Aktuelle Forschungsprojekte

SustAInable Life-cycle of Intelligent Socio-Technical Systems
Systeme, die unter der Verwendung von künstlicher Intelligenz (KI) arbeiten, betrachten selten den gesamten Lebenszyklus des Systems. Das Verbundprojekt SAIL zwischen der FH Bielefeld, den Universitäten Bielefeld und Paderborn und der TH OWL verschiebt den derzeitigen Fokus von der Kernkomponente des Trainings in Richtung einer nachhaltigen langfristigen Entwicklung von KI-Systemen im realen Leben. SAIL befasst sich sowohl mit der Grundlagenforschung im Bereich der KI, ihren Auswirkungen aus der Perspektive der Geistes- und Sozialwissenschaften als auch mit konkreten Anwendungen im Bereich der Industrie 4.0 und der intelligenten Gesundheitsversorgung.
Der Fokus der AG Netze und Energiesysteme liegt dabei im Bereich Industrie 4.0. In einem Tandem zusammen mit dem CoR-Lab der Universität Bielefeld werden verteilte KI-Algorithmen zur Optimierung des Energieverbrauchs in der Industrie unter Berücksichtigung von Netzstabilitätskriterien entwickelt und erforscht. Verteiltes Lernen und verteilte Kommunikation stellen ausfallsichere, ressourcenschonende KI-Methoden zur Optimierung von Energieflüssen innerhalb einzelner Industrienetze dar und gewährleisten eine erhöhte Datensicherheit. Mit dem KI-System sollen die steuerbaren Komponenten in Industriebetrieben im Hinblick auf die Vermeidung von Lastspitzen optimiert werden, so dass sowohl der Industriebetrieb monetäre Einsparungen hat als auch der Netzbetreiber einen sicheren Netzbetrieb gewährleisten kann.

Projektpartner: 
Universität Bielefeld, Universität Paderborn, Technische Hochschule OWL

Projektförderung:
Netzwerke 2021, Ministerium für Kultur und Wissenschaft (MKW) des Landes Nordrhein-Westfalen 

Innovation Campus for Sustainable Solutions
An Fachhochschulen spielen Forschung und Transfer eine wesentliche Rolle. Mit dem Innovation Campus for Sustainable Solutions möchte die Hochschule ein umfassendes, zukunftsfähiges Profil in Forschung, Lehre und Transfer entwickeln. Der Schwerpunkt wird zunächst auf forschungsbasiertem Transfer in der Materialforschung und der „Circular Economy“ gelegt. Hier sollen exemplarisch Strukturen geschaffen und Arbeitsweisen entwickelt werden, von denen dann Transferaktivitäten in weiteren Forschungsfeldern profitieren können.
Die AG Netze und Energiesysteme ist im Creative Lab in der Forschungsgruppe Zirkuläre Wertschöpfung im InCamS@BI angesiedelt, in dem Transferformate zum Gestalten des Wissenschaftsdialogs und zum Generieren von Ideen im Themenfeld Circular Economy entwickelt und erprobt werden. Der Fokus der AG Netze und Energiesysteme liegt dabei in der Bearbeitung der Themen einer nachhaltigen Energietechnik. Die Outputs des Creative Lab sind entwicklungsfähige Ideen, die im Innovation Lab zu Projektskizzen weiterentwickelt werden.

Projektförderung:
Innovative Hochschule, Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Center for Cooperation and Career Management
In verschiedenen Bereichen fehlt qualifiziertes Personal für die Besetzung von Professuren an Fachhochschulen. Das Projekt Career@BI des Bund-Länder-Programms der Förderlinie „FH Personal“ schafft im Themenfeld verschiedener Engpassbereiche, wie Gesundheit oder Ingenieurwissenschaften, Qualifizierungsmöglichkeiten für FH-Professuren durch Tandemstellen mit Praxispartnern über sechs Jahre. Entsprechende Qualifizierungsprojekte werden in verschiedenen Themenfelder von den ausgezeichneten Postdocs zusammen mit verschiedenen Projektpartnern aus Gesundheitsindustrie, Sozialwesen und Ingenieurswissenschaftlichen Bereich konzipiert. Im Rahmen dieser Qualifizierungsprojekte forschen und arbeiten sie sowohl als Mitarbeiter*innen der Hochschule als auch der Anwendungspartner.
Die AG Netze und Energiesysteme hat eine Tandemstelle in Kooperation mit den Stadtwerken Bielefeld. Der FH Mitarbeiter Dr. Michael Kelker ist in dieser Kooperation mit einer halben Stelle bei den Stadtwerken Bielefeld im Bereich der elektrischen Netze angestellt. An der FH Bielefeld baut Dr. Kelker mit einer halben Stelle seine Lehr- und Forschungserfahrungen ebenfalls im Gebiet der elektrischen Netze weiter aus. Geplant ist der Aufbau eines eigenen Forschungsschwerpunktes zum Thema Digitalisierung und künstliche Intelligenz in der Energieversorgung.

Projektpartner: 
Stadtwerke Bielefeld GmbH

Projektförderung:
Förderlinie FH Personal, Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Autonome AI für zellulare Energiesystem mit zunehmender Flexibilität durch Sektorenkopplung und verteilter Speicher.
Der zellulare Ansatz adressiert dezentrale, selbstverwaltete Energiezellen auf allen hierarchischen Netzebenen. Jede Zelle kann Strom-, Gas- und Fernwärmenetze umfassen, die durch Sektorenkopplung und Energiespeicherlösungen wie Batterien und Power-to-X-Systeme eine hohe Effizienz und Flexibilität erreichen. Im Vergleich zum konventionellen Netzbetrieb optimiert jede Zelle ihre erneuerbare Stromerzeugung, ihren Energieverbrauch und ihre Energiespeicherung auf einer viel feineren Granularitätsebene und aufgrund der hohen Anzahl von Teilnehmern auch auf einem viel höheren Komplexitätsniveau. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wird ein autonomer Zelloptimierer, der auf künstlicher Intelligenz (engl. Artificial Intelligence, kurz: AI) basiert für das effiziente Energiemanagement einer Vielzahl von Energiespeichern aus der Perspektive einer Energiezelle entwickelt. Die AI-basierte Steuerung wird integriert und unter realen Bedingungen mit Hilfe eines digitalen Zwillings des Energiesystems demonstriert, der als kohärente Informations- und Interaktionsschicht für alle Marktteilnehmer dient. Die FH-Bielefeld wird in diesem Verbundvorhaben verschiedene AI- und maschinelle Lern-Algorithmen analysieren, die für das komplexe Optimierungsproblem der zellularen Netze und deren verschiedenen Technologien geeignet sind. Weiter wird das Optimierer-Interface für die Anbindung von Elektrofahrzeugen mit dem elektrischen Netz (engl. Power-to-Mobility/Vehicle-to-Grid) innerhalb einer Netzzelle entwickelt. 

Projektpartner: 
Deutschland: Technischer Universität Kaiserslautern, Bielefelder Netze GmbH, VOLTARIS GmbH
Österreich: AIT Austrian Institute of Technology, Technische Universität Wien

Projektförderung:
Multilateral Joint Call of RDI projects on digital transformation for green energy transition (MICall20), Smart Energy Systems ERA-Ne

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)

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"

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