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Found 213 results.

Dynamisch erweiterbare Simulationsumgebung für regenerative Energiesysteme (DESIRE)

DESIRE ist eine an der HTW Berlin entwickelte Simulationsumgebung für regenerative Energiesysteme. Obwohl diese Simulationsumgebung extrem viele Freiheitsgrade bietet, ist ein Erlernen auch für Personen mit geringeren Computerkenntnissen in kürzester Zeit möglich. Um dies zu erreichen, baut DESIRE auf MS Excel als Entwicklungsumgebung auf, wobei Geschwindigkeitsnachteile von MS Excel bei komplexen Simulationsrechnungen durch die Entwicklung höherer Funktionsbibliotheken in einer höheren Programmiersprache wie C++ in Form von Dynamic Link Libraries (DLL) kompensiert werden. DESIRE enthält verschiedene Funktionsbibliotheken aus unterschiedlichen Bereichen regenerativer Energien, die sich dynamisch zu Werkzeugen oder komplexen Simulationsmodulen kombinieren lassen. Zahlreiche Analyse- und Simulationswerkzeuge (Tools) bieten auch dem Laien die Möglichkeiten der Analyse regenerativer Energiesysteme mit DESIRE. Eine Online-Version von DESIRE ermöglicht zusätzlich das Ausführen von DESIRE-Tools auch direkt über das Internet und erweitert so das eLearning-Angebot der HTW Berlin. Die Tools wurden in JAVA implementiert und erfordern zum Ausführen lediglich einen Webbrowser und ein aktuelles JAVA-Plugin. Hier können Anwender spielerisch komplexe funktionale Zusammenhänge verinnerlichen. DESIRE ist ein internes Projekt der HTW Berlin. Die Simulationsumgebung wird inzwischen in der Lehre und in weiteren Drittmittelprojekten wie dem Solar Decathlon Europe (SDE) eingesetzt.

GTS Bulletin: ISND41 UMRR - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND41 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 0100, 0200, 0400, 0500, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (Remarks from Volume-C: NilReason)

GTS Bulletin: SMVX21 EDZW - Surface data (details are described in the abstract)

The SMVX21 TTAAii Data Designators decode as: T1 (S): Surface data T1T2 (SM): Main synoptic hour (Remarks from Volume-C: SHIP)

First-principles kinetic modeling for solar hydrogen production

The development of sustainable and efficient energy conversion processes at interfaces is at the center of the rapidly growing field of basic energy science. How successful this challenge can be addressed will ultimately depend on the acquired degree of molecular-level understanding. In this respect, the severe knowledge gap in electro- or photocatalytic conversions compared to corresponding thermal processes in heterogeneous catalysis is staggering. This discrepancy is most blatant in the present status of predictive-quality, viz. first-principles based modelling in the two fields, which largely owes to multifactorial methodological issues connected with the treatment of the electrochemical environment and the description of the surface redox chemistry driven by the photo-excited charges or external potentials.Successfully tackling these complexities will advance modelling methodology in (photo)electrocatalysis to a similar level as already established in heterogeneous catalysis, with an impact that likely even supersedes the one seen there in the last decade. A corresponding method development is the core objective of the present proposal, with particular emphasis on numerically efficient approaches that will ultimately allow to reach comprehensive microkinetic formulations. Synergistically combining the methodological expertise of the two participating groups we specifically aim to implement and advance implicit and mixed implicit/explicit solvation models, as well as QM/MM approaches to describe energy-related processes at solid-liquid interfaces. With the clear objective to develop general-purpose methodology we will illustrate their use with applications to hydrogen generation through water splitting. Disentangling the electro- resp. photocatalytic effect with respect to the corresponding dark reaction, this concerns both the hydrogen evolution reaction at metal electrodes like Pt and direct water splitting at oxide photocatalysts like TiO2. Through this we expect to arrive at a detailed mechanistic understanding that will culminate in the formulation of comprehensive microkinetic models of the light- or potential-driven redox process. Evaluating these models with kinetic Monte Carlo simulations will unambiguously identify the rate-determining and overpotential-creating steps and therewith provide the basis for a rational optimization of the overall process. As such our study will provide a key example of how systematic method development in computational approaches to basic energy sciences leads to breakthrough progress and serves both fundamental understanding and cutting-edge application.

GTS Bulletin: ISND01 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISND01 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISN): Synoptic observations from fixed land stations at non-standard time (i.e. 01, 02, 04, 05, ... UTC) A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere (The bulletin collects reports from stations: 10004;UFS TW Ems;10015;Helgoland;10020;List auf Sylt;10035;Schleswig;10055;Fehmarn;10147;Hamburg-Fuhlsbüttel;10162;Schwerin;10184;Greifswald;10200;Emden;10224;Bremen;10270;Neuruppin;10338;Hannover;10361;Magdeburg;10393;Lindenberg;10400;Düsseldorf;10469;Leipzig/Halle;10488;Dresden-Klotzsche;10506;Nürburg-Barweiler;10548;Meiningen;10637;Frankfurt/Main;10685;Hof;10738;Stuttgart-Echterdingen;10763;Nürnberg;10788;Straubing;10852;Augsburg;10946;Kempten;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISID04 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISID04 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISI): Intermediate synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10022;Leck;10028;Sankt Peter-Ording;10042;Schönhagen (Ostseebad);10093;Putbus;10097;Greifswalder Oie;10129;Bremerhaven;10130;Elpersbüttel;10139;Bremervörde;10142;Itzehoe;10146;Quickborn;10150;Dörnick;10152;Pelzerhaken;10156;Lübeck-Blankensee;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISMD09 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISMD09 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISM): Main synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10756;Feuchtwangen-Heilbronn;10761;Weißenburg;10765;Roth;10771;Kümmersbruck;10777;Gelbelsee;10782;Waldmünchen;10796;Zwiesel;10803;Freiburg;10818;Klippeneck;10827;Meßstetten;10837;Laupheim;10840;Ulm-Mähringen;10850;Harburg;10853;Neuburg/Donau (Flugplatz);10856;Lechfeld;10857;Landsberg (Flugplatz);10860;Ingolstadt (Flugplatz);10863;Weihenstephan-Dürnast;10865;München-Stadt;10872;Gottfrieding;10875;Mühldorf;10945;Leutkirch-Herlazhofen;10954;Altenstadt;10963;Garmisch-Partenkirchen;10970;Bichl;10982;Chieming;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

GTS Bulletin: ISID08 EDZW - Observational data (Binary coded) - BUFR (details are described in the abstract)

The ISID08 TTAAii Data Designators decode as: T1 (I): Observational data (Binary coded) - BUFR T1T2 (IS): Surface/sea level T1T2A1 (ISI): Intermediate synoptic observations from fixed land stations A2 (D): 90°E - 0° northern hemisphere(The bulletin collects reports from stations: 10564;Schleiz;10565;Osterfeld;10569;Plauen;10574;Carlsfeld;10577;Chemnitz;10579;Marienberg;10582;Zinnwald-Georgenfeld;10591;Lichtenhain-Mittelndorf;10615;Deuselbach;10628;Geisenheim;10635;Kleiner Feldberg/Taunus;10646;Neuhütten/Spessart;10648;Michelstadt-Vielbrunn;10658;Kissingen, Bad;10671;Lautertal-Oberlauter;10686;Wunsiedel-Schönbrunn;10704;Berus;10706;Tholey;10724;Weinbiet;10733;Waibstadt;10736;Mühlacker;10739;Stuttgart (Schnarrenberg);10747;Kaisersbach-Cronhütte;) (Remarks from Volume-C: SYNOP)

WMS SL GDI Solarpotentiale - Solarpotential 2019

Solarpotentiale:Dieser Layer visualisiert die saarländischen Solarpotentiale.

Strom aus Photovoltaik - Installierte Leistung (Plan.-Reg.)

Die Karte zeigt die Summe der installierten elektrischen Leistung der Photovoltaikanlagen für die Planungsregionen (Plan.-Reg.) in Bayern - unterteilt nach Gebäude- und Freiflächenanlagen.

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