Prof. Dr.-Ing. Matthias Finkenrath
Fakultät Maschinenbau
Tel. 0831 2523-9223
Fax 0831 2523-229
matthias.finkenrath(at)hs-kempten.de
Gebäude S, Raum S1.05
Bahnhofstraße 61, 87435 Kempten
Die Energieforschung der Hochschule Kempten ist fakultätsübergreifend und interdisziplinär aufgestellt. Sie behandelt technische und nicht-technische Fragestellungen zu Energiesystemen und den dazugehörigen Kernkomponenten.
Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Helmuth Biechl Elektrische Energiesysteme |
Prof. Dr.-Ing. Bernd Biffar Kraft-Wärme-Kopplung und Energiesystemtechnik |
Prof. Dr.-Ing. Gregor Bischoff Kraft- und Arbeitsmaschinen, Fahrzeugantriebe |
Prof. Dr.-Ing. Jost Braun Energie- und Strömungstechnik, Thermodynamik, Strömungsmaschinen |
Prof. Dr.-Ing. Matthias Finkenrath Energie- und verfahrenstechnische Systeme |
Prof. Dr.-Ing. Frank Fischer Elektrische Energietechnik |
Prof. Dr.-Ing. Till Huesgen Elektronikintegration und Aufbau- und Verbindungstechnik |
Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Mayer Regenerative Energien, Energiewirtschaft und rationelle Energiesysteme |
Prof. Dr.-Ing. Bernhard Müller Thermodynamik und Wärmeübertragung |
Prof. Dr.-Ing. Michael Patt Leistungselektronik für die Umwelttechnik |
Prof. Dr. rer. nat. Martin Schirra Elektrische Antriebe, Steuerungs- und Automatisierungstechnik |
Prof. Dr.-Ing. Benno Steinweg Energiemanagementsysteme |
Projektdetails
Projektname | Deep Learning for Distinct Heating and Cooling: Entwicklung modernster maschineller Lernverfahren für die hochgenaue Fernwärmelastprognose |
Projektlaufzeit | 01.04.2020 - 31.03.2023 |
Projektleiter | Prof. Dr.-Ing Matthias Finkenrath |
Projektteam | M.Eng. Till Faber B.Sc. Fabian Behrens B.Sc. Stefan Leiprecht |
Projektpartner | Fernwärme Ulm GmbH, Ulm ZAK Energie GmbH, Kempten AGFW e.V., Frankfurt |
Downloads | Übersicht über das Projekt DeepDHC Finkenrath M., Faber T. & Groß J. (2018), Innovative Last prognosen mit »Deep Learning«-Methoden, EuroHeat&Power PDF 7594 aus EHP 47. Jg (2018), Heft 1-2 |
Projektbeschreibung
Eine genaue Wärmelastprognose ermöglicht Wärmeversorgern eine besonders wirtschaftliche, ökologische, versorgungssichere und netzdienliche Anlageneinsatzplanung ihrer Wärmekraftwerke, Energiespeicher und Power-to-X-Anlagen. Beispiele für Effizienzvorteile durch verbesserte Lastprognosen sind die Vermeidung des Einsatzes von fossil gefeuerten Spitzenlastkesseln und die Möglichkeit der verstärkten Integration erneuerbarer Energien in Fernwärmenetze. In der Praxis kommen bislang für die Fernwärmelastprognose in der Regel nur einfache Prognoseverfahren mit vergleichsweise hohen Unsicherheiten zum Einsatz. Neue Methoden aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere des maschinellen Lernens und sogenannten „Deep Learning“, bieten zusammen mit höheren Rechnerleistungen und größeren verfügbaren Datenmengen erhebliche Verbesserungspotenziale. Das Forschungsprojekt DeepDHC greift vielversprechende Ansätze aus diesem Bereich auf, um eine deutlich verbesserte Lastprognose zu entwickeln. Durch die Verwendung tatsächlicher Betriebsdaten und realer Lastgänge, die durch die beteiligten Fernwärmeversorger bereitgestellt werden, können die Verfahren praxisnah entwickelt und validiert werden. Die Bewertung des wirtschaftlichen Nutzens der verbesserten Lastprognose erfolgt mithilfe eines ganzheitlichen numerischen Anlageneinsatzplanungsoptimierungsmodells, in dem der Anlagenpark und das Wärmenetz eines beteiligten Fernwärmeversorgers abgebildet ist.
Förderung
Projektdetails
Projektname | ARchitecture Ceramic for HIgh Voltage power Electronics |
Projektlaufzeit | 01.10.2019 - 30.09.2022 |
Projektleiter | Prof. Dr.-Ing Till Huesgen |
Projektpartner | CeramTec GmbH Supergrid Institute LAPLACE Laboratoire Plasma et conversion |
Projektbeschreibung
Das Ziel von ARCHIVE ist die Entwicklung einer bahnbrechenden Aufbau- und Verbindungstechnologie für 20 kV Leistungshalbleitermodule. Derartige Module werden den Aufbau von Umrichtern für die Hochspannungs-Gleichstrom-Übertragung (HGÜ) erheblich vereinfachen, da zum Erreichen der Hochspannung weniger Module in Reihe geschaltet werden. Dadurch sinken die Investitions- und Betriebskosten für HGÜ-Anlagen. Dies fördert die Integration von erneuerbaren Energien in die Versorgungsnetze und damit auch generell deren weitere Verbreitung.
Das Projekt befasst sich sowohl mit der elektrischen Isolierung als auch mit dem Wärmemanagement. Bei der gegenwärtig verwendeten Technologie werden beide Aspekte durch dasselbe Element definiert: das Keramiksubstrat. Dies führt zu einem Kompromiss zwischen thermischer Leistung und Spannungsfestigkeit.
Die in ARCHIVE untersuchten technischen Lösungen basieren auf einem neuartigen, dreidimensional strukturierten Keramiksubstrat. Auf der Oberseite werden durch eine geeignete Topografie die lokalen Spitzen des elektrischen Felds eingeschränkt. Auf der Rückseite ist ein Kühler integriert, der mit einem elektrisch isolierendem Kühlmedium betrieben wird. Dadurch wird die Isolation auf die Keramik und die Kühlflüssigkeit verteilt. Dieser Ansatz wird in einem 20-kV Leistungsmodul demonstriert. Entsprechende Halbleiterbauteile sind in einigen Forschungslabors bereits verfügbar und werden in naher Zukunft als kommerziell erhältlich sein. Das Konzept kann jedoch auf viel höhere Spannungen erweitert werden, da zwischen Wärmeleitfähigkeit und elektrischer Isolierung kein Kompromiss mehr besteht.
Förderung
Projektdetails
Projektname | Peer-to-Peer Energiehandel auf Basis von Blockchains |
Projektlaufzeit | 01.03.2018 - 28.02.2021 |
Projektleiter | Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Helmuth Biechl |
Projektteam | M.Eng. Dipl.Ing. (FH) Andreas Armstorfer M.Sc. Nauman Beg B.Eng. Daniel Suchy B.Eng. Sebastian Suchy |
Projektpartner | Siemens Aktiengesellschaft Allgäuer Überlandwerk GmbH AllgäuNetz GmbH & Co KG Fraunhofer FIT |
Webseite | www.pebbles-projekt.de |
Projektbeschreibung
Das Forschungsprojekt „pebbles“ (steht im Englischen für kleine Kieselsteine) verfolgt einen ganzheitlichen Ansatz, analysiert und testet auf allen relevanten physischen und informationstechnischen Ebenen sowie auf der Ebene der Geschäftsmodelle und Strommärkte die Auswirkungen von Blockchain-basierten Prozessen im Energiemarkt. Der zentrale Forschungsgegenstand von pebbles stellt die Konzeptionierung und Entwicklung einer integrativen Lösung in Form eines plattformgestützten Kooperationsmodells zwischen Technologielieferanten, Plattformbetreiber und -teilnehmer sowie Verteilnetzbetreiber dar. Die erschließbaren Anwendungsfelder durch die informationstechnische Plattform in pebbles befinden sich im Bereich der Energieversorgung, wobei die Felder Erzeugung, Verbrauch, Flexibilitäten und Zertifizierung eingeschlossen sind. Durch die Blockchain-Infrastruktur soll ein hohes Niveau an Prozessautomatisierung und Datensicherheit gewährleistet werden.
Förderung
Projektdetails
Projektname | Hochflexible stromgeführte Kraft-Wärme-Kopplung durch thermische Speicher und "Power-to-Heat"-Technologien |
Projektlaufzeit | 01.10.2016 - 31.03.2020 |
Projektleiter | Prof. Dr.-Ing. Matthias Finkenrath Prof. Dr.-Ing. Wolfgang Mayer |
Projektteam | M.Eng. Till Faber |
Projektpartner | Fernwärme Ulm GmbH, Ulm ZAK Energie GmbH, Kempten AGFW e.V., Frankfurt |
Projektpartner | Anwenderleitfaden für die Fernwärmebranche |
Projektbeschreibung
Die verstärkte Integration fluktuierender erneuerbarer Energien erfordert hochflexible thermische Kraftwerke zur Netzstabilisierung und bedarfsgerechten Abdeckung der verbleibenden Netzlasten. Im Projekt KWK-Flex verfolgt die Hochschule Kempten gemeinsam mit zwei assoziierten gewerblichen Partnern, der Fernwärme Ulm GmbH (FUG) und der ZAK Energie GmbH (ZAK), die Entwicklung innovativer technischer und wirtschaftlicher Flexibilisierungskonzepte für klimafreundliche Kraft-Wärme-Kopplungs-(KWK)-Anlagen. Der technische Fokus liegt dabei auf der optimierten Einbindung thermischer Energiespeicher und innovativer „Power-to-Heat“-Technologien wie Großwärmepumpen oder Direkterhitzern.
Förderung