Systemen, Aufbau und Monitoring des Demonstrators" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Center for Applied Energy Research e.V. durchgeführt. Ziel des Projekts ist es, ein Photovoltaik(PV)-Speicher-System aus kommerziell verfügbaren PV-Modulen und darauf angepasstem ultraschnellen Kurzzeitspeicher zu entwickeln, um die Leistungsfluktuationen der Photovoltaik im Bereich von Sekunden bis Minuten zu glätten und erneuerbare Energien in netzdienlicher Qualität bereitzustellen. Der Beitrag des ZAE Bayern beinhaltet dabei die Simulation des Systems und den Aufbau von Messinfrastruktur auf Laborebene zur Bewertung und Optimierung der einzelnen Komponenten sowie des kompletten Systems aus PV, Wechselrichter und Kurzzeitspeicher. Das entwickelte System wird schließlich als Demonstrator aufgebaut und in einem öffentlichen Versorgungsnetz evaluiert. Im Projekt führt das ZAE Bayern Simulationen des zu entwickelnden Kurzzeitspeichers in Kopplung mit kommerziellen PV-Modulen durch um den Zielkorridor für die Entwicklung geeigneter Speicher einzugrenzen. Konzepte für die Systemintegration des Speichers werden bzgl. Umwelteinflüsse und Kosten bewertet. Die Entwicklung des EDLC-Kurzzeitspeichers beim Projektpartner wird durch die Bestimmung aller relevanten Kenngrößen begleitet; hierbei werden auch die Einflussgrößen Temperatur und Feuchte auf die Speicher Performance untersucht. Parallel dazu wird ein Testsystem im Labormaßstab aufgebaut und die einzelnen Komponenten (PV-Einheit, Wechselrichter und EDLC) sowie deren Zusammenspiel im System und deren hard- und softwaremäßige Anpassung aufeinander untersucht. Dabei müssen alle wesentlichen Parameter zugänglich und variierbar sein. Das ermittelte Systemverhalten wird durch Simulation nachgebildet um zusätzliche Szenarien durchspielen zu können. Schließlich wird ein Demonstrator des gekoppelten Systems mit einer Leistung von 5 kW Peak aufgebaut, in das Netz eines Energieversorgers integriert und über ein Jahr gemonitort. Die großen Datenmengen werden aufbereitet und bzgl. der energetischen und technischen Performance gegenüber einem Referenzsystem bewertet.
Das Projekt "Vorhaben: Dynamik der Sedimentologie von Meeresschutzgebieten, Monitoringkonzepte und Analyse europäischer Mehrebenengovernance in der Ost- und Nordsee" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Christian-Albrechts-Universität zu Kiel, Institut für Geowissenschaften, Arbeitsgruppe Küstengeologie und Sedimentologie durchgeführt. Für die Bewertung und Optimierung von flächenhaften Messprogrammen werden mit einem Modellsystem Simulationen zur natürlichen Dynamik und Konnektivität sedimentärer Systeme an Untersuchungsgebieten durchgeführt. Dabei wird Handlungswissen für den Auf- und Ausbau von Monitoringprogrammen für Küstenökosysteme in Schutzgebieten und anderen Gebieten generiert. In Zusammenarbeit mit Stakeholdern sollen bestehende Observations- und Monitoringkonzepte bewertet und verbessert werden. Anhand von projektübergreifenden gemeinsamen schiffsgestützten Untersuchungen werden Modellparameter untersucht und die Naturähnlichkeit der Modelluntersuchungen quantifiziert. Das beantragte Vorhaben trägt im Rahmen der Bereitstellung von sozialwissenschaftlichen Governanceanalysen zur Erarbeitung verbesserter Managementstrategien kumulativer Effekte multipler Nutzungen zur Realisierung der förderpolitischen Ziele bei, indem es die Einbettung der lokalen Governance-Strukturen in die europäische Mehrebenen-Governance aufarbeitet. Dabei stellt es die erwarteten förderpolitischen Bezüge zu der europäischen meeresbezogenen Nachhaltigkeitspolitik her. Es zeigt auf, wo lokal bereits Synergien mit der europäischen und nationalen marinen Nachhaltigkeitsagenda bestehen oder sich diese herstellen lassen und arbeitet zudem bestehende Defizite und Herausforderung heraus. Durch die enge Zusammenarbeit mit den Stakeholder*innen in den Reallaboren in der Analyse und Diskussion dieser Implikationen wird sichergestellt, dass konkrete Handlungsempfehlungen erzeugt werden a) für den Rückgriff auf europäische und nationale Richtlinien und Handlungsempfehlungen zur Lösung lokaler Probleme nachhaltiger Nutzung; b) für eine gegebenenfalls notwendige inhaltliche Reform und Weiterentwicklung europäischer Mehrebenen-Governance zur adäquateren Adressierung lokal entstehender Probleme kumulativer mariner Nutzungen.
Das Projekt "Physikalische KI-Methoden zur Reduzierung von Radbrems-Emissionen elektrifizierter Fahrzeuge" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von AUDI AG durchgeführt. Elektrifizierte Fahrzeuge (Battery Electric Vehicles - BEVs) repräsentieren einen wesentlichen Baustein beim technologischen Wandel zu ressourcen-schonendem und umweltfreundlicherem Verkehr. Durch den Entfall des Verbrennungsmotors können Emissionen der Antriebseinheiten drastisch gesenkt werden. Jedoch verbleibt mit von Reibungsbremsen emittierten Partikeln eine Quelle von potenziell gesundheitsschädlichen Stäuben. Auch wenn BEVs per 'Rekuperation' energierückspeisend abgebremst werden, wird auch in Zukunft eine Reibungsbremse für das Bremsen in den Stillstand benötigt. Das übergeordnete Ziel dieses Verbundvorhabens ist die Entwicklung eines neuartigen Bremsregelsystems für die Bremsen von BEVs, mit dem die Partikel- und Geräuschemissionen unterdrückt bzw. signifikant reduziert werden sollen. Der Innovationsprung, die Optimierung der Reibungsbremse hinsichtlich des Umwelt- und Gesundheitsschutz bei gleichzeitiger energieeffizienter Verzögerung bis in den Stillstand, soll durch die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in den Entwicklungsprozess erreicht werden. Vorhersagemodelle zu den zu erwartenden Lastgrößen der nächsten Bremsung können das Risiko von stark erhöhten Emissionen bestimmen, um kritische Betriebspunkte mittels rein datengetriebener Regelung (verstärkendes Lernen) der elektrischen und der mechanischen Bremse zu umgehen. Die Funktion des Systems wird an einem prototypischen Labordemonstrator nachgewiesen. Dieses Projekt integriert KI in physikalische Simulationen und mechanische Systeme, um einen schnellen Übertrag neuester Forschungsergebnisse in reale Produkte zu ermöglichen. Somit stellt das Projekt den Nukleus für zukünftige interdisziplinäre Kooperationen und Technologie-Entwicklungen mit dem Ziel des umweltschonenden Verkehrs dar.
Das Projekt "Physikalische KI-Methoden zur Reduzierung von Radbrems-Emissionen elektrifizierter Fahrzeuge" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Hamburg (TUHH), Studiendekanat Maschinenbau, Institut für Strukturdynamik (M-14) durchgeführt. Elektrifizierte Fahrzeuge (Battery Electric Vehicles - BEVs) repräsentieren einen wesentlichen Baustein beim technologischen Wandel zu ressourcen-schonendem und umweltfreundlicherem Verkehr. Durch den Entfall des Verbrennungsmotors können Emissionen der Antriebseinheiten drastisch gesenkt werden. Jedoch verbleibt mit von Reibungsbremsen emittierten Partikeln eine Quelle von potentiell gesundheitsschädlichen Stäuben. Auch wenn BEVs per 'Rekuperation' energierückspeisend abgebremst werden, wird auch in Zukunft eine Reibungsbremse für das Bremsen in den Stillstand. Das übergeordnete Ziel dieses Verbundvorhabens ist die Entwicklung eines neuartigen Bremsregelsystems für die Bremsen von BEVs, mit dem die Partikel- und Geräuschemissionen unterdrückt bzw. signifikant reduziert werden sollen. Der Innovationsprung, Optimierung der Reibungsbremse hinsichtlich des Umwelt- und Gesundheitsschutz bei gleichzeitiger energieeffizienter Verzögerung bis in den Stillstand, soll durch die Integration künstlicher Intelligenz (KI) in den Entwicklungsprozess erreicht werden. Vorhersagemodelle zu den zu erwartenden Lastgrößen der nächsten Bremsung können das Risiko von stark erhöhten Emissionen bestimmen, um kritische Betriebspunkte mittels rein datengetriebener Regelung (verstärkendes Lernen) der elektrischen und der mechanischen Bremse zu umgehen. Die Funktion des Systems wird an einem prototypischen Labordemonstrator nachgewiesen. Dieses Projekt integriert KI in physikalische Simulationen und mechanische Systeme, um einen schnellen Übertrag neuester Forschungsergebnisse in reale Produkte zu ermöglichen. Somit stellt das Projekt den Nukleus für zukünftige interdisziplinäre Kooperationen und Technologie-Entwicklungen mit dem Ziel des umweltschonenden Verkehrs dar.
Das Projekt "Teilvorhaben: Materialcharakterisierung und digitale Methoden" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung durchgeführt. Ziel des Projekts ist die Entwicklung innovativer Ultrakondensatoren (EDLCs), die hohe Betriebsspannungen von bis zu 3.4 V bei gleichzeitig hohen Temperaturen (größer als 60 Grad Celsius) ermöglichen. Im Teilvorhaben 'Materialcharakterisierung und digitale Methoden' des Fraunhofer IFAM erfolgt die experimentelle Charakterisierung von neuartigen Materialien für EDLCs sowie die Anwendung computergestützter Methoden für die Materialsimulation und Datenanalyse. Durch die Kombination analytischer Daten mit modernen Simulationsverfahren und Algorithmen der Data-Science können so wertvolle Informationen für die Materialoptimierung geliefert werden. Simulationsalgorithmen, die erst in den letzten Jahren für die Vorhersage der Eigenschaften amorpher Systeme etabliert werden konnten sollen dabei erstmalig für die Simulationen von Elektrodenmaterialien eingesetzt werden. Der Schwerpunkt liegt auf einem besseren Verständnis unerwünschter Veränderungen am Kohlenstoff/Elektrolytsystem im Laufe der Lebenszeit bei erhöhten Temperaturen, welche zur das Bauteil schädigenden Gasentwicklung beitragen können.
Das Projekt "Vorhaben: Optimierung des künstlichen Auftriebs" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Fachhochschule Kiel, Fachbereich Maschinenwesen durchgeführt. In dem Vorhaben werden Methoden der numerischen Strömungssimulation dazu genutzt, ein System zur Förderung ozeanischen, nährstoffreichen Tiefenwassers in die lichtdurchfluteten Oberflächenschichten zu entwickeln und zu optimieren. Dazu wird zunächst ein neues numerisches Verfahren auf der Basis des public-domain-Frameworks 'OpenFOAM' entwickelt, das Transportgleichungen in Kontinuen für Masse, Energie und Impuls löst, die freie Wasseroberfläche und zusätzlich weitere Fluidphasen zur Berücksichtigung von Nährstoffkonzentration und Salinität berücksichtigt. Besonders adressiert werden muss bei dieser Entwicklung die Dichte- und Temperaturstratifizierung sowie die diffusive Umverteilung von Nährstoffkonzentration und Salinität. Beides ist entscheidend dafür, nährstoffreiches Wasser nicht nur in die Oberflächenschichten zu transportieren sondern dort auch über längere Zeiträume einzuschichten. Ebenfalls adressiert werden muss, dass die strömungsmechanischen Vorgänge langsam sind und dementsprechend lange Simulationszeiträume untersucht werden müssen. Ist das Verfahren zur Simulation derartiger Strömungen entwickelt, wird es zur Optimierung eines Systems zur Erzeugung künstlichen Auftriebes verwendet. Hierbei wird das System, im wesentlichen bestehend aus einem vertikal angeordnetem Rohrsystem, das mit Propellern ausgerüstet ist, hinsichtlich seiner geometrischen Abmessungen, seiner Anordnung und seines Antriebssystems ausgelegt und optimiert. Als Ergebnis wird der Umfang des Nährstofftransportes in die lichtdurchflutete Oberflächenschicht des Ozeans bestimmt. Dies ist die Grundlage für die Auslösung eines biologischen bzw. biochemischen Prozesses der CO2-Sequestrierung, der in anderen Teilprojekten des Gesamtvorhabens untersucht wird.
Das Projekt "Teilvorhaben: Auslegungs- und Betriebsstrategieentwicklung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität München, Institut für Maschinentechnik und Fahrzeugtechnik, Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik durchgeführt. Im Verbundvorhaben ultraBatt soll die Ladezeit auf weniger als 15 Minuten reduziert und gleichzeitig die Lebensdauer der Batteriesysteme gegenüber konventionell ausgelegten Batteriesystemen gesteigert werden, um die hohe Wirtschaftlichkeit und gute Umweltbilanz kommerziell erhältlicher Zelltechnologien in gewerblichen Fahrzeuganwendungen weiter zu steigern. Hierbei werden Daten aus der Qualitätseinstufung einzelner Zellen mit der Batteriesystemauslegung vernetzt, um auf Basis der zellindividuellen Eigenschaften (Zellkapazität, -impedanz) die negativen Auswirkungen hoher Ladeströme im Batteriesystem zu reduzieren. Ziel des Teilprojekts ist die Entwicklung von intelligenten Auslegungs- und Betriebsstrategien eines ultraschnellladefähigen Lithium-Ionen-Batteriesystems für Elektrofahrzeuganwendungen, welches die Ladezeit auf unter 15 Minuten senkt und gleichzeitig die Lebensdauer gegenüber konventioneller Auslegungsansätze steigert. Hierbei werden insbesondere die drei Themenbereiche Ladestrategie, Systemauslegung und Kontaktierung modellbasiert vernetzt, um auf Basis der zellindividuellen Eigenschaften die negativen Auswirkungen hoher Ladeströme im Lithium-Ionen-Batteriesystem zu reduzieren. Die Simulation des kurz- und langfristigen Zellverhaltens einzelner Lithium-Ionen-Zellen im System ermöglicht die Optimierung des Batteriesystems im Hinblick auf die angestrebte Ladezeit bei einer minimalen Zelldegradation. Die entwickelte Lösung wird prototypisch umgesetzt und hinsichtlich der Wirksamkeit erprobt.
Das Projekt "Teilvorhaben: Batteriemodellierung" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Batemo GmbH durchgeführt. Im Verbundvorhaben ultraBatt soll die Ladezeit auf weniger als 15 Minuten reduziert und gleichzeitig die Lebensdauer der Batteriesysteme gegenüber konventionell ausgelegten Batteriesystemen gesteigert werden, um die hohe Wirtschaftlichkeit und gute Umweltbilanz kommerziell erhältlicher Zelltechnologien in gewerblichen Fahrzeuganwendungen weiter zu steigern. Hierbei werden Daten aus der Qualitätseinstufung einzelner Zellen mit der Batteriesystemauslegung vernetzt, um auf Basis der zellindividuellen Eigenschaften (Zellkapazität, -impedanz) die negativen Auswirkungen hoher Ladeströme im Batteriesystem zu reduzieren. Ziel des Teilprojekts ist die Entwicklung von intelligenten Auslegungs- und Betriebsstrategien des ultraschnellladefähigen Lithium-Ionen-Batteriesystems. Hierbei werden insbesondere die drei Themenbereiche Ladestrategie, Systemauslegung und Kontaktierung modellbasiert vernetzt, um auf Basis der zellindividuellen Eigenschaften die negativen Auswirkungen hoher Ladeströme im Lithium-Ionen-Batteriesystem zu reduzieren. Die Modellerstellung und Simulation des kurz- und langfristigen Zellverhaltens einzelner Lithium-Ionen-Zellen im System ermöglicht die Optimierung des Batteriesystems im Hinblick auf die angestrebte Ladezeit bei einer minimalen Zelldegradation. Die entwickelte Lösung wird prototypisch umgesetzt und hinsichtlich der Wirksamkeit erprobt.
