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Found 17 results.

Mobility2Grid: Effiziente und vernetzte Systeme für die klimaneutrale Stadt, Forschungscampus Mobility2Grid II: Effiziente und vernetzte Systeme für die klimaneutrale Stadt

Das Projekt "Mobility2Grid: Effiziente und vernetzte Systeme für die klimaneutrale Stadt, Forschungscampus Mobility2Grid II: Effiziente und vernetzte Systeme für die klimaneutrale Stadt" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Siemens AG.

Contrails in the Climate System: from Observation to Impact Modeling, CONTRAILS - Kondensstreifen im Klimasystem: KI für Parametrisierung, Datenassimilation und Vorhersage

Das Projekt "Contrails in the Climate System: from Observation to Impact Modeling, CONTRAILS - Kondensstreifen im Klimasystem: KI für Parametrisierung, Datenassimilation und Vorhersage" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutscher Wetterdienst.

Nationales Testzentrum für Elektromobilität, Teilvorhaben: Integriertes Test-Toolkit für Elektromobilität und intelligentes Lademanagementsystem

Das Projekt "Nationales Testzentrum für Elektromobilität, Teilvorhaben: Integriertes Test-Toolkit für Elektromobilität und intelligentes Lademanagementsystem" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Berlin, Institut für Quantitative Methoden und Wirtschaftsinformatik, Fachgebiet Agententechnologien in betrieblichen Anwendungen und der Telekommunikation (AOT), DAI-Labor.

BF2020 Begleitforschung Energiewendebauen: Modul Digitalisierung, Teilvorhaben: Datenschutz und -sicherheitsaspekte

Das Projekt "BF2020 Begleitforschung Energiewendebauen: Modul Digitalisierung, Teilvorhaben: Datenschutz und -sicherheitsaspekte" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität der Künste Berlin, Zentralinstitut für Weiterbildung (ZIW).

BF2020 Begleitforschung Energiewendebauen: Modul Digitalisierung, Teilvorhaben: TU Berlin: Wissensplattform

Das Projekt "BF2020 Begleitforschung Energiewendebauen: Modul Digitalisierung, Teilvorhaben: TU Berlin: Wissensplattform" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Berlin, Fachbereich Digitale Vernetzung von Gebäuden, Energieversorgungsanlagen und Nutzenden, HL45.

DAM Dekarbonisierung: Künstlicher Auftrieb als Mittel ozeanbasierter Entfernung von Kohlendioxid aus der Atmosphäre, Leitantrag; Vorhaben: Technische Umsetzung, Reaktionen des Ökosystems, Upscaling durch biogeochemische Modellierung

Das Projekt "DAM Dekarbonisierung: Künstlicher Auftrieb als Mittel ozeanbasierter Entfernung von Kohlendioxid aus der Atmosphäre, Leitantrag; Vorhaben: Technische Umsetzung, Reaktionen des Ökosystems, Upscaling durch biogeochemische Modellierung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel (GEOMAR).

DAM Dekarbonisierung: Quantifizierung der Potenziale, Machbarkeit und Nebenwirkungen atmosphärischer CO2-Entnahme durch Alkalinitätserhöhung (AE), Vorhaben: Kinetik und Nutzung neuer Materialien für die Ozeanalkalinisierung

Das Projekt "DAM Dekarbonisierung: Quantifizierung der Potenziale, Machbarkeit und Nebenwirkungen atmosphärischer CO2-Entnahme durch Alkalinitätserhöhung (AE), Vorhaben: Kinetik und Nutzung neuer Materialien für die Ozeanalkalinisierung" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Universität Hamburg, Institut für Geographie.

SÖF: Geofencing-Strategien zur Umsetzung in Stadtverkehrsmanagement und -planung, Teilprojekt: Akzeptanz von Geofencing-Anwendungen

Das Projekt "SÖF: Geofencing-Strategien zur Umsetzung in Stadtverkehrsmanagement und -planung, Teilprojekt: Akzeptanz von Geofencing-Anwendungen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Institut für Verkehrsplanung und Straßenverkehr, Professur für Verkehrspsychologie.

MarTERA-DDD-BATMAN - Data-Driven Degradation monitoring and prediction of BATteries for Maritime ApplicatioNs, Vorhaben: Ganzheitliche Optimierung von Batterieanwendungen auf Kreuzfahrtschiffen

Das Projekt "MarTERA-DDD-BATMAN - Data-Driven Degradation monitoring and prediction of BATteries for Maritime ApplicatioNs, Vorhaben: Ganzheitliche Optimierung von Batterieanwendungen auf Kreuzfahrtschiffen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz. Es wird/wurde ausgeführt durch: Carnival Maritime GmbH.

MESSE: Model-based Engineering and Validation Support for Cyber-Physical Energy Systems

Das Projekt "MESSE: Model-based Engineering and Validation Support for Cyber-Physical Energy Systems" wird/wurde gefördert durch: Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG). Es wird/wurde ausgeführt durch: Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H..Motivation and problems: The rollout of smart grid solutions has already started and new methods are deployed to the power system today. At the same time the massive deployment of distributed generators from renewable sources in recent years has led to a fundamental paradigm change in terms of planning and operation of the electric power system. Automation and control systems, using advanced information and communication technology, are key elements to handle these new challenges. The electric energy system is moving from a single system to a system of systems. The implementation and deployment of these complex systems of systems are associated with increasing engineering complexity resulting also in increased total life-cycle costs. However, with the usage of proper methods, automation architectures, and corresponding tools there is a huge optimization potential for the overall engineering process. Until now such a method has been missing. Goals and approaches: MESSE addresses these shortcomings with the development of a concept for a model-based engineering and validation support system, covering the overall engineering process for smart grid applications - from use case design to validation and de-ployment. Based on a model-driven development approach, the methodology consists of three main parts: specification and use case design, automated engineering and validation, and deployment. Furthermore, accompanying the engineering and validation approach, a cognitive learning of the user design experience is used to additionally increase the overall efficiency. Expected results: The main expected result is a formal approach for the specification, auto-matic generation and deployment of target code and configurations for smart grid applications (e.g., control, communication, SCADA), improving the overall engineering process of cyber-physical energy systems. This approach will be combined with an automatic testing and validation methodology for smart grid applications, in order to improve the general quality and mitigate the current risk of developing smart grid applications. Furthermore a concept and basis for a cognitive learning system for user design experience will be developed. The developed automated model-driven engineering and validation framework will be validated for selected smart grid applications and use cases in a laboratory environment. This validation will reveal the main benefits of this highly innovative approach which is expected to drastically reduce the engineering and validation complexity, error rate and effort and at the same time increase the rapidness and scalability of current engineering methods.

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