Forschung

Kooperationen

Für Unternehmen gibt es damit zahlreiche Möglichkeiten Forschungs- und Entwicklungsprojekte im Bereich der Energietechnik umzusetzen: Von der Energieerzeugung über die Energiespeicherung und -verteilung bis hin zur Energienanwendung. Viele Arbeiten sind experimentell ausgerichtet und werden durch numerische Methoden unterstützt. Ergänzt werden diese Arbeiten oft durch Feldstudien und Monitoringkampagnen an Komponenten oder Systemen im laufenden Betrieb und unter Nutzungsbedingungen.

Direkte FuE-Aufträge bieten sich häufig innerhalb der Produktentwicklung mit kürzeren Projektlaufzeiten an: Beratung, Gutachten und Studien. Messtechnische Untersuchungen zur Schwachstellenanalyse und Produktcharakterisierung. Modellbasierte und numerische Auswertungen für Optimierungspotenziale.

Ko­ope­ra­ti­onsprojekte mit weiteren Unternehmen und anderen Forschungseinrichtungen bieten sich für mehrjährige, komplexe Fragestellungen mit einem höheren Forschungsanteil an: Labormessungen, Feldstudien, Monitoringkampagnen, Systementwicklung und umfangreiche numerische Simulationen.

Ausstattung

Das Institut für nachhaltige Energiesysteme ist am Regionalen Innovationszentrum für Energietechnik (RIZ Energie) am Hauptcampus Offenburg angesiedelt. Das Forschungsgebäude verfügt neben modernen Büros für Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter über ein Technikum mit einer Fläche von rund 900 m². Das Technikum bietet Platz für Großgeräte, Prüfstände und größere Laboreinheiten für die am INES untersuchten Forschungsthemen.

Forschungsprojekte

Titel AI4CSM
Kurzname AI4CSM
Kurzbeschreibung Die HSO wird sich schwerpunktmäßig mit der Entwicklung von Steuer- und Regelungsalgorithmen für einen 6-phasigen 3-Level-Wechselrichter beschäftigen. Die wissenschaftlichen Ziele liegen hierbei insbesondere darin, die Regelalgorithmen durch den Einsatz von Strategien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zunächst in die Lage zu versetzen, Fehlerfälle optimalerweise vorausschauend zu erkennen. Hierdurch sollen Methoden entwickelt werden, die diese Fehlerfälle vermeiden bzw. hinauszögern. Im Falle des unvermeidlichen Eintretens der Fehlerfälle sollen die Algorithmen die Steuerung bzw. Regelung des Antriebsstranges so durchführen können, dass der Einfluss des Fehlers geringgehalten werden kann. Diese Algorithmen werden zunächst rein simulativ mittels eigens von der HSO entwickelten Modellen getestet. Das Erreichen dieser wissenschaftlichen Ziele soll abschließend an den HSO internen Prüfständen validiert und belegt werden.
Jahr der Einwerbung 2021
Laufzeit Beginn 01.05.2021
Laufzeit Ende 30.04.2024
Projektleitung Klöffer, Christian, Prof. Dr.
König, Patrick, Prof. Dr.
Fakultät EMI
M+V
Institut INES
Mittelgeber (Art) Bund + EU
Drittmittelgeber privat
Drittmittelgeber öffentlich BMBF
EU
Förderprogramm(e) ECSEL Joint Undertaking
Koop-Partner bei öffentl. Projekten AI Digital Solutions GmbH, München
emo-bike GmbH & Co. KG, Mittelbiberach
Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB, Erlangen
Heinrich-Hertz-Institut der Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der Angewandten Forschung e.V., Berlin
Infineon Technologies AG, Neubiberg
Institut für Digitalisierung der Dinge DIGITH GmbH, Taufkirchen
Mercedes Benz AG, Stuttgart
NXP Semiconductors Germany GmbH, Nürnberg
Ostbayerische Technische Hochschule Amberg- Weiden
Technische Universität Dortmund
Technische Universität Dresden
ZF Friedrichshafen AG, Friedrichshafen
Forschungsschwerpunkt der Hochschule Nachhaltige Energiesysteme
Dissertation

Projektfinanzen (gesamt)

Jahr Betragstyp Summe Beschreibung
Fördersumme III (brutto mit PP) 521.641,00 €
Titel AI4CSM
Kurzname AI4CSM
Kurzbeschreibung Die HSO wird sich schwerpunktmäßig mit der Entwicklung von Steuer- und Regelungsalgorithmen für einen 6-phasigen 3-Level-Wechselrichter beschäftigen. Die wissenschaftlichen Ziele liegen hierbei insbesondere darin, die Regelalgorithmen durch den Einsatz von Strategien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zunächst in die Lage zu versetzen, Fehlerfälle optimalerweise vorausschauend zu erkennen. Hierdurch sollen Methoden entwickelt werden, die diese Fehlerfälle vermeiden bzw. hinauszögern. Im Falle des unvermeidlichen Eintretens der Fehlerfälle sollen die Algorithmen die Steuerung bzw. Regelung des Antriebsstranges so durchführen können, dass der Einfluss des Fehlers geringgehalten werden kann. Diese Algorithmen werden zunächst rein simulativ mittels eigens von der HSO entwickelten Modellen getestet. Das Erreichen dieser wissenschaftlichen Ziele soll abschließend an den HSO internen Prüfständen validiert und belegt werden.
Jahr der Einwerbung 2021
Laufzeit Beginn 01.05.2021
Laufzeit Ende 30.04.2024
Projektleitung Klöffer, Christian, Prof. Dr.
König, Patrick, Prof. Dr.
Fakultät EMI
M+V
Institut INES
Mittelgeber (Art) Bund + EU
Drittmittelgeber privat
Drittmittelgeber öffentlich BMBF
EU
Förderprogramm(e) ECSEL Joint Undertaking
Koop-Partner bei öffentl. Projekten AI Digital Solutions GmbH, München
emo-bike GmbH & Co. KG, Mittelbiberach
Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB, Erlangen
Heinrich-Hertz-Institut der Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der Angewandten Forschung e.V., Berlin
Infineon Technologies AG, Neubiberg
Institut für Digitalisierung der Dinge DIGITH GmbH, Taufkirchen
Mercedes Benz AG, Stuttgart
NXP Semiconductors Germany GmbH, Nürnberg
Ostbayerische Technische Hochschule Amberg- Weiden
Technische Universität Dortmund
Technische Universität Dresden
ZF Friedrichshafen AG, Friedrichshafen
Forschungsschwerpunkt der Hochschule Nachhaltige Energiesysteme
Dissertation

Projektfinanzen (gesamt)

Jahr Betragstyp Summe Beschreibung
Fördersumme III (brutto mit PP) 521.641,00 €

Publikationen

Seit Gründung des INES im Jahr 2012 werden jedes Jahr zahlreiche Publikationen aus allen Forschungsgruppen veröffentlicht. Die Liste der Veröffentlichungen finden Sie auf dem OPUS Hochschulschriftenserver der Hochschule Offenburg. Klicken Sie dafür einfach hier.