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Für Verkehrsunternehmen stellt die Erprobung neuer Technologien eine große Herausforderung dar.
Sowohl Wasserstoff-Busse als auch Batterie-Busse können ihren Beitrag zur Umstellung des ÖPNV auf emissionsfreie Mobilität leisten. Je nach Anwendungsmuster können sich beide Technologien gut ergänzen und zu einem volkswirtschaftlichen Optimum führen. Es gilt, die Technologien im realen Umfeld zu erproben, um praxisnahe Erfahrung zu sammeln und dabei Mitarbeiter auszubilden, ohne die Qualität des Betriebes zu gefährden. Bei der aktuellen Kostenlage sehen beide Technologien ihre Einführung in den Betrieb mit Mehrkosten im Vergleich zu der aktuellen Diesel-Lösung verbunden.
Bei einer Batterie-basierten Lösung mit Pantograph-Schnellladung sind kürzere Linien gute Kandidaten für eine elektrische Umstellung ohne Auswirkungen auf die Größe der Busflotte. Auch Liniensysteme beliebiger Länge mit Knotenpunkten in regelmäßigen Abständen ermöglichen eine gemeinsame Nutzung der Ladeinfrastruktur und stellen somit reduzierte Aufbaukosten der Ladeinfrastruktur in Aussicht. In diesem Fall sind aber auch Fahrplanmanagement-Aspekte hinsichtlich der Ladezeit am Pantograph mit zu berücksichtigen, die nicht Bestandteil dieser Studie gewesen sind. Allgemein lassen die Kosten-Prognosen für Batterie und Batterie-elektrische Fahrzeuge eine signifikante Kostenreduzierung bis 2030 erkennen, die in manchen Konfigurationen zur Kostenparität und sogar geringeren Kosten als mit der Diesel-Variante führen würde.
Anders als für Batterie-Busse stellt die Linien-Konfiguration keinen wirtschaftlichen Einflussfaktor auf den Betrieb von Wasserstoff-Bussen dar. Die derzeitige Reichweite der H2-Busse reicht aus, um die zu erwartende tägliche Fahrleistung zu decken. Bei der Wasserstoffmobilität sind aber die Versorgungsinfrastruktur und die damit verbundenen Kraftstoffkosten von entscheidender Bedeutung. Ihr Aufbau ist mit hohen Investitionskosten und gesetzlichen Verpflichtungen verbunden (BImSchG, BetrSichV), die für eine erste Erprobung der Technologie im kleinen Maßstab eine Hürde für Verkehrsunternehmen darstellen könnte. Die H2 Mobility Deutschland bietet die Möglichkeit an, 700 bar Tankstellen mit einem 350 bar Modul zu erweitern, das die tägliche Versorgung von ca. 6 Bussen ermöglicht. Mit begrenzten Risiken für die Verkehrsunternehmen bietet es sich daher an, die H2 Mobilität auf eine limitierte Busflotte zu erproben. Da der Aufbau des H2-Mobility Deutschland Tankstellennetzes eine Lücke in Offenburg und Umgebung aufweist, wäre es vorstellbar, an der Errichtung einer solchen Tankstelle zu arbeiten, die die Betankung und Erprobung von Wasserstoff-Bussen ermöglicht. Auf längerer Sicht ist die Sicherstellung einer gut platzierten zuverlässigen und nachhaltigen Wasserstoffquelle von entscheidender Bedeutung. Derzeit liegen vorhandene Wasserstoffquellen in mehr als 100 km Entfernung. Eine Nutzung der Wasserkraft des naheliegenden Rheins erscheint durchaus sinnvoll, sowohl aus wirtschaftlichen als auch aus umwelttechnischen Gründen (erneuerbarer Strom, Stromkostenreduzierung durch Eigenversorgung, kürzere Transportwege, möglicher Nutzen für die Eurometropole Straßburg).
Es lässt sich festhalten, dass für die Region Offenburg zunächst die Erprobung beider Technologien, der Elektromobilität als auch der Wasserstoffmobilität, empfohlen wird. Es sollte zeitnah in den Erfahrungsaufbau in beide Technologien investiert werden. Zudem sollte bei der Elektromobilität das Flottenmanagement untersucht und evaluiert werden und bei der Wasserstoffmobilität die Möglichkeiten der Kooperation für den Aufbau der Wasserstofftankstelle. Im Rahmen der nächsten Ausschreibungsrunde für den öffentlichen Nahverkehr in Offenburg wird empfohlen, diesen emissionsfrei auszuschreiben. Es ist absehbar, dass aus Kostengründen (Kostenparität der Elektromobilität mit der Dieselvariante) als auch aus Gründen der Anforderung bzgl. der Emissionsgrenzwerte der ÖPNV emissionsfrei umgesetzt werden sollte.
Energietechnik
(2013)
Dieses Lehrbuch vermittelt dem Leser ein grundlegendes, dennoch kurz gefasstes Verständnis für die Zusammenhänge der Energieumwandlungsprozesse. Es umfasst die gesamte Bandbreite der Energietechnik. Die Schwerpunkte reichen von der kompletten Beschreibung der nachhaltigen, erneuerbaren Energietechniken, über Gas- und Dampfturbinen-Kraftwerke sowie Kraft-Wärme-Kälte-Kopplungsanlagen bis hin zur Energieverteilung und zum Kyoto-Protokoll. In der vorliegenden sechsten Auflage wurden im Kapitel Kerntechnik die Erfahrungen aus dem Fukushima-Unglück dokumentiert und die Kapitel Energieverteilung und Energiespeicherung neu gefasst, um den Tendenzen der politisch festgelegten deutschen Energiewende Rechnung zu tragen.
Modeling and Simulation the Influence of Solid Carbon Formation on SOFC Performance and Degradation
(2013)
Impedance of the Surface Double Layer of LSCF/CGO Composite Cathodes: An Elementary Kinetic Model
(2014)
The significant market growth of stationary electrical energy storage systems both for private and commercial applications has raised the question of battery lifetime under practical operation conditions. Here, we present a study of two 8 kWh lithium-ion battery (LIB) systems, each equipped with 14 lithium iron phosphate/graphite (LFP) single cells in different cell configurations. One system was based on a standard configuration with cells connected in series, including a cell-balancing system and a 48 V inverter. The other system featured a novel configuration of two stacks with a parallel connection of seven cells each, no cell-balancing system, and a 4 V inverter. The two systems were operated as part of a microgrid both in continuous cycling mode between 30% and 100% state of charge, and in solar-storage mode with day–night cycling. The aging characteristics in terms of capacity loss and internal resistance change in the cells were determined by disassembling the systems for regular checkups and characterizing the individual cells under well-defined laboratory conditions. As a main result, the two systems showed cell-averaged capacity losses of 18.6% and 21.4% for the serial and parallel configurations, respectively, after 2.5 years of operation with 810 (serial operation) and 881 (parallel operation) cumulated equivalent full cycles. This is significantly higher than the aging of a reference single cell cycled under laboratory conditions at 20 °C, which showed a capacity loss of only 10% after 1000 continuous full cycles.
Cell lifetime diagnostics and system be-havior of stationary LFP/graphite lithium-ion batteries
(2018)
This article presents a comparative experimental study of the electrical, structural and chemical properties of large‐format, 180 Ah prismatic lithium iron phosphate (LFP)/graphite lithium‐ion battery cells from two different manufacturers. These cells are particularly used in the field of stationary energy storage such as home‐storage systems. The investigations include (1) cell‐to‐cell performance assessment, for which a total of 28 cells was tested from each manufacturer, (2) electrical charge/discharge characteristics at different currents and ambient temperatures, (3) internal cell geometries, components, and weight analysis after cell opening, (4) microstructural analysis of the electrodes via light microscopy and scanning electron microscopy, (5) chemical analysis of the electrode materials using energy‐dispersive X‐ray spectroscopy, and (6) mathematical analysis of the electrode balances. The combined results give a detailed and comparative insight into the cell characteristics, providing essential information needed for system integration. The study also provides complete and self‐consistent parameter sets for the use in cells models needed for performance prediction or state diagnosis.
Battery degradation is a complex physicochemical process that strongly depends on operating conditions. We present a model-based analysis of lithium-ion battery degradation in a stationary photovoltaic battery system. We use a multi-scale multi-physics model of a graphite/lithium iron phosphate (LiFePO4, LFP) cell including solid electrolyte interphase (SEI) formation. The cell-level model is dynamically coupled to a system-level model consisting of photovoltaics (PV), inverter, load, grid interaction, and energy management system, fed with historic weather data. Simulations are carried out for two load scenarios, a single-family house and an office tract, over annual operation cycles with one-minute time resolution. As key result, we show that the charging process causes a peak in degradation rate due to electrochemical charge overpotentials. The main drivers for cell ageing are therefore not only a high state of charge (SOC), but the charging process leading towards high SOC. We also show that the load situation not only influences system parameters like self-sufficiency and self-consumption, but also has a significant impact on battery ageing. We assess reduced charge cut-off voltage as ageing mitigation strategy.
Battery degradation is a complex physicochemical process that strongly depends on operating conditions and environment. We present a model-based analysis of lithium-ion battery degradation in smart microgrids, in particular, a single-family house and an office tract with photovoltaics generator. We use a multi-scale multi-physics model of a graphite/lithium iron phosphate (LiFePO4, LFP) cell including SEI formation as ageing mechanism. The cell-level model is dynamically coupled to a system-level model consisting of photovoltaics, inverter, power consumption profiles, grid interaction, and energy management system, fed with historic weather data. The behavior of the cell in terms of degradation propensity, performance, state of charge and other internal states is predicted over an annual operation cycle. As result, we have identified a peak in degradation rate during the battery charging process, caused by charging overpotentials. Ageing strongly depends on the load situation, where the predicted annual capacity fade is 1.9 % for the single-family house and only 1.3 % for the office tract.
Heat generation that is coupled with electricity usage, like combined heat and power generators or heat pumps, can provide operational flexibility to the electricity sector. In order to make use of this in an optimized way, the flexibility that can be provided by such plants needs to be properly quantified. This paper proposes a method for quantifying the flexibility provided through a cluster of such heat generators. It takes into account minimum operational time and minimum down-time of heat generating units. Flexibility is defined here as the time period over which plant operation can be either delayed or forced into operation, thus providing upward or downward regulation to the power system on demand. Results for one case study show that a cluster of several smaller heat generation units does not provide much more delayed operation flexibility than one large unit with the same power, while it more than doubles the forced operation flexibility. Considering minimum operational time and minimum down-time of the units considerably limits the available forced and delayed operation flexibility, especially in the case of one large unit.
Power systems are increasingly built from distributed generation units and smart consumers that are able to react to grid conditions. Managing this large number of decentralized electricity sources and flexible loads represent a very huge optimization problem. Both from the regulatory and the computational perspective, no one central coordinator can optimize this overall system. Decentralized control mechanisms can, however, distribute the optimization task through price signals or market-based mechanisms. This chapter presents the concepts that enable a decentralized control of demand and supply while enhancing overall efficiency of the electricity system. It highlights both technological and business challenges that result from the realization of these concepts, and presents the state-of-the-art in the respective domains.
Der Einbau von Smart Metern und deren intelligente Vernetzung in Richtung eines Smart Grid wird Stromverbrauchsmuster bis in die Haushalte hinein verändern. Über die technisch geprägte Diskussion um die Komponenten dafür darf deshalb keinesfalls die Einbeziehung der Gesellschaft in den anstehenden Wandel vergessen werden. Transparenz bei den Kosten, die Förderung von Vertrauen insbesondere in die Datenschutzstandards und eine verständliche Aufklärungsarbeit sind Schlüssel für den notwendigen Dialog zwischen Energieversorgern, Politik und Bürgern.
Ziel und Tempo der Energiewende sind gesetzt. Der Ausstieg aus der Stromproduktion in Kernkraftwerken soll bis 2022 geschafft sein. Eine Elektrizitätserzeugung, die auf erneuerbaren Energien beruht, soll die bisherige Erzeugung auf der Grundlage von Kohle, Kernbrennstoffen und Erdgas bis 2050 stufenweise weitgehend ablösen und damit maßgeblich zu den Klimaschutzzielen der Bundesregierung beitragen. Der Weg zu diesen Zielen ist für die Beteiligten hingegen noch nicht deutlich einsehbar. Viele offene Fragestellungen technischer, ökonomischer, legislativer und gesellschaftlicher Natur verstellen den Blick auf eine klare Strategie zur Erreichung der energiepolitischen Ziele. Vielschichtige Aufgaben und immense Herausforderungen kommen mit der Mammutaufgabe „Energiewende“ auf Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Bevölkerung zu. Ein wichtiger Enabler für die erfolgreiche Integration von Wind- und Sonnenenergie sowie für neue Prozesse, Marktrollen und Technologien ist die Informations- und Kommunikationstechnologie (IKT). An diesem Punkt setzt die hier vorliegende Studie an.
Combined heat and power production (CHP) based on solid oxide fuel cells (SOFC) is a very promising technology to achieve high electrical efficiency to cover power demand by decentralized production. This paper presents a dynamic quasi 2D model of an SOFC system which consists of stack and balance of plant and includes thermal coupling between the single components. The model is implemented in Modelica® and validated with experimental data for the stack UI-characteristic and the thermal behavior. The good agreement between experimental and simulation results demonstrates the validity of the model. Different operating conditions and system configurations are tested, increasing the net electrical efficiency to 57% by implementing an anode offgas recycle rate of 65%. A sensitivity analysis of characteristic values of the system like fuel utilization, oxygen-to-carbon ratio and electrical efficiency for different natural gas compositions is carried out. The result shows that a control strategy adapted to variable natural gas composition and its energy content should be developed in order to optimize the operation of the system.
Optimization of energetic refurbishment roadmaps for multi-family buildings utilizing heat pumps
(2023)
A novel methodology for calculating optimized refurbishment roadmaps is developed in this paper. The aim of the roadmaps is to determine when and how should which component of the building envelope and heat generation system be refurbished to achieve the lowest net present value. The integrated optimization approach couples a particle swarm optimization algorithm with a dynamic building simulation of the building envelope and the heat supply system. Due to a free selection of implementation times and refurbishment depth, the optimization method achieves the lowest net present value and high CO2 reduction and is therefore an important contribution to achieve climate neutrality in the building stock.
The method is exemplarily applied to a multi-family house built in 1970. In comparison to a standard refurbishment roadmap, cost savings of 6–16 % and CO2 savings of 6–59 % are possible. The sensitivity of the refurbishment roadmap measures is analyzed on the basis of a parametric analysis. Robust optimization results are obtained with a mean refurbishment level of approx. 50 kWh/m2/a of the building envelope. The preferred heat generation system is a bivalent brine-heat pump system with a share of 70 % of the heat load being covered by the electric heat pump.
The conversion of space heating for private households to climate-neutral energy sources is an essential component of the energy transition, as this sector as of 2018 was responsible for 9.4 % of Germany’s carbon dioxide emissions. In addition to reducing demand through better insulation, the use of heat pumps fed with electricity from renewable energy sources, such as on-site photovoltaics (PV) systems, is an important solution approach.
Advanced energy management and control can help to make optimal use of such heating systems. Optimal here can e.g. refer to maximizing self-consumption of self-generated PV power, extended component lifetime or a grid-friendly behavior that avoids load peaks. A powerful method for this is model predictive control (MPC), which calculates optimal schedules for the controllable influence variables based on models of the system dynamics, current measurements of system states and predictions of future external influence parameters.
In this paper, we will discuss three different use cases that show how artificial intelligence can contribute to the realization of such an MPC-based energy management and control system. This will be done using the example of a real inhabited single family home that has provided the necessary data for this purpose and where the methods are implemented and tested. The heating system consists of an air-water heat pump with direct condensation, a thermal stratified storage tank, a pellet burner and a heating rod and provides both heating and hot water. The house generates a significant portion of its electricity needs through a rooftop PV system.
Predictive control has great potential in the home energy management domain. However, such controls need reliable predictions of the system dynamics as well as energy consumption and generation, and the actual implementation in the real system is associated with many challenges. This paper presents the implementation of predictive controls for a heat pump with thermal storage in a real single-family house with a photovoltaic rooftop system. The predictive controls make use of a novel cloud camera-based short-term solar energy prediction and an intraday prediction system that includes additional data sources. In addition, machine learning methods were used to model the dynamics of the heating system and predict loads using extensive measured data. The results of the real and simulated operation will be presented.