FH Bielefeld
University of
Applied Sciences

Forschung

Einsatz von künstlicher Intelligenz und µPMUs zur Erforschung einer Ladesteuerung von privaten Elektrofahrzeugen in Abstimmung auf erneuerbaren Energien.
Die Zunahme von erneuerbaren Energieanlagen und Elektrofahrzeugen führt zu immer komplexer werdenden Netzbetrieb. Intelligente Netze können bei der Bewältigung dieser Herausforderung unterstützen. In diesem Projekt wird unter Einsatz von künstlicher Intelligenz und µPMUs eine Ladesteuerung von privaten Elektrofahrzeugen in Abstimmung auf erneuerbare Energien erforscht. Dazu wird ein KI-basiertes System zur autarken Steuerung von intelligenten zellularen Netzen entwickelt und validiert. Das Ziel besteht dabei darin die Beobachtbarkeit und Automatisierung der Regelung von dezentralen Energieanlagen, regelbaren Lasten, Ladungen von Elektrofahrzeugen und Energiespeichern auf Nieder- und Mittelspannungsebene zu steigern.

Mehr

Weiterentwicklung der in Fit2Load erforschten Ladesteuerung zur Erhöhung der Netzdienlichkeit einer elektrifizierten Dienstwagenflotte. Entwicklung einer „Mehrfachsteckdose“ für Ladesäulen.
Das Projekt Power2Load ist ein Anschlussprojekt zu Fit2Load, in dem die in Fit2Load erforschte Ladesteuerung weiterentwickelt wird. Außerdem wird eine „Mehrfachsteckdose“ für Ladesäulen entwickelt, die eine kostengünstige Möglichkeit bietet, bei bestehenden oder neu aufzubauenden Ladeinfrastrukturen Ladepunkte für Elektrofahrzeuge um einen Faktor bis zu 8 adaptiv zu erweitern. Dies wird durch die Entwicklung eines Lademanagements mit intelligenter Umschaltautomatik ermöglicht und unter Realbedingungen getestet. Das Ziel ist eine große direkte und indirekte CO2-Einsparung insbesondere beim Bevorzugen der regenerativen Energieerzeugungsanlagen zum Laden und die Optimierung der Nutzungsdauer von Ladesäulen.

Mehr

Einsatz von Elektrofahrzeugen beim DRK soziale Dienste. 
Viele Unternehmen wollen ihre Fahrzeugflotte elektrifizieren, werden jedoch von den Kosten abgeschreckt. Eine Kostenminimierung für die Elektrifizierung von Fahrzeugflotten zu erreichen war Ziel dieses Projektes. In einem entwickelten Fahrmodell wurde eine Langzeitbeurteilung der Speicherkapazität unter Berücksichtigung der Streckenplanung durchgeführt. Der Fokus lag auf der Auswirkung von Zwischenladungen auf die Reichweite der betrachteten Elektrofahrzeuge, sowie dem Verschleiß der Batterien.

Mehr

Optimierter Einsatz von Brennstoffzellen-Heizgeräten im Smart Grid. 
Für einen optimalen Einsatz von Brennstoffzellen-BHKWs im Smart Grid wurde mittels einer Simulation eines Brennstoffzellen-BHKW auf NT-PEM-Basis eine beobachterbasierte Steuerung entwickelt. Die Ermittlung der Betriebsparameter und die Verifikation der Simulationsergebnisse wurden anhand eines realen Systems durchgeführt.

Mehr

Verringerung von CO2 durch Erhöhung des Anteils an erneuerbaren Energien der Ladeleistung einer elektrifizierten Dienstwagenflotte. 
Immer mehr Unternehmen besitzen regenerative Erzeugungsanlagen und eine elektrifizierte Flotte oder planen diese anzuschaffen. Dadurch ist die Möglichkeit geboten für die Entwicklung eines ganzheitlichen und langfristigen Mobilitätskonzeptes für Unternehmen, indem der Fuhrpark, die Ladeinfrastruktur und das Energiesystem durch ein intelligentes Lademanagementsystem optimal miteinander vernetzt werden. Der Fuhrpark soll intelligent, emissionsfrei und ökonomisch tragbar in das vorhandene lokale Stromverteilnetz eingebunden werden. Im Fokus stehen dabei die Netzverträglichkeit und die Kostenreduktion.

Mehr