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  • NEW 4.0 legt den Entwicklungspfad zu dem Ziel, die Region bereits 2025 zu 70 Prozent sicher und zuverlässig mit regenerativem Strom zu versorgen. Gleichzeitig soll regenerativ erzeugter Strom sukzessive für die Wärmeversorgung und für industrielle Prozesse, die bislang mit fossilen Energien wie Gas betrieben wurden, verwendet werden: Aus der »Stromwende« soll in Schleswig-Holstein und Hamburg eine Energiewende werden.

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  • Das Vorhaben kurSyV adressiert die kurative Systemführung des 110 kV-Verteilnetzes im InnoSys-Sinn selbst. Ziel ist, die Vorteile kurativer Systemführung auch im Verteilnetz mit den dort zur Verfügung stehenden Flexibilitäten zu nutzen, die Höherauslastung des Netzes bei gleichzeitig höchster Sicherheit zu ermöglichen, somit kurzfristig mehr erneuerbare Erzeugungsanlagen in bestehende Netze zu integrieren und durch Nutzung betrieblicher Maßnahmen das Zeitfenster für benötigten Netzausbau zu vergrößern.

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  • Das übergeordnete Gesamtziel des Projektes NSON II ist es neue technisch wie ökonomisch effiziente Möglichkeiten der kurz- und mittelfristigen Anbindung von Offshore-Systemen zu entwickeln. Der Fokus in dem Projekt liegt dabei auf den Anlagen und Projekten in der deutschen Bucht.

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  • In seinem Teilprojekt entwickelt das Fraunhofer IEE Verfahren und Modelle für die Verknüpfung der Fragestellung der verfügbaren Fläche mit den erwartbaren Energiemengen.

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  • Im Forschungsvorhaben "PV-Diesel-Global" arbeitet Fraunhofer IEE gemeinsam mit den Projektpartner SMA Solar Technologies, ENERCON, TESVOLT, DUtrain und den Hochschulen Biberach und Reutlingen an dem Ziel, praxistaugliche, optimierte Systemlösungen für überwiegend aus Solar- und Windenergie versorgte Hybrid-Kraftwerke und große Inselnetze zu entwicklen, die flexibel auf den jeweiligen Anwendungsfall und Einsatzort zugeschnitten werden können, und dem wissenschaftliche Nachweis der Funktionalität, Zuverlässigkeit und Wirt-schaftlichkeit im Betrieb.

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  • Ziel des Projektes SyLas-KI ist es, synthetische Lastzeitreihen für unterschiedliche Verbrauchertypen zu erzeugen, die in ihrer Charakteristik nicht von realen Messdaten zu unterscheiden sind, aber gleichzeitig eine weitest gehende Anonymisierung gewährleisten. Hierzu werden unterschiedliche GAN-Verfahren untersucht, die Neuronalen Netze für die Erzeugung von Energiezeitreihen adaptiert und anwendet.

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  • Modellbildung für nationale Energieversorgungsstrukturen im europäischen Kontext unter besonderer Berücksichtigung der Zulässigkeit von Vereinfachungen und Aggregationen

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  • Diese Studie zielt darauf ab, eine Reihe von detaillierten Energiepfadszenarien für Südafrika zu entwickeln, um mit möglichst geringen Kosten ehrgeizige Dekarbonisierungsziele bis 2050 zu erreichen und die laufenden und kommenden politischen und fachlichen Diskussionen besser zu informieren.

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  • Die Entwicklung und Demonstration eines nachhaltigen AU-EU-Ökosystems für die Modellierung von Energiesystemen auf der Grundlage von Open-Source-Software und frei zugänglichen Daten.

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