Zur Versorgung des Forschungsgelaendes Garching der Technischen Universitaet Muenchen wird eine Gasturbine eingesetzt, die nach dem Cheng-Prozess arbeitet: aus der Abwaerme der Gasturbinenabgase wird Dampf erzeugt, der entweder den Waermebedarf deckt, oder aber - bei erhoehtem Bedarf an elektrischer Energie - in der Gasturbine entspannt wird. Mittels dieser Dampfinjektion in die Gasturbine kann die elektrische Leistung in zwei Minuten um 50 Prozent, d.h. von 4 MWe auf 6 MWe erhoeht werden. Um das Potential dieser Flexibilitaet ausnutzen zu koennen, ist ein Online-Steuerungsprogramm erforderlich. Dieses ermittelt den optimalen Betriebspunkt mittels der GGLP-Methode (Gemischt Ganzzaehlig Lineare Programmierung) und setzt den gefundenen Betriebspunkt ueber ein neuronales Netz um. Derzeit findet eine Weiterentwicklung und Erprobung dieses Online-Steuerungsprogramms in der Anlage statt.
Die Einbeziehung von physikalischen Erhaltungsgesetzen ist bereits seit längerem als wichtiger Punkt bei der Entwicklung von numerischen Wettervorhersagemodellen bekannt. In Datenassimilation im weiteren Sinne ist die Berücksichtigung von Erhaltungsgesetzen und die Analyse deren Bedeutung erst seit kurzem ein zentraler Gegenstand der Forschung. Numerische Atmosphärenmodelle sind heute in der Lage, kleinräumige und deshalb hochgradig nichtlineare Dynamik und Physik aufzulösen. Vorhersagen hängen dabei sehr sensible von den Anfangs- und Randbedingungen ab. Die Datenassimilation für Modelle, die viele Skalen darstellen und in die sowohl zeitlich als auch räumlich hochaufgelöste Beobachtungen eingehen verlangt nach einer Überprüfung und der Weiterentwicklung der zur Zeit in numerischen Wettervorhersagemodelle genutzten, auf weniger nicht lineare Anwendungen ausgelegte Methoden. Das primäre Ziel dieses Projektes ist die Entwicklung von Ensemble-basierten Datenassimilations-Algorithmen welche Eigenschaften von nichtlinearen dynamischen Systemen, zum Beispiel die Erhaltung von Masse, Drehimpuls, Energie und Enstrophie berücksichtigen. Insbesondere werden die folgenden zwei Problemstellungen bearbeitet. Gemeinsam mit Kollegen haben wir kürzlich zeigen können, dass Erhaltung von Masse und Positivität wichtige Nebenbedingungen für Datenassimilations-Algorithmen sind. Beide Bedingungen sind in einem neuen Algorithmus, dem quadratic programming ensemble Kalman filter, umgesetzt worden. Tests an linearer Dynamik wurden ebenfalls bereits durchgeführt. Im Rahmen des vorgeschlagenen Projektes soll dieser Algorithmus in einer idealisierten Konfiguration für die Assimilation von Radarreflektivität mit dem nichthydrostatischen, konvektionsauflösenden COSMO-DE-Modell erweitert, implementiert und evaluiert werden. Zweitens, wird untersucht wie sich Datenassimilations-Algorithmen wie der Ensemble Kalman Filter und der quadratic programming ensemble Kalman filter auf die zu erhaltenden Größen im Fall von Experimenten mit einem idealisierten, nichtlinearen zweidimensionalen Flachwassermodell auswirken, sowie ob und wie diese Ensemble-basierten Algorithmen modifiziert werden können um Lösungen mit den vorgeschriebenen Eigenschaften zu erhalten. Es ist zu erwarten, dass Erhalt von Masse und Entropie die nicht lineare Energie Kaskade im System verbessert. Der mögliche Einfluss auf die Exaktheit von Vorhersagen wird auch untersucht.
BIG hat das Ziel, mit der Kopplung von Produktionsplanung und -steuerung (PPS), Wetter-Forecasts und Gebäudeautomation den Energiebedarf von Unterstützungsprozessen produzierender Unternehmen durch bedarfsabhängige und prädiktive Steuerung zu verringern. Studien prognostizieren dabei Einsparungen bei den peripheren Energiekosten von 30-40%. Übergeordnete Ziele sind daher u.a.: - Programmierung einer modellgestützten Regelung zur vorausschauenden und bedarfsorientierten Steuerung der Gebäude- und Anlagentechnik - Entwicklung einer modellprädiktiven Regelung (MPC-Algorithmus) als Kernelement - Integration von Wetter-Forecasts und Einbeziehung wetterabhängiger Effekte unter Berücksichtigung regionaler Unterschiede der Phänomene - Herstellungunabhängige Kopplung an PPS zur flexiblen und austauschbaren Installation des Automationssystems hinsichtlich der eingesetzten Software- und Hardwarekomponenten.
Mit der EU Richtlinie zur Ueberwachung der Luftqualitaet - 96/62/EC und den in diesem Zusammenhang in Vorbereitung befindlichen Tochterrichtlinien sind notwendige Aenderungen immissionsschutzrechtlicher Regelungen, u.a. auch der TA Luft, erforderlich geworden. Hierbei ist auch das Beurteilungsverfahren nach TA Luft und damit das Rechenverfahren nach Anhang C TA Luft (Ausbreitungsrechnung) zur Ermittlung der Immissionszusatzbelastung auf diese neuen Anforderungen anzupassen. Ziel des Vorhabens ist es, sind folgende Arbeiten auszufuehren: - Beschreibung des Modells und seines Einsatzes in einer Form, wie sie fuer den Anhang C der TA Luft und Abschnitt 2.6.4 (Berechnung der Zusatzbelastung) erforderlich ist. - Testrechnungen als Beleg fuer die getroffenen Festlegungen. - Beschreibung, wie das Modell in einem Computerprogramm implementiert ist. - Erstellung des Computerprogramms nach den fachinhaltlichen Anforderungen (siehe Anlage) als Quelltext (ANSI-C) und als ausfuehrbares Programm fuer Windows 95/98/NT/2000 und fuer Linux auf CD. - Benutzerhandbuch fuer das Programm (Dokumentation der Struktur von Ein- und Ausgabedateien, Hinweise zur Handhabung). - Beispielrechnungen fuer den Anwender. - Praesentation des Modells und Demonstration der Handhabung des Programms. Um die fuer die Entwicklung des Modells und der Praeprozessoren, mit denen die notwendigen Eingabedaten aufbereitet werden muessen, notwendige Arbeit nicht noch einmal in einem mehrjaehrigen Vorhaben aufwenden zu muessen, ist es weiterhin als Voraussetzung fuer die Durchfuehrung o.g. Arbeiten erforderlich, die Kernmodule als fertige Entwicklung kaeuflich zu erwerben.
Ziel des Verbundes 'INNOVATE' ist es, die Kopplung des Kohlenstoff- und Stickstoffkreislaufs im Einzugsbereich des Itaparica-Stausees im Nordosten Brasiliens (Bundesstaaten Pernambuco/Bahia) zu bestimmen. Dabei werden bestehende Landnutzungssysteme flexibel an künftige klimatische Veränderungen angepasst. Die verschiedenen Nutzungsformen des Stausees werden optimiert, wobei die Produktivität erhöht, Treibhausemissionen verringert und die biologische Vielfalt erhalten werden soll. Die Uni Hohenheim erarbeitet Methoden zur nachhaltigen Nutzung terrestrischer Agrarökosystemfunktionen durch Produktivitätssteigerung und deren sozioökonomischer Bewertung in eingerichteten Bewässerungsprojekten im Bereich des Itaparica Stausees. 1) Empirische sozioökonomische Datenerhebung, 2) Lineare Programmierung auf Betriebsebene, 3) Upscaling, Erarbeitung von Beratungsmaterial, i) Komparative Situationsanalyse Ziegenhaltung in 3 Gebieten, ii) Partizipative Erhebung betrieblicher Stoffflüsse, kritische Kontrollpunkte, Berechnung technischer Effizienz, iii) Modellierung von Entwicklungsszenarien und deren Systemänderungen, a) Auswahl lokaler Pflanzen mit hohem Potenzial zur Sequenzierung von Kohlenstoff, b) Anlage von Topf- und Feldversuchen, c) Messen und Vergleichen von Wasser- und Nährstoffflüssen in biochar-an- und unangereichertem Boden, sowie des jeweiligen Pflanzenwachstums und der Bodenchemie.
Natürliches Gas ist eine der wichtigsten Energiequellen in Deutschland und Europa. Politische Regulierungen haben in den letzten Jahren zu einer strikten Trennung von Gashandel und Gastransport geführt, wodurch dem Gastransport und der Gasverteilung zentrale Rollen in der Energiepolitik zufallen. Diese neu entstandenen politischen Bedingungen beeinflussen die technischen Prozesse des Gastransports in einer Weise, dass sie die Komplexität der Planung und des Betriebs von Gasnetzwerken noch verschärfen. Im mathematischen Sinne stellt die Kombination von diskreten Entscheidungen über die Konfiguration eines Gastransportnetzwerks, die nichtlinearen Gleichungen zur Beschreibung der Physik von Gas, die neu auferlegten Deregularsierungsregeln und die Unsicherheiten in Nachfrage und Angebot ein großes und sehr komplexes stochastisches gemischt-ganzzahliges nichtlineares Constraint-Optimierungsproblem dar. Zur Lösung dieser Art von Problemen sind zurzeit keine geeigneten Algorithmen oder geeignete Software verfügbar. Andererseits wurden mit Hinsicht auf jeden einzelnen Aspekt, d.h. gemischt-ganzzahlige lineare Optimierung, globale nichtlineare Optimierung, Constraint Satisfaction und stochastische Optimierung, in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte erzielt. Das Ziel dieses Projekts ist es, diese leistungsfähigen Techniken in ein allgemeines Framework zur Lösung von sowohl linearen als auch nichtlinearen, diskreten Optimierungsproblemen zu integrieren. Die Vision dieses Projektes ist es, die schnelle Spezifikation und effiziente Lösung von gemischt-ganzzahligen nichtlinearen Constraint- Optimierungsproblemen mit Wahrscheinlichkeitsnebenbedingungen so weiterzuentwickeln, dass sie in vielen industriellen und akademischen Projekten innerhalb und außerhalb von Matheon breite Anwendung findet.
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| Förderprogramm | 34 |
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