Campus WelsTechnik & Angewandte Naturwissenschaften

Öko-Technik

CMO - WP30: "Smart Clean Power"

Elektromobilität, Stromnetzbetrieb

Damit die Elektromobilität einen breiten Marktdurchbruch schaffen kann, muss noch vieles optimiert werden. Die Welser Automatisierungstechniker Stephan Hutterer und Franz Auinger bereiten in den beiden Forschungsprojekten „Clean Motion Offensive“ und „4EMobility“ den Weg dafür. In der vom Klima- und Energiefonds geförderten Clean Motion Offensive steht ein intelligenter, benutzerfreundlicher und belastungsoptimierter Betankungsvorgang im Visier der Forscher, im Projekt 4EMobility ist es die Versorgungssicherheit des Stromnetzes. Dabei soll sichergestellt werden, dass das Betanken bestmöglich und günstig funktioniert und durch ein intelligentes Stromnetz immer genügend Strom am richtigen Ort zur Verfügung steht.

Projekt-Team: Daniel Rumetshofer MSc, DI (FH) Dr. Stephan Hutterer
Betreuer: Prof. (FH) DI Dr. Franz Auinger
Firma/Kooperationspartner: Keba, Linz AG

ECOpowerdrive - HYPOWER

Hybridfahrzeuge, e-Mobility

Verena Leitner MSc entwickelte im Rahmen ihres Masterprojekts eine hochdynamische Regelung für einen neuen Hybrid-Antrieb für ein BRP-Freizeitfahrzeug. Neben einer konventionellen Verbrennungskraftmaschine verfügt der in Oberösterreich entwickelte Antriebsstrang zusätzlich über einen Elektroantrieb. Die Aufgabe der Vorzeigestudentin war es, die beiden Antriebsysteme so zu regeln, dass sich für den Fahrer der Übergang von Elektro- auf Verbrennerbetrieb nicht negativ bemerkbar macht.

Automatisierungstechnik-Absolventin: Verena Leitner MSc
Betreuer: Prof. (FH) DI Dr. Gernot Grabmair
Firma/Kooperationspartner: BRP-Powertrain GmbH

Benutzernahe Online Optimierung in Smart Grids

Smart Grids, Metaheuristische Optimierung

Im vierjährigen Regio13- Projekt werden spezifische Herausforderungen in der Energieverteilungsproblematik in Smart Grids über den Ansatz metaheuristischer Optimierung gelöst. Zentrale Strategie ist die Abbildung des Stromnetzes in einer Simulation und die Optimierung von definierten Modellparametern per metaheuristischer Algorithmen. Die Abbildung durch Simulation hat dabei den speziellen Vorteil, dass stochastische Systemgrößen wie Energie aus Windkraft- oder Solaranlagen (stochastische Erzeuger) oder Tankvorgänge elektischer Autos (stochastische Lasten) in der Optimierung berücksichtigt werden können. Die Ergebnisse aus der Optimierung liefern die Grundlage für intelligente Energieverteilung.

Projekt-Team:

DI (FH) Stephan Hutterer, Prof. (FH) Dr. Michael Affenzeller

Betreuer:

Prof. (FH) Dr. Franz Auinger

Firma/Kooperationspartner:

Campus Wels