Abgeschlossene Forschungsprojekte

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

Projektleiter HSBI: 
Prof. Jens Haubrock

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"

Projektleiter HSBI: 
Prof. Jens Haubrock

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.

Projektpartner:
Archimedes Technik GmbH (Projektleitung), Lechtermann-Pollmeier Bäckereien GmbH & Co. KG, Westaflexwerk GmbH

Projektförderung:
OP EFRE.NRW, Klimaschutzwettbewerb „EnergieeffizienzUnternehmen.NRW“

Projektleiter HSBI: 
Prof. Jens Haubrock

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.

Projektbeteiligung:
DRK Soziale Dienste OWL, Universität Bielefeld, Universität Paderborn, Stadtwerke Bielefeld, Transporter Store, Ingenieurbüro small energies

Projektförderung:
ElektroMobil.NRW 2010

Projektleiter HSBI: 
Prof. Jens Haubrock

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.

Projektbeteiligung:
inhouse engineering GmbH

Projektförderung:
HSBI hochschulinterner Forschungsfonds

Projektleiter HSBI: 
Prof. Jens Haubrock

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

Projektleiter HSBI: 
Prof. Jens Haubrock

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, Hochschule Bielefeld, Westfalen Weser Netz GmbH
Frankreich: Université Grenoble Alpes, Atos Worldgrid

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

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"

Projektleiter HSBI: 
Prof. Jens Haubrock

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