FH Bielefeld
University of
Applied Sciences

Aktuelle Forschungsprojekte

Optimiertes Betriebsmanagement für Blockheizkraftwerke
Mit dem kontinuierlichen Anstieg der erneuerbaren Energien steigt die Bedeutung von Blockheizkraftwerken (BHKW) zur Unterstützung der Energiewende. Als steuerbare Energieerzeuger können sie durch ihre hohe Flexibilität die stark fluktuierenden erneuerbaren Energien optimal ausgleichen. Die Forschung fokussiert sich dabei auf den optimalen Betrieb von BHKW. Eine zwischen wärme- und stromgeführte wechselnde Hybridfahrweise gewährleistet einen wirtschaftlich optimalen Betrieb und darüber hinaus die Freisetzung von netzdienlichen Flexibilitäten. In diesem Kontext wird die innovative Hybridfahrweise von BHKWs erforscht, bewertet und experimentell getestet. Das Ziel von Plan4BHKW ist die Entwicklung netzdienlicher und wirtschaftlicher Betriebsführungsstrategien für BHKW.

Projektpartner: 

COMUNA-metall GmbH, Stadtwerke Bad Salzuflen GmbH

Projektförderung:

REACT-EU, Projektaufruf „Innovation Umweltwirtschaft.NRW"

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KI-on-the-edge für eine sichere und autonome Verteilnetzsteuerung mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien
Zur Unterstützung der lokalen Netzstabilität benötigt das komplexe System den Einsatz von KI zur Abschätzung des aktuellen Netzzustands, zur Vorhersage der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien und zur Unterstützung von Netzsystemdiensten, die das Laden und Entladen von Batterien nutzen. Ein komplexes System, in dem die Komponenten eines zukünftigen Stromnetzes miteinander verbunden sind, ist störanfällig, insbesondere wenn die Steuerung der Komponenten an einer zentralen Stelle erfolgt. Damit die KI sicher arbeitet, wird ein verteilter KI-Ansatz untersucht. Für diesen dezentralen KI-Ansatz wird Cognitive-Edge-Computing zur effizienten Steuerung, zur Verringerung der benötigten Ressourcen und zur Datensicherheit verwendet. Das Prinzip besteht darin, Anwendungen so nah wie möglich an den Datenquellen auszuführen. Ziel von AI4DG ist die Erforschung und Entwicklung einer dezentralen KI-Plattform für eine sichere und autonome Steuerung des Verteilnetzes mit einem hohen Anteil an erneuerbaren Energien.

Projektpartner: 
Deutschland: Universität Bielefeld, Fachhochschule Bielefeld, Westfalen Weser Netz GmbH
Frankreich: Université Grenoble Alpes, Atos Worldgrid

Projektförderung:
Deutsch-Französische Kooperation, Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

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VR-Netzleitwarte

VR-Netzleitwarte zur Erlernung der Betriebsführung realer elektrischer Netze
Die Digitalisierung schreitet in der Wirtschaft und der Gesellschaft weiter voran, so auch in den Lehr- und Lerneinheiten der Universitäten und Hochschulen. In diesem Projekt wird mittels Virtual-Reality (VR) eine immersive Umgebung einer Leitwarte für elektrische Netze gestaltet. Die Leitwarte wird als virtueller Raum aufgebaut, in welchem Studierenden in verschiedenen Praktika die Möglichkeit geboten wird, in einer realitätsnahen Umgebung ihre erlernten Studieninhalte zu dem Thema elektrische Netze und Energieversorgung/Smart Grids zu erproben. Reale Netze von lokalen Netzbetreibern, die das geplante Vorhaben unterstützen, lassen sich als digitales Modell darstellen und in die virtuelle Netzleitwarte einbinden. 

Projektförderung: 
DH.NRW

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.

Projektpartner:
Westaflexwerk GmbH, Archimedes Technik GmbH

Projektförderung:
OP EFRE.NRW, Klimaschutzwettbewerb "EnergieSystemWandel.NRW"

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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.

Projektpartner:
Universität Bielefeld, Westaflexwerk GmbH

Projektförderung:
OP EFRE.NRW, Leitmarktwettbewerb IKT

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