Objective: Aim is to modify two small hydropower plants to variable speed operation in order to increase annual energy output by improved part load efficiency and design flow. A 100 kW vertical axis Francis turbine (Kaltenburg, DE) and a new 18 kW waterwheel (Bettborn, LU) will be modified to variable speed operation by use of a AC-AC converter. There will be installed a movable free-overfall weir at the waterwheel. By an expected increase of the electricity production in the range of 10 to 20 per cent , the aim is to proof viability of improving existing low head hydro sites with this technology. Especially low head sites have high variation of head and flow. Variable speed technology allows the system to operate at maximum efficiency for a wide range of hydraulic conditions. Modern power electronics replaces complex mechanical control systems with a high need for maintenance. In wind energy, variable speed technology has already proven its advantages compared to other mechanical technologies. General Information: Unlike earlier approaches with a combination of double regulated turbines and variable speed in a new installation, in this project the combination of a Francis turbine (respectively a water wheel) in existing plants together with a frequency converter will be used to increase part load efficiency and design flow of the system. Only the new IGBT controlled converters which are now used in wind energy as well as in motive power industry appliances can guarantee a reliable variable speed operation of a normal asynchronous generator. The combination of the movable weir and variable speed operation of the water wheel will allow to optimise the power output of the plant under all conditions. The use of an IGBT converter makes it possible to compensate reactive power to improve the mains performance. Due to detailed theoretical analysis and according to the positive experience with variable speed operation in wind energy and motive power technology, the expected increase of the annual power output of the two plants is in the range of 10 to 20 per cent of the actual value. This will reduce the specific cost of the electricity by the same range. For the actual payback tariffs of many European countries, this will increase the number of feasible low head sites. The top water level control by variation of turbine speed (and so flow) will be demonstrated to show a simple, reliable and energy saving alternative to the old hydraulic systems, which are still installed in many sites. The success of the variable speed system in this plants will open a big European SME market for cheap technological improvement of small hydropower plants and low head sites. The monitored performance of the plants data will be stored in a data logger with a modem, to allow automatic down-loading from a server-PC via modem. ... Prime Contractor: Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik/Informatik, Institut für Elektrische Energietechnik - IEE; Kassel; Germany.
This data publication is supplementary to a study on microbial weathering of Fe-bearing minerals in the deep biosphere of a semi-arid environment (Chile). The dataset contains mineralogical, geochemical, microbiological and thermodynamic data of an 87 m deep drill core profile located in the Chilean Coastal Cordillera (Santa Gracia (SG)). The drilling campaign was conducted in March-April 2019 as part of the German Science Foundation (DFG) priority research program SPP 1803 “EarthShape: Earth Surface Shaping by Biota”. The project focused on how microorganisms contribute to mineral weathering and thus shape Earth´s surface. Aim of the drilling campaign was to recover the continuous weathering profile from surface to weathering front and to pinpoint as well as disentangle weathering processes at depth. For this purpose, extractable Fe pools, water-extractable organic carbon and nitrate, energy yields of Fe redox reactions, in situ microbial Fe(III) reduction, microbial Fe(III) reduction extent in microcosms, as well as community compositions of in situ and microcosms derived 16S rRNA gene amplicon sequence variants (ASVs) were determined.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Das Fraunhofer IEE koordiniert das Verbundprojekt. Wissenschaftlich fokussiert sich das Fraunhofer IEE im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Detektion von Rauhigkeitsänderungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten und entwickelt zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Die Universität Kassel fokussiert sich im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Langzeitkorrektur von Kurzzeitwindmessungen mittels Methoden von künstlicher Intelligenz und die verbesserte Abschätzung der Designwindbedingungen.
The relevance of biogeochemical gradients for turnover of organic matter and contaminants is yet poorly understood. This study aims at the identification and quantification of the interaction of different redox processes along gradients. The interaction of iron-, and sulfate reduction and methanogenesis will be studied in controlled batch and column experiments. Factors constraining the accessibility and the energy yield from the use of these electron acceptors will be evaluated, such as passivation of iron oxides, re-oxidation of hydrogen sulfide on iron oxides. The impact of these constraints on the competitiveness of the particular process will then be described. Special focus will be put on the evolution of methanogenic conditions in systems formerly characterized by iron and sulfate reducing condition. As methanogenic conditions mostly evolve from micro-niches, methods to study the existence, evolution and stability of such micro-niches will be established. To this end, a combination of Gibbs free energy calculations, isotope fractionation and tracer measurements, and mass balances of metabolic intermediates (small pool sizes) and end products (large pool sizes) will be used. Measurements of these parameters on different scales using microelectrodes (mm scale), micro sampling devices for solutes and gases (cm scale) and mass flow balancing (column/reactor scale) will be compared to characterize unit volumes for organic matter degradation pathways and electron flow. Of particular interest will be the impact of redox active humic substances on the competitiveness of involved terminal electron accepting processes, either acting as electron shuttles or directly providing electron accepting capacity. This will be studied using fluorescence spectroscopy and parallel factor analysis (PARAFAC) of the gained spectra. We expect that the results will provide a basis for improving reactive transport models of anaerobic processes in aquifers and sediments.
Metall-Halogenid Perowskite werden als eine herausragende Materialklasse in der Photovoltaik für zukünftige Hocheffizienz-Solarzellen angesehen, weil diese kostengünstig und skalierbar mit der bewährten Silizium Technologie in Tandemsolarzellen kombiniert werden können. Seit 2015 werden solche Tandemsolarzellen intensiv erforscht und gerade in den letzten Jahren gab es immensen Wissenszuwachs und Entwicklungserfolge. So können im Labormaßstab heutzutage weit über 30 % Energieausbeute erzielt werden. Allerdings werden diese Ergebnisse noch vorwiegend mit Silizium Heterokontakt Bottomzellen erzielt, die nur einen kleinen Marktanteil besitzen. Einige Teams aus Wissenschaft und Industrie, darunter auch die Antragsteller im vorherigen Projekt PeroQ, konnten aber auch erstaunliche Wirkungsgradsteigerungen für Perowskit/Silizium Tandemsolarzellen auf Basis von PERx/TopCon Bottomzellen zeigen. Zum Beispiel wurde eine Tandemzelle auf einer Q.ANTUM Bottomzelle mit einem Wirkungsgrad von 28,7 % demonstriert, was das hohe Potential dieser massenmarkttauglichen Technologie demonstriert. Ziel in diesem Folgeprojekt PeroQ-2 ist es nun, den in PeroQ gelegten Grundstein für die Perowskit/Silizium Tandemtechnologie auf Q.ANTUM (NEO) Bottomzellen weiter auszubauen und auf ein höheres Technology readiness level (TRL) zu heben. Dies wird durch den Einsatz von massenfertigungstauglichen Prozessen und Materialien (Ko-Verdampfen des Perowskit-Absorbers), der Skalierung der Zellfläche auf eine volle Waferfläche (M6 und M10), hinreichende Langzeitstabilitäten und der Erforschung von Verlustmechanismen realisiert. Um die Grundlage für weitere Leistungs- und Stabilitätsverbesserungen zu legen, unterstützt die Uni Potsdam das Projekt durch den Einsatz und die Entwicklung von innovativen Charakterisierungsmethoden die eine globale Analyse der Verlustmechanismen ermöglichen. Als Ziel strebt das Konsortium Qcells, HZB und Uni Potsdam eine Tandemeffizienz von 28 % auf voller Waferfläche an.
Zur Erreichung der von der neuen Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie insbesondere aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage (z.B.Reanalysen, Rauhigkeitsdaten) für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. Das Fraunhofer IEE koordiniert das Verbundprojekt. Wissenschaftlich fokussiert sich das Fraunhofer IEE im Rahmen ihrer Forschungsarbeiten auf die Entwicklung von Verfahren zur Detektion von Rauhigkeitsänderungen auf Basis von Erdbeobachtungsdaten und entwickelt zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen.
In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. sowento wird Methoden und Algorithmen zur Lidar-basierten Lebensdauerverlängerung entwickeln und testen. Die Lidar-Regelungsplattform für die MM92 wird sowento erstellen und den Projektpartnern zur Verfügung stellen. Auf ihr werden alle Methoden und Strategien des Projekts getestet. Außerdem wird sowento moderne Lidardatenverarbeitungsmethoden entwickeln, die für die adaptiven Regelungsstrategien benötigt werden. Ein weiterer Schwerpunkt wird die Lidar-basierte Lastverifikation sein. Hierfür werden Methoden entwickelt und mit den Messungen an der MM92 validiert.
Zur Erreichung der von der Bundesregierung gesteckten Ausbauziele in der Windenergie ist die Erschließung einer Vielzahl neuer Flächen für Windparks in kurzer Zeit erforderlich. Grundlage für die Windparkplanung an einem neuen Standort ist die Abschätzung der zu erwartenden Energieerträge sowie die Auswahl geeigneter Windenergieanlagen. Derzeit ist die Ertragsabschätzung mit hohen Unsicherheiten behaftet. Zudem ist sie aufgrund der aktuell erforderlichen, einjährigen Windmessung zeit- und kostenintensiv. Ziel des Projektes ist es deshalb, durch Verbesserungen entlang der gesamten Prozesskette qualitativ bessere Ertragsabschätzungen in kürzerer Zeit und zu deutlich geringeren Kosten zu ermöglichen. Für die Zielerreichung werden Verfahren entwickelt, die eine bessere Datengrundlage für die Windbranche liefern. Darüber hinaus werden an verschiedenen Stellen innovative Verfahren aus dem Bereich der Data Science wie maschinelles Lernen oder Modellensembles verwendet, um eine genaue Abschätzung der Energieerträge in kürzerer Zeit zu ermöglichen. Das Zusammenführen der verschiedenen Verfahren und Daten zu einem Gesamtprozess ermöglicht neben der Qualitätssteigerung einen hohen Grad an Automatisierung von Ertragsgutachten. Letztendlich schafft das Projekt damit die Grundlage für eine Senkung der Projektrisiken für Planer und Projektierer. Darüber hinaus können die entwickelten Verfahren auch für genauere regionale Potenzialabschätzungen verwendet werden und so einen Beitrag zur besseren Planung des Windenergieausbaus leisten. anemos ist in dem Verbundprojekt maßgeblich an der Automatisierung des Gesamtprozesses beteiligt. Wissenschaftlich wird anemos ein Verfahren zur Bestimmung der standortspezifischen Leistungskennlinie und zeitreihenabhängige Verlustmodelle für verbesserte Ertragsabschätzungen entwickeln. Außerdem wird anemos die Datengrundlage im Hinblick auf den Langzeitbezug von Kurzzeitmessungen auf relevante saisonale Abweichungen analysieren und korrigieren.
In dem hier beantragten Forschungsprojekt sollen gemeinsam neue adaptive Strategien entwickelt werden, um den Betrieb der bestehenden Windenergieanlagen auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen anzupassen. Die Schwerpunkte liegen zum einen auf der Integration des aktuellen Energiepreises, einer Lidar-basierten Windvorhersage und eines Lastmonitorings in der Betriebsführung. Zum anderen sollen durch datenbasierte Regelung eine Lebenszeitverlängerung, eine Erhöhung des Energieertrages, eine Reduktion der Schallemissionen und eine Stützung des elektrischen Netzes erreicht werden. Die entwickelten Betriebsstrategien werden dann auf einer 2 MW und auf zwei 6 MW Forschungsanlagen erprobt. Neben der Koordination wird das WETI sich vor allem auf die Entwicklung von datenbasierten Regelungsstrategien konzentrieren. Hierzu werden zunächst Algorithmen zur Windvorhersage, basierend auf vereinfachten Strömungsmodellen, entwickelt und Analysen zu den Auswirkungen von Gierfehlern auf den Energieertrag und die Lasten durchgeführt. Diese werden dann in Regelstrategien zum optimalen Betrieb und Netzstützung integriert. Dazu wird die Idee der Lidar-basierten Vorsteuerung weiterentwickelt, indem zur Laufzeit optimale Referenz- und Stellgrößenverläufe berechnet werden. Die verbesserte Windvorhersage und die optimale Vorsteuerung wird anschließend auf einer Testanlage erprobt.
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