Financiranje projektov

Financirani projekti obravnavajo ključne družbene, gospodarske in okoljske izzive. Prikazujejo, kako Siemens napreduje tehnološke meje s pomočjo interdisciplinarnega sodelovanja, odličnosti in globalne perspektive ter prispeva k trajnostni prihodnosti.

Javni raziskovalni in razvojni projekti (nacionalni)

Tu lahko najdete pregled projektov, v katerih Siemens sodeluje kot vodja konzorcija.

AdapEdge (FKZ 16ME0547K) - robni računalniški moduli za odporno proizvodnjo elektronike s prilagodljivo optimizacijo procesov

Trajanje: 1. julij 2022 - 31. december 2025

Cilj projekta je optimizirati proizvodnjo izdelkov v okolju Industry 4.0. Splošni cilj projekta je prilagodljiva optimizacija procesov v kompleksnih, celo prostorsko porazdeljenih proizvodnih okoljih z uporabo in vrednotenjem prosto dostopnih informacij/podatkov. Za različne scenarije se lahko ti podatki uporabijo za optimizacijo produktivnosti in kakovosti proizvodnje do ciljne vrednosti. To velja po eni strani za visoko učinkovito proizvodnjo, kjer je še vedno mogoče doseči povečanje produktivnosti, na primer s prilagoditvijo izbrane strategije preizkusa. Vendar velja tudi za proizvodnjo, ki jo iz ravnovesja izločijo slabše ali ponarejene surovine ali celo ciljni napad na posamezne stroje in ki jo je mogoče hitro vrniti v zanesljiv način delovanja z zgodnjim odkrivanjem nestabilnih načinov delovanja. V ta namen bo projekt združeval metode vrednotenja podatkov z uporabo povezanega učenja z uporabo robnih računalniških modulov s procesorji, specializiranimi za fuzijo podatkov, in povezanim univerzalnim senzorskim omrežjem. To omrežje bo uporabljeno za lokalno zbiranje prosto dostopnih podatkov — na primer merijo se okoljski podatki, kot so temperatura, vlažnost, pospešek in obratovalni hrup, možne pa so tudi alternativne vrednosti, kot so UV sevanje, kakovost zraka, E- in B-polja itd. Podatke bo obdelal, združil in ocenil AI; po primerjavi s parametri kakovosti in produktivnosti proizvodnje bo določena raven pogoja za tekočo proizvodnjo. Ta raven pogoja je zasnovana tako, da je neodvisna od obstoječe digitalne proizvodne infrastrukture in tako služi kot neodvisen vir podatkov za odločitve o optimizaciji proizvodnje. S pomočjo povratne zanke je umetna inteligenca namenjena nenehnemu učenju in izboljševanju svojih odločitev.

Partnerji konzorcija:

• Univerza v Bielefeldu (Univerza v Bielefeldu)

• Sensorik-Bayern GmbH

• Creonic GmbH

• Technische Universität Berlin (Tehnična univerza v Berlinu)

• Micro Systems Engineering GmbH

• Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der angewandten Rescue integetragener Verein (Fraunhofer Society for the Advanced

Kontakti:

Vodja projekta: matthias.heimann@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMFTR

AdhyBau2 (20M2202A) - Celotni projekt: Razvoj certificiranega vodikovega električnega pogonskega sistema za letala in testiranje kriogensko hlajenega elektromotorja - Adhybau2; - Podprojekt: Digitalne razvojne metode in inovativni proizvodni koncepti za visoko učinkovite električne pogone s kriogenim hlajenjem.

Trajanje: 1. avgust 2024 - 31. julij 2028

Projekt se osredotoča na nadaljnji razvoj metod digitalizacije, inovativne pristope k aditivni proizvodnji in na raziskovanje motečih tehnologij za električne stroje. Projekt temelji na rezultatih predhodnega projekta in jih širi s pomembnimi vidiki za prihodnje letalsko certificiranje. Natančneje, namenjen je preslikavi električnega pogona, hlajenega z vodikom, v digitalnem dvojniku. S tako imenovanim zmanjšanjem vrstnega reda modelov je treba prihraniti računalniški čas in vire, tako da se Digital Twin lahko uporablja v industrijskem metaverzumu in pospešuje digitalizacijo v raziskavah in razvoju. Poleg tega bodo v okviru projekta razvite napredne proizvodne metode ter raziskali materiale in komponente glede njihovih lastnosti in kakovosti. Zlasti dodatni parametri materiala za popoln opis tenzorja elastičnosti igrajo pomembno vlogo pri oblikovanju. Za certificiranje letalstva je nujno temeljito raziskati nove proizvodne procese in proizvedene materiale proizvajati ponovljivo z dosledno kakovostjo. Varno obvladovanje procesov je osnova. Podrobneje je treba še naprej razvijati brizganje bakra s hladnim plinom, pri čemer je poudarek raziskav na ustvarjanju bakrenih votlih struktur s prvo kombinacijo dveh aditivnih procesov. O električnem pogonu se izvajajo študije o potencialu motečih tehnologij. Tu je poudarek na raziskovanju potenciala superprevodnosti v pogonskem sklopu za prednostno uporabo. Izvedljivost kriogensko hlajenega električnega pogona je prikazana na laboratorijskem demonstratorju. Gradnja, zagon in eksperimentalno testiranje pogona v laboratorijskih pogojih so bistveni del projekta.

Partnerji konzorcija:

Karlsruher Institut für Technologie (Tehnološki inštitut Karlsruhe)

Technische Universität Dresden (Tehnična univerza v Dresdnu)

Aufwind GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. (Fraunhoferjevo društvo za napredek uporabnih raziskav, registrirano združenje)

Additive Drives GmbH

MT Aerospace AG

Kontakti:

Vodja projekta: christian.weidermann@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMWE

BoLero (FKZ 03EI4041A) - Skupni projekt: BoLero - Spremljanje staranja stacionarnih baterij z oblačnimi metodami za podaljšanje življenjske dobe, zmanjšanje vzdrževanja in optimizacijo upravljanja delovanja; Podprojekt: Digitalne storitve za shranjevanje baterij

Trajanje: 1. oktober 2021 - 30. september 2024

Obsežni stacionarni sistemi za shranjevanje baterij zagotavljajo pomembne sistemske storitve za energetska omrežja prihodnosti, za katere je značilna proizvodnja električne energije iz obnovljivih virov. Predlagamo sistem v oblaku za spremljanje in optimizacijo delovanja sistemov za shranjevanje baterij, ki omogoča naslednjo industrijsko uporabo in odgovore na raziskovalna vprašanja:

Zagotavljanje podatkov iz baterijskih celic med delovanjem
Rešitev v oblaku za spremljanje, analizo in modeliranje stacionarnega shranjevanja energije
Nove in izboljšane metode, ki pridobivajo časovno spreminjajoče se parametre baterije (npr. zmogljivost, Digital Twin model) iz resničnih podatkov BMS o rednem delovanju baterije
Omogočanje izboljšane strategije delovanja z natančnejšimi modeli baterij in nižjimi zahtevami glede varnostnih mej
Zagotavljanje splošne in avtomatizirane rešitve za nižje stroške storitev
Zmanjšanje tehnoloških zahtev za delovanje akumulatorskih sistemov, zlasti ob upoštevanju projektnih in naročniških zahtev
Način za zagotavljanje varnega delovanja baterij v celotni življenjski dobi, vključno z drugo življenjsko dobo
Analiza gospodarskega učinka na posamezno operativno strategijo

Rezultati projekta bodo prikazani med tekočim delovanjem z uporabo obsežnega skladišča Freimann Stadtwerke München. Demonstrator bo pokazal natančnost ocene parametrov in izboljšano delovanje baterije. Rezultati bodo potrjeni s praktičnimi testi s sistemom za shranjevanje baterij.

Partner konzorcija:

Technische Universität München (Tehnična univerza v Münchnu)

Kontakti:

Vodja projekta: andrei.szabo@siemens.com

Finančni vodja: roland.deak@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMWE

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Podatkovna optimizacija proizvodnje baterijskih celic na podlagi podatkov na koncu linije z množično uporabo algoritmov strojnega učenja in vgrajene analitike

Trajanje: 1. september 2021 - 31. avgust 2025

V projektu DAFODIL načrtujejo razvoj bistveno novih metod in tehnik za optimizacijo med postopki proizvodnje litij-ionskih celic.

Sodobno stanje proizvodnih obratov za Li-ionske celice temelji na optimizaciji vsakega posameznega proizvodnega koraka do lokalnega optimuma. Ker lahko nekateri parametri kakovosti dosežejo globalni optimum, če posamezne proizvodne enote delujejo zunaj svojega lokalnega optimuma, bo projekt DAFODIL razvil pristop k globalni optimizaciji proizvodnje preko vmesnega koraka raziskovanja novih senzorskih sistemov. V ta namen bodo v preliminarnih študijah preučeni različni senzorski sistemi glede njihove primernosti za zajem podatkov v proizvodnji celic. Za vse izmerjene vrednosti bo ocenjena povezava med informacijami senzorjev in določenimi parametri kakovosti.

DAFODIL (FKZ 03XP0389A) - DAFODIL - Podatkovna optimizacija proizvodnje baterijskih celic na podlagi podatkov na koncu linije z množično uporabo algoritmov strojnega učenja in vgrajene analitike

Trajanje: 1. september 2021 - 31. avgust 2025

V projektu DAFODIL načrtujejo razvoj bistveno novih metod in tehnik za optimizacijo med postopki proizvodnje litij-ionskih celic.

Najsodobnejši pristop v proizvodnih obratih za litij-ionske celice je optimizacija vsakega posameznega proizvodnega koraka do lokalnega optimuma. Ker lahko nekateri parametri kakovosti dosežejo globalni optimum, če posamezne proizvodne enote delujejo zunaj svojega lokalnega optimuma, bo projekt DAFODIL razvil pristop k globalni optimizaciji proizvodnje prek vmesnega koraka raziskav novih senzorskih sistemov. V ta namen bodo v predhodnih študijah analizirani različni senzorski sistemi glede njihove primernosti za zajem podatkov v proizvodnji celic. Pri vseh izmerjenih vrednostih bo ocenjena povezava med informacijami, pridobljenimi s senzorji, in posameznimi definiranimi parametri kakovosti.

Poleg tega bo raziskan vpliv koreliranih značilnih vrednosti na kompleksne vzročno-posledične odnose. V ta namen bo treba razviti algoritme in metode, ki omogočajo identifikacijo teh zapletenih vzročnih verig. Z analizo občutljivosti bo raziskano, kateri posamezni vplivi v teh vzročnih verigah dajejo prednost določenim učinkom ter kako jih je mogoče kvantitativno ovrednotiti. V podprojektu podjetja Siemens bo prvič raziskan nov senzorski sistem, t. i. hiperspektralna kamera, z vidika možnih aplikacij v proizvodnji baterij. Poleg tega bodo izvedene elektrokemične merilne metode v povezavi s spremembami v procesu proizvodnje celic, da bi preučili vpliv proizvodnih parametrov na kakovost ter opredelili potenciale za optimizacijo pri karakterizaciji kakovosti celic. V ta namen bo Siemens sodeloval pri analizi proizvodnega procesa. Poleg tega bodo v podprojektu Siemens razviti tudi algoritmi za analizo podatkov senzorjev ter kvalifikacijske meritve, s pomočjo katerih bo mogoče identificirati zapletene vzročno-posledične odnose.

Partnerji konzorcija:

Customcells Tübingen GmbH

Safion GmbH

SURAGUS GmbH

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Univerza v Münsteru (Univerza v Münsteru)

Kontakti:

Vodja projekta: andreas-albrecht@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMFTR

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Skupni projekt: Digitalna odobritev 3D-tiskanih komponent za železniška vozila (DigiZug3D) - Podprojekt: Digitalizacija in industrializacija procesa LPBF

Trajanje: 1. oktober 2023 - 31. avgust 2026

DigiZug3D (FKZ 13IK031A) - Skupni projekt: Digitalna odobritev 3D-tiskanih komponent za železniška vozila (DigiZug3D) - Podprojekt: Digitalizacija in industrializacija procesa LPBF

Na podlagi dolgoletnih izkušenj kot uporabnika in dobavitelja za aditivno proizvodnjo bo Siemens podpiral industrializacijo procesa LPBF. To bo doseženo zlasti s spodbujanjem digitalizacije na več ravneh, in sicer z digitalnim preslikavanjem postopkov odobritve, ki omogočajo platformo za odobritev, sodelovanjem pri računalniškem dokazovanju namesto destruktivnega testiranja in vrednotenjem nadaljnjih digitalnih metod za zmanjšanje obsega testiranja pri zagotavljanju kakovosti. Digitalne metode vključujejo kombinacijo različnih sistemov za spremljanje procesov z predvideno avtomatizirano vrednotenjem ter uporabo izbranih metod na rastoči podatkovni osnovi v okviru projekta. Rezultat bo konkretna ocena izbranih metod spremljanja procesov. To lahko služi kot osnova za prihodnji razvoj metodologij za spremljanje ali vrednotenje procesov ter za ocenjevanje trenutno razpoložljivih sistemov. V idealnem primeru je mogoče oblikovati konkretne razvojne cilje in prikazati korelacije s kakovostjo komponent. Na splošno bo digitalizacija postopkov odobritve in dokazil odpravila pomembno oviro pri uvedbi aditivne proizvodnje. Poleg tega bodo za podporo industrializaciji izkušnje v celotni verigi aditivnih procesov združene v konkretna priporočila za ukrepanje glede uporabe postopka na področju železniških vozil in zunaj njega. Izbrane hipoteze in priporočila iz raziskovalnega poročila Nemškega centra za raziskave železniškega prometa bodo preučene in konkretizirane ter preverjena njihova splošna veljavnost, ki presega gradiva, uporabljenega v projektu. Nazadnje se bo prenos znanja za podporo široki industrializaciji spodbujal z razvojem predpisov in standardov.

Partnerji konzorcija:

Mobilnost gre za Additive e.V.

IMA Materialforschung und Anwendungstechnik GmbH (IMA Material Research and Application Technology GmbH)

TÜV NORD Systems GmbH & Co. KG

Additive Marking GmbH

Siemens Mobility GmbH

Univerza Paderborn (Univerza v Paderbornu)

Kontakti:

Vodja projekta: daniel.reznik@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMWE

DiMAD (FKZ 13XP5188A) - Digitalno oblikovanje materialov in procesov za proizvodnjo aditivov na osnovi žic

Trajanje: 1. januar 2023 - 30. junij 2026

Postopki aditivne proizvodnje (AM) za kovine vključujejo znatne, pretežno eksperimentalne napore, ko gre za identifikacijo ustreznih procesnih oken za materialne sisteme ali prenos optimiziranih procesnih parametrov iz ene vrste obrata v drugo. Pospešena izvedba od zasnove do komponente je mogoča le, če je procesna veriga, od surovin do komponente, opredeljena in digitalno zgrajena v celoti. Projekt DiMAD se osredotoča na procese na osnovi žic, ki uporabljajo obločno in lasersko sevanje kot vire toplote za avstenitno in dupleksno jeklo. V globini se upoštevajo naslednje značilnosti, ki so bistvene z vidika uporabnika in vplivajo na kakovost in lastnosti sestavnega dela: mikrostruktura in tvorba faze zaradi lokalnih pogojev strjevanja in hlajenja; preostale napetosti in popačenje zaradi ogrevanja in hlajenja ter toplotne obdelave; kritične napake, kot sta pomanjkanje fuzije in poroznost. Mikrostruktura, faze in napetosti so opisane s simulacijo. Strojno učenje (ML) se uporablja za korelacijo lastnosti procesa-napaka in tudi za interpretacijo celotnih podatkov (simulacija, poskus, analiza). Digitalno delo spremljajo poskusi, analize in testiranje materialov, ki služijo za določanje vhodnih parametrov za simulacijo, validacijo simulacije in usposabljanje/validacijo modelov ML. Na podlagi parametrov procesa, ki izhajajo iz digitalnih orodij, bosta zgrajena dva resnična komponenta. V zvezi z dvema procesoma AM bo razvita uporabniška ontologija za žične materiale. Za izmenjavo in vrednotenje podatkov med partnerji in s platformo Material Digital bo razvita enotna podatkovna struktura in uporabljeni bodo ustrezni podatkovni formati. Obstoječa rešitev AixVipMap bo sprva uporabljena kot okvir poteka dela, ki ga je treba integrirati v PMD.

Partnerji konzorcija:

OSCAR PLT GmbH

Icon Pro GmbH

FEF Forschungs- und Entwicklungsgesellschaft Fügetechnik GmbH (FEF Raziskovalno in razvojno podjetje za Joining Technology GmbH)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (Nemški vesoljski center)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhoferjevo društvo za spodbujanje uporabnih raziskav, registrirano združenje)

DOSTOP e.V.

Kontakti:

Vodja projekta: philip.howell@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMFTR

DORSMAN (FKZ 03XP0633A) - Skupni projekt: Proizvodnja baterijskih celic na podlagi podatkov in senzorjev - DORSMAN; Podprojekt: Pospeševanje dokončanja celic in izboljšanje kakovosti litij-ionskih baterij z uporabo inovativne senzorske tehnologije in merjenja

Trajanje: 1. januar 2025 - 31. december 2027

Namen tega raziskovalnega projekta, ki ga financira BMBF, je pospešiti proizvodnjo litij-ionskih baterij.

Skupni projekt »Proizvodnja baterijskih celic na osnovi podatkov in senzorjev« (DORSMAN) raziskuje, kako lahko proizvodnja litij-ionskih baterij postane bolj učinkovita in hitrejša. Projekt financira Zvezno ministrstvo za izobraževanje in raziskave (BMBF) (FKZ: 03XP0633A). Poleg Siemensa kot koordinatorja v konzorciju spadajo BioLogic Science Instruments GmbH, Inštitut za strojno orodje in industrijsko upravljanje (iwb) na Tehnični univerzi v Münchnu in Inštitut za energetsko elektroniko in električne pogone (ISEA) na univerzi RWTH Aachen. Glavni cilj je pospešiti proizvodnjo baterij z inovativno tehnologijo senzorjev in digitalizacijo.

Baterije so bistvenega pomena za uspeh prehoda na energijo in mobilnost. Vendar je proizvodni postopek dolgotrajen, količina odpadkov je visoka, kakovost baterij se spreminja in jo je mogoče zanesljivo določiti le s kompleksnimi merilnimi postopki. Še posebej zadnja faza proizvodnega procesa, dokončanje celic, je zelo dolgotrajna. Dokončanje vključuje več procesnih korakov. Vlaženje, pri katerem se elektrolit porazdeli znotraj akumulatorja, formiranje, pri katerem se baterija prvič napolni in izprazni, ter merjenje samopraznjenja so še posebej časovno zahtevni procesi. Razlog za to je, da napredka teh postopkov s trenutno razpoložljivimi metodami ni mogoče neposredno spremljati, zato so potrebni splošni čakalni časi.

DORSMAN obravnava ravno ta vidik proizvodnega procesa. Novi senzorji bodo vključeni v proizvodni obrat, kar bo omogočilo globlji vpogled v elektrokemične procese znotraj celice. Poleg tega se bodo nadalje razvili merilni postopki za določanje hitrosti samopraznjenja. Glede na trenutno stanje tehnike te meritve trajajo od nekaj dni do tednov. Izvedene bodo raziskave o tem, kako je mogoče z ustrezno merilno tehnologijo in vrednotenjem podatkov skrajšati trajanje meritev.

Do zdaj so bili senzorji in merilni postopki prikazani le v laboratorijski lestvici. V okviru programa DORSMAN bodo doseženi rezultati uvedeni v industrijsko uporabo s sodelovanjem med raziskovalnimi inštituti in industrijo. Za proizvodni obrat bo vzpostavljena digitalna infrastruktura, ki bo osnova za spletni nadzor procesov na podlagi merilnih podatkov. Projektni partnerji bodo razvite rešitve implementirali v pilotni obrat, kjer bodo testirani. Nato bodo baterije proizvedene v več proizvodnih akcijah, prilagoditve proizvodnega procesa pa bodo izvedene na podlagi zabeleženih meritev. Uspešna izvedba bo omogočila integracijo senzorske tehnologije in merilnih naprav v industrijske proizvodne obrate.

Partnerji konzorcija:

Bio-Logic Science Instruments GmbH

Technische Universität München (TUM) (Tehnična univerza v Münchnu)

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Kontakti:

Vodja projekta: felix.katzer@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMFTR

ENSURE3 (FKZ 03SFK1A0-3) - Skupni projekt: Nove strukture energetskih omrežij za energetski prehod

Trajanje: 1. avgust 2023 - 31. julij 2026

Siemens AG sodeluje kot vodilni konzorcij v projektu Copernicus ENSURE3.
Siemens AG bo v projektu prispeval k štirim glavnim ciljem in skupaj s partnerji pripravil priporočila za ukrepanje za različne zainteresirane strani. Poleg tega Siemens AG dela na številnih tehnoloških napredkih v naboru orodij za energetski prehod. Kot prispevek k sopredstavitveni platformi se bo nadalje razvijal »Single Source of Truth« in delalo se bo na integraciji prilagodljive tehnologije krmiljenja postaj. Siemens AG je vzpostavil razstavni prostor, ki služi za prenos rezultatov.

Partnerji konzorcija:

Karlsruher Institut für Technologie (Universitätsaufgabe) (Tehnološki inštitut Karlsruhe (univerzitetna naloga))

Technische Universität Dortmund (Tehnična univerza v Dortmundu)

DVGW Deutscher Verein des Gas- und Wasserfaches e.V. — Technisch-wissenschaftlicher Verein (DVGW Nemško tehnično in znanstveno združenje za plin in vodo)

Deutsche Umwelthilfe e.V. (okoljska akcija Nemčija)

Hochschule für angewandte Wissenschaften München (Univerza uporabnih znanosti v Münchnu)

PSI FLS Fuzzy Logik & Nevro Systems GmbH

TenNet TSO GmbH

Germanwatch e.V.

OPAL-RT Nemčija GmbH

SWKiel Netz GmbH

Allgäunetz GmbH & Co. KG

Univerza Christian-Albrechts v Kielu (Univerza v Kielu)

Westfalen Weser Netz GmbH

LEW Verteilnetz GmbH

Tehnična univerza Ilmenau (Tehnološka univerza Ilmenau)

Eko-inštitut. Institut für angewandte Ökology e.V. (Eko-Institut. Inštitut za uporabno ekologijo e.V.)

Avacon Netz GmbH

Hitachi Energy Nemčija AG

Maschinenfabrik Reinhausen GmbH

Univerza Friedrich-Alexander-Erlangen-Nürnberg (Univerza Friedrich-Alexander Erlangen-Nürnberg)

Karlsruher Institut für Technologie (Großforschungsaufgabe) (Tehnološki inštitut Karlsruhe (obsežna raziskovalna naloga)

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Univerza v Aachenu )

Energiewirtschaftliches Institut an der Universität zu Köln gGmbH (Inštitut za energetsko ekonomijo na Univerzi v Kölnu gGmbH)

Bergische Universität Wuppertal (Univerza v Wuppertalu)

Kontakti:

Vodja projekta: annebauer@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMBF

F-HIL-Reloaded (FKZ 03EI6104A) - Skupni projekt: Razvoj preskusne infrastrukture za normativno validacijo dinamičnih procesov decentraliziranih proizvodnih enot, ki oblikujejo mrežo - F-HIL-Reloaded; Podprojekt: Razvoj decentraliziranega enosmernega stenskega polja za povečanje Security oskrbe

Trajanje: 1. oktober 2023 - 30. september 2026

Cilj projekta F-HiL-Reloaded je vzpostaviti sistem za simulacijo in testiranje v realnem času, ki modelira del distribucijskega omrežja z močno interoperabilnostjo pretvornikov ter samodejno izvaja testne scenarije za testne objekte z zmožnostjo oblikovanja omrežja (grid-forming). Kot vmesnika z realnim okoljem se uporabljata hibridni ojačevalnik, krmiljen prek dinamičnega energetskega vmesnika, ter prilagodljiva linijska impedanca X/R. Projekt F-HiL-Reloaded predstavlja nadaljevanje raziskovalnega projekta FHiL; pridobljena spoznanja in doseženi rezultati služijo kot osnova za nadaljnji razvoj sistema za testiranje in preverjanje (inspection). Poleg tega projekt obravnava tudi lastnosti testnih objektov za oblikovanje omrežja, in sicer DC polnilno postajo (wallbox) ter pretvornik z zmožnostjo oblikovanja omrežja. Posebna pozornost je namenjena interoperabilnosti pretvornikov. Z uporabo sistema za testiranje in preverjanje (inspection) se zlasti simulirajo resonančni pojavi polnilnih postaj za električna vozila v povezavi s fotonapetostnimi (PV) sistemi. Sistem, prilagojen lastnostim oblikovanja omrežja testnih objektov, naj bi omogočal prikaz pozitivnih (in potencialno tudi negativnih) učinkov takšnih pretvornikov v distribucijskem omrežju. Ponovljivi testi naj bi služili kot osnova za standardizirana testna zaporedja za sisteme z zmožnostjo oblikovanja omrežja. Krovni cilj projekta F-HiL-Reloaded je s standardiziranimi preskusnimi postopki in testnim sistemom pozitivno vplivati na razvoj pretvornikov tipa grid-forming in grid-following ter s tem zagotoviti zanesljivost oskrbe v energetskem sistemu, ki temelji izključno na pretvornikih. V širšem družbenem kontekstu možnost dokazovanja zanesljive oskrbe z uporabo sistemov za oblikovanje omrežja krepi občutek varnosti in povečuje sprejemanje zelenega energetskega prehoda.

Partnerji konzorcija:

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Univerza uporabnih znanosti Bonn-Rhein-Sieg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhoferjevo društvo za spodbujanje uporabnih raziskav, registrirano združenje)

SUMIDA Komponente in moduli GmbH

OPAL-RT Nemčija GmbH

Kontakti:

Vodja projekta: sebastian.nielebock@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMWE

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Skupni projekt: Security z integracijo fotonskega sistema v steklene folije; Podprojekt: Planarni integrirani optični senzor toka

Trajanje: 15. maj 2024 - 14. maj 2027

3DGlassGuard (FKZ: 13N16851) - Skupni projekt: Security z integracijo fotonskega sistema v steklene folije; Podprojekt: Planarni integrirani optični senzor toka

Integracijo tridimenzionalnih optičnih mikrostruktur in robustnih vmesnikov v zaslonsko steklo je treba tehnično razviti z uporabo IOX (ionska implantacija) v kombinaciji s FS-L (femtosekundno lasersko strukturiranje), da se omogočijo miniaturizirane komponente fotonskega sistema. Novo orodje za oblikovanje IPD (inverzna fotonska zasnova) učinkovito omogoča potrebno tridimenzionalno valovno-optično in kemijsko simulacijo. Partnerji aplikacij morajo vnaprej razviti in funkcionalno potrditi dva nova načela senzorjev, ki sta možna le na tej podlagi, na področju merjenja toka in zaznavanja okolja. V ta namen bodo uporabljene metode inteligentnega ocenjevanja podatkov senzorjev. Načrtovani konstrukcijsko podprti kombinacijski procesi združujejo prednosti IOX (nizko dušenje in velike površine) s prednostmi FS-LS (tridimenzionalnost). To prvič omogoča integracijo tridimenzionalnih optičnih struktur v velike površine, zelo tanke steklene podlage (< 1 mm). Ta kombinacija je učinkovita le v smislu oblikovanja prek IPD, ki ga podpira AI, saj modelov, ki temeljijo na klasično eksperimentalno določenih regresijskih modelih, zaradi računalniških omejitev ni mogoče hitro simulirati. Današnji optični senzorji so pogosto na osnovi prostih žarkov ali vlaken in zato zahtevajo precejšen prostor za namestitev. Poleg tega je prilagodljiva optična vlakna draga za obdelavo in sestavljanje. Fotonska integracija na ravni sistema tako ponuja znatne stroške in prednosti miniaturizacije. To je tehnično doseženo v predlaganem projektu z uporabo serijskih procesov na osnovi stekla in plošč za IOX in postopke metalizacije ter integracijo tridimenzionalnih optičnih struktur z fs-laserjem v tanke steklene folije, ki so integrirane kot visoko učinkovite komponente sistema v optoelektronske sisteme za nove aplikacije, kot je senzor optičnega toka.

Partnerji konzorcija:

Sea & Sun Technology GmbH

Contag AG

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhoferjevo društvo za spodbujanje uporabnih raziskav, registrirano združenje)

LightFab GmbH

Technische Universität Berlin (Tehnična univerza v Berlinu)

Kontakti:

Vodja projekta: stefan.nerreter@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMBF

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Skupni projekt: Trajnostna energetska elektronika z inovativnim hlajenjem za povečanje možnosti recikliranja - GreenInverter; Podprojekt: Tehnološke različice in inverterski sistem

Trajanje: 1. marec 2024 - 28. februar 2027

GreenInverter (FKZ 03EN4079A) - Skupni projekt: Trajnostna energetska elektronika z inovativnim hlajenjem za povečanje možnosti recikliranja - GreenInverter; Podprojekt: Tehnološke različice in inverterski sistem

Trajanje: 1. marec 2024 - 28. februar 2027

Cilj projekta »GreenInverter« je določiti nove standarde za strojno opremo, ki jo je mogoče reciklirati, popraviti in nadgraditi na področju pretvorbe električne energije. Hkrati je treba bistveno izboljšati energetsko učinkovitost. Prednosti bodo prikazane z uporabo pretvornika kot primera. Trenutno stanje tehnike, ki temelji na načelu razvoja posameznih komponent, je treba nadomestiti z novim sistemskim pristopom. Z motečim novim pristopom za skupno strategijo hlajenja in izolacije se bodo znižale temperature komponent in omogočila uporaba novih materialov, s čimer se bo povečala energetska učinkovitost. Doseženo bo tudi znatno povečanje možnosti recikliranja, zmanjšanje CO2 odtisa izdelka in podaljšanje življenjske dobe izdelka zaradi bolj homogene porazdelitve temperature znotraj pretvornika. Poleg tega bodo v premisleke vključeni tudi prihodnji novi poslovni modeli, kar pomeni, da bodo načrtovanje in postavitev manj odvisni od proizvodnih stroškov. Projekt se osredotoča na tri ključna področja: »energetska učinkovitost«, »recikliranje, krožnost in dematerializacija« ter »življenjska doba, uporaba komponent in prilagodljivost pri uporabi«. Raziskane in razvite bodo prebojne rešitve za pomembne izboljšave na vseh teh področjih, ki bodo predstavljene v obliki funkcionalnih prototipov. Konzorcij ocenjuje, da je ob popolni implementaciji rezultatov v Nemčiji mogoče doseči potencial prihranka energije, večji od 1,6 TWh letno. Siemens v projekt prispeva strokovno znanje na področju raziskav in razvoja elektronike, metod hlajenja ter načrtovanja in proizvodnje pretvornikov. To vključuje dolgoletne izkušnje pri načrtovanju, konstrukciji, postavitvi in obratovanju eksperimentalnih naprav ter pri vodenju velikih raziskovalno-razvojnih projektov.

Partnerji konzorcija:

Trgovina z živili Bernhard Westarp GmbH & Co. KG

Univerza Friedrich-Alexander-Erlangen-Nürnberg (Univerza Friedrich-Alexander Erlangen-Nürnberg)

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhoferjevo društvo za spodbujanje uporabnih raziskav, registrirano združenje)

Sumida Komponente & Moduli GmbH

Kontakti:

Vodja projekta: joern.grundmann@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMWE

GridAssist (03EI6126A) - Skupni projekt: Asistenčni sistemi za optimizirano delovanje avtomatiziranega sistema v distribucijskih omrežjih - Naslov podprojekta: Avtomatizirano optimalno delovanje sistema

Trajanje: 1. december 2024 - 30. november 2027

GridAssist (03EI6126A) - Skupni projekt: Asistenčni sistemi za optimizirano delovanje avtomatiziranega sistema v distribucijskih omrežjih - Naslov podprojekta: Avtomatizirano optimalno delovanje sistema

Trajanje: 1. december 2024 - 30. november 2027

Cilj projekta GridAssist je razviti sisteme pomoči za optimizirano avtomatizirano delovanje sistemov v distribucijskih omrežjih. Namen tega je omogočiti večjo vključitev generatorjev energije iz obnovljivih virov v električno omrežje. Razvili bodo rešitve, individualno prilagojene napetostnim nivojem. Prenosljivost teh rešitev in terensko testiranje asistenčnih sistemov sta osrednja sestavina projekta. Zadostna opazljivost predstavlja osnovo za vsako avtomatizacijo v distribucijskih omrežjih. Nižja kot je napetostna raven, manj je trenutno znanega o dejanskem stanju omrežja. V projektu GridAssist bo zato najprej vzpostavljena potrebna stopnja opazljivosti. Poleg namestitve merilne tehnologije je treba razviti tudi ustrezne koncepte, kako merilne podatke najučinkoviteje vključiti v sisteme posameznih operaterjev omrežja ter njihove procese. Ob zadostno nameščeni merilni in komunikacijski tehnologiji, torej ob zagotovljeni opazljivosti, je mogoče analizirati dejansko stanje omrežja. Poleg analitičnih metod bodo uporabljene tudi podatkovno podprte metode. Na podlagi analize stanja omrežja bodo nato odločitve sprejemali podporni (asistenčni) sistemi. Ti lahko segajo od priporočil za ukrepanje za operaterja sistema do popolnoma avtomatiziranega razporejanja fleksibilnosti. Siemens v projekt prispeva strokovno znanje na področju avtomatizacije elektroenergetskih omrežij in razvoja programske opreme, zlasti na področju digitalnih dvojčkov in umetne inteligence. Osrednji vidik projekta GridAssist je avtomatizacija procesov v distribucijskem omrežju, kar je zaradi trenutnih razvojnih trendov nujno potrebno. Poleg teh tehničnih vidikov je cilj projekta tudi zmanjšanje obratovalnih in investicijskih stroškov operaterjev omrežja. To bo doseženo z izboljšanim upravljanjem sredstev (asset management) in z zmanjšanjem potrebe po širitvi omrežja.

Partnerji konzorcija:

LEW Verteilnetz GmbH

Podjetje energije Gera GmbH

OPAL-RT Nemčija GmbH

Univerza Friedrich-Alexander-Erlangen-Nürnberg (Univerza Friedrich-Alexander Erlangen-Nürnberg)

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Kontakti:

Vodja projekta: annebauer@siemens.com in christian.scheibe@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMWE

Sodelovalni projekt: Kritična odporna infrastruktura prek satelitskega omrežja za medsektorske zanesljive oskrbovalne strukture (KRISnet) Podprojekt: Raziskava komunikacijskih naprav za hibridno komunikacijo TNT-NT za medsektorske zanesljive oskrbovalne strukture

Podprojekt Siemens z naslovom »Raziskave komunikacijskih naprav za hibridno komunikacijo TNT-NT za medsektorske zanesljive oskrbovalne strukture,« osredotoča se na razvoj komunikacijskih komponent — elektronike, programske opreme in vdelane programske opreme —, ki omogočajo varno in odporno povezljivost med sredstvi električnega sistema ter prizemnimi in satelitskimi komunikacijskimi omrežji LEO (Low Earth Orbit). Te komponente upravljajo tudi inteligentno izbiro optimalnega komunikacijskega kanala.

Večsistemski komunikacijski modem je zasnovan za samodejno preklapljanje med prizemnimi (TN) in nezemeljskimi (NTN) komunikacijskimi omrežji glede na razpoložljivost in stroške. Cilj je zagotoviti, da uporabniki ne zaznajo, ali se podatki prenašajo prek prizemnih omrežij ali satelitov. Ta zmogljivost v kombinaciji z določanjem prednostnih nalog komunikacijskih poti pomaga optimizirati zapletene interakcije med komunikacijsko in oskrbovalno infrastrukturo ter preprečuje kaskadne okvare sistema v zgodnji fazi.

V okviru projekta KRISnet sta načrtovana dva demonstratorja. Siemens bo prispeval k demonstratorju visokonapetostne opreme v podjetju Amprion in demonstratorju nizkonapetostne tehnologije v ÜZ-MainFranken. Vsak demonstrator predstavlja celotno signalno verigo — od zbiranja podatkov v oskrbovalni infrastrukturi, preko komunikacije, ki jo izvaja večsistemski komunikacijski modem, do obdelave podatkov v podatkovnih centrih ali okoljih v oblaku.

Amprion in ÜZ-MainFranken kot gospodarska podjetja v elektroenergetskem sektorju zagotavljata strokovno znanje o sistemskih zahtevah in predstavitvi integrirane rešitve. Poleg izpolnjevanja ključnih zahtev, kot so povezljivost za spremljanje omrežja, ponovna pošiljka in ocena stanja v distribucijskih omrežjih v skladu s členom 14a nemškega zakona o energetski industriji (EnwG), projekt obravnava tudi odpornost med izpadi električne energije in skladnost z kodeksom omrežja za izredno visokonapetostna omrežja (NC ER).

Trajanje: 1. januar 2026 - 31. december 2028
Vodja projekta: rolandweiss@siemens.com
Finančni direktor: Roland Deak
Organ za financiranje: BMFT

LeICO (FKZ 03EI6041A) - Skupni projekt: Zanesljivi filmski kondenzatorji s povečanim potencialom moči; Podprojekt: Življenjski modeli in nanotehnologija za filmske kondenzatorje s povečanim močnim potencialom kot komponenta za izboljšanje omrežne infrastrukture

Trajanje: 1. februar 2021 - 30. junij 2026

Splošni cilj raziskovalnega projekta OnToMat je raziskati podatkovne rešitve za razvoj in optimizacijo materialov za industrijsko uporabljene termoplastične in termosetne komponente ojačane z vlakni ter materiale in proizvodne procese, ki se uporabljajo za njihovo proizvodnjo, vključno z upoštevanjem materialnih ciklov. Usklajen opis navzkrižnih razmerij med materialom, procesom in komponento trenutno ni na voljo za materiale, ojačane z vlakni. Prav tako ni dovolj celovitosti podatkov od karakterizacije materiala preko simulacijskih metod do proizvodnih procesov. Raziskava usklajenega ontološkega opisa zato odpira prej neizkoriščen potencial za razvoj materiala na podlagi podatkov in optimizacijo procesov. Ta podprojekt posebej obravnava:

• razvoj ustreznih vzročnih odnosov (opis digitalnega gradiva),

• Izdelava, izdelava in validacija večmerne simulacijske procesne verige z integracijo procesov in

• Analiza in vključitev materialnega cikla v ontološki opis.

Pri tem je treba s poudarkom materiala na polimerne kompozite, ki jih je mogoče oblikovati z vbrizgavanjem in kompresijo, kot so SMC, razviti formalizirane opise »inženirskega poteka dela« na ravni makro in mikro lestvice. Nastale ustrezne vzročne zveze so osnova za ustvarjanje navzkrižne ontologije in vzpostavitev dvosmerne večmerne simulacijske procesne verige kot drugega fokusa. Spodbujanje materialnih ciklov je tretji poudarek. Za to je treba določiti vplive potencialno nižjih kakovostnih lastnosti materiala in po drugi strani v ontološkem opisu preslikati procese recikliranja, da bi spodbudili trajnostni razvoj že v fazi načrtovanja.

Partnerji konzorcija:

• Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhoferjevo društvo za spodbujanje uporabnih raziskav, registrirano združenje)

• FASERINSTITUT BREMEN e.V. (registrirano združenje FIBRE Institute Bremen)

• BIAS - Bremer Institut für angewandte Strahltechnik GmbH (BIAS - Bremenski inštitut za uporabno tehnologijo snopov GmbH)

• Nexpirit GmbH

• Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (registrirano združenje nemškega vesoljskega centra)

• Hans Weber Maschinenfabrik GmbH

Kontakti:

• Vodja projekta: martin.koerdel@siemens.com

• Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMFTR

PredicTeco (FKZ 01MN23014A) - Skupni projekt: Razvoj izdelkov ob upoštevanju simulacije podprte ocene Sustainability (PredicTeco) - Podprojekt: Stalni zeleni Digital Twin s povezavo virtualnih in fizičnih proizvodnih procesov za trajnostno načrtovanje in optimizacijo

Trajanje: 1. junij 2023 - 31. maj 2026

Splošni cilj projekta je zagotoviti platformo za ocenjevanje in optimizacijo trajnosti proizvodnih procesov, ki zahtevajo veliko virov, že v fazi načrtovanja. Modeliranje proizvodnih procesov služi kot osnova. Tako so vsi pričakovani podatki in njihovo združevanje znani že zgodaj v procesu in jih je mogoče zagotoviti kot podatkovno strukturo v zelenem digitalnem dvojčku. Na podlagi podatkovne strukture so na voljo vmesniki za napovedovanje trajnosti s programsko opremo LCA. Zaradi znanih tokov informacij je mogoče prek Edge Computing uporabiti učinkovite predhodne ocene. Natančneje, obravnavani so naslednji podcilji:

Razvoj količinskih in merljivih meril in kazalnikov za oceno ekološkega odtisa sestavljenih proizvodnih procesov
Vključitev ustreznih meril in kazalnikov v simulacijska orodja za oblikovanje tovarniških postavitev in procesnih korakov na podlagi ciljnih vrednosti
Vključitev ustreznih meril v orodja za načrtovanje proizvodnje specifičnih izdelkov za načrtovanje oblikovanja izdelkov (CAE/CAM) na podlagi ciljnih vrednosti
Avtomatizirano in standardizirano zbiranje podatkov v realnem času, predobdelava, dokumentacija in primerjava zbranih podatkov z določenimi ciljnimi vrednostmi kot osnova za resnično izvedljive optimizacijske rešitve.

Na podlagi tega lahko podprojekt razdelimo na 5 delovnih ciljev:

PredicTeco (FKZ 01MN23014A) - Skupni projekt: Razvoj izdelkov ob upoštevanju simulacije podprte ocene trajnosti (PredicTeco) - Podprojekt: Stalni zeleni Digital Twin s povezavo virtualnih in fizičnih proizvodnih procesov za trajnostno načrtovanje in optimizacijo

Trajanje: 1. junij 2023 - 31. maj 2026

Razvoj količinsko določljivih in merljivih kriterijev ter kazalnikov za ocenjevanje ekološkega odtisa proizvodnih procesov kompozitov.
Vključitev ustreznih meril in kazalnikov v simulacijska orodja za oblikovanje tovarniških postavitev in procesnih korakov na podlagi ciljnih vrednosti
Vključitev ustreznih meril v orodja za načrtovanje proizvodnje specifičnih izdelkov za načrtovanje oblikovanja izdelkov (CAE/CAM) na podlagi ciljnih vrednosti
Avtomatizirano in standardizirano zbiranje podatkov v realnem času, predobdelava, dokumentacija in primerjava zbranih podatkov z določenimi ciljnimi vrednostmi kot osnova za resnično izvedljive optimizacijske rešitve.

Na podlagi tega lahko podprojekt razdelimo na 5 delovnih ciljev:

Razvoj obsežnih modelov LCA Cradle-to-Cradle za sestavne dele na osnovi kompozitnih materialov
Razširitev obstoječih rešitev za simulacijo procesov na proizvodni in tovarniški ravni z vključitvijo razvitih meril in kazalnikov ocenjevanja
Vključitev kazalnikov in meril za ocenjevanje v načrtovanje proizvodnje za posamezne izdelke (CAM)
Pridobivanje in obdelava dejanskih procesnih podatkov z uporabo robnih naprav
Predstavitev in zbiranje zahtev za prenos v široko proizvodnjo

Partnerji konzorcija:

Grasse Zur Ingenieurgesellschaft mbH

INVENT Innovative Conjunktoffe Realization and Vermarktung Neuer Technologies GmbH

SWMS Systemtechnik Ingenieurgesellschaft mbH

CONTACT Software GmbH

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (registrirano združenje nemškega vesoljskega centra)

Maschinenbau Scholz GmbH & Co. KG

Kontakti:

Vodja projekta: oliver.lohse@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMFTR

PV4life (FKZ 03EE1165A) - Skupni projekt: Povečanje življenjske dobe pretvornika z optimizirano optimizacijo komponent z uporabo digitalnega AI Twin - PV4life; Podprojekt: Predvidevanje življenjske dobe komponent pretvornika na osnovi senzorjev

Trajanje: 1. avgust 2023 - 31. julij 2026

V tem podprojektu Siemens AG raziskuje izboljšano in zanesljivejšo uporabo sistemov, ki temeljijo na pretvornikih, in njihovih ključnih komponent. Učinkovitejša uporaba pretvornikov moči skupaj s tem povezanim podaljšanjem njihove življenjske dobe in izboljšano zanesljivostjo, lahko prihrani naravne vire. Cilj podprojekta Siemens AG je nadzor stanja na osnovi senzorjev, ki omogoča vključitev določenega staranja v individualno strategijo delovanja, ki optimalno izkorišča PV sistem brez izgube energije ali življenjske dobe. Dodatni senzorji v napajalnem modulu bodo uporabljeni za napovedovanje življenjske dobe, ki bodo služili kot osnova za modele PV inverterskih sistemov. V ta namen bodo izbrani ustrezni senzorji in eksperimentalno ocenjeni glede na njihovo občutljivost za zaznavanje staranja komponent pretvornika. Pospešeni testi življenjske dobe bodo ustvarili različne napake pri staranju, ki jih bodo senzorji zgodaj zaznali in ocenili. Podatki senzorjev, zbrani med poskusi, bodo primerjani s konvencionalnimi podatki iz pospešenih testov življenjske dobe, da se oceni dodana vrednost spremljanja življenjske dobe na podlagi senzorja. Za to bodo postavljene posebne preskusne mize za polprevodnike za meroslovno podprte optimizacije, razširjena pa bo senzorska tehnologija v napajalnem modulu. Siemens bo projektnim partnerjem posredoval merilne podatke na osnovi senzorjev iz pospešenih življenjskih testov za razvoj digitalnih dvojnih modelov, ki upoštevajo pojave staranja in posamezne obremenitve, ki se pojavljajo v aplikaciji. Zlasti bodo ustvarjeni podatki senzorjev služili kot vhod za življenjske modele, ki temeljijo na umetni inteligenci pri projektnih partnerjih. Ti modeli optimizirajo uporabo in življenjsko dobo PV inverterskih sistemov s prilagajanjem delovnih parametrov glede na naraščajoče staranje.

Partnerji konzorcija:

Infineon Technologies AG

SUMIDA Komponente in moduli GmbH

Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Univerza uporabnih znanosti Bonn-Rhein-Sieg)

OPAL-RT Nemčija GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhoferjevo društvo za spodbujanje uporabnih raziskav, registrirano združenje)

Kontakti:

Vodja projekta: kai.kriegel@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMWE

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Sodelovalni projekt: REMEASURE z možnostjo uvedbe multimodalnega upravljanja energije za supermarkete; Podprojekt: Model napovednega multimodalnega prenosa obremenitve v pilotnem supermarketu

Trajanje: 1. december 2022 - 30. junij 2026

REMEASURE (FKZ 03EN6022A) - Sodelovalni projekt: REMEASURE z možnostjo uvedbe multimodalnega upravljanja energije za supermarkete; Podprojekt: Model napovednega multimodalnega prenosa obremenitve v pilotnem supermarketu

Za doseganje nacionalnih in evropskih podnebnih ciljev je treba pospešiti in učinkovito izkoristiti širitev nihajoče proizvodnje električne energije iz obnovljivih virov. Poleg drage širitve energetskih omrežij in zmogljivosti za shranjevanje se lahko obstoječi lokalni energetski sistemi uporabljajo za preusmerjanje povpraševanja v povezavi z oskrbo z energijo iz obnovljivih virov z multimodalnim premikanjem obremenitve. Potrebna je hitro izvedljiva, razširljiva in ekonomična rešitev. Supermarketi so zelo zanimivi, ker so njihovi energetski sistemi v veliki meri standardizirani. Poleg tega so celovito opremljeni z merilno tehnologijo in imajo visoko stopnjo avtomatizacije. Potencial premikanja obremenitve obstaja zaradi prilagodljivosti lokalnega hladilnega omrežja supermarketa v povezavi z nadzorovanimi hladilnimi potrošniki, kot so zamrzovalniki ali hladilniki. Energetski sistemi v najsodobnejših supermarketih trenutno običajno delujejo zgolj na povpraševanje na podlagi statičnih pravil. Takšno delovanje ni učinkovito, saj se dobava nihajočih obnovljivih virov energije ne upošteva in je zato ni mogoče učinkovito izkoristiti. Cilj projekta je raziskati, ali je učinkovita uporaba nihajočih obnovljivih virov energije mogoča z multimodalnim premikanjem obremenitve, zlasti v zvezi s hladilno oskrbo supermarketov. Pri tem bodo upoštevane tako dinamične cene električne energije kot napovedi dinamičnih mejnih pogojev, kot so električne in toplotne osnovne obremenitve. Tehnična izvedljivost bo dokazana s simulacijo in potrjena pri dejanskem delovanju pilotnega supermarketa. Prizadevanja za namestitev sistema za upravljanje z energijo in kakršno koli potrebno nadgradnjo energetskega sistema, npr. z dodatnimi merilnimi napravami ali prilagoditvami pri avtomatizaciji, je treba čim bolj zmanjšati.

Partnerji konzorcija:

Rheinisch-Westfälische Technische School Aachen (RWTH Aachen University)

Kontaktne osebe:

Vodja projekta: stefan.langemeyer@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMWE

RIESIQ (16IS24087A) - Sodelovalni projekt: Raziskovanje in testiranje novih metod umetne inteligence za robustne, inteligentne in učinkovite sisteme industrijskega razreda

Trajanje: 1. december 2024 - 30. november 2027

RIESIQ (01IS24087A) - Sodelovalni projekt: Raziskovanje in testiranje novih metod umetne inteligence za robustne, inteligentne in učinkovite sisteme industrijskega razreda

Trajanje: 1. december 2024 - 30. november 2027

Cilj tega raziskovalnega projekta je premagati pomanjkljivosti generativnih modelov AI ali velikih jezikovnih modelov (LLM) glede na njihovo uporabnost v industrijskih proizvodnih procesih. Poudarek je na raziskovanju in testiranju robustnih, a prilagodljivih učnih metod, ki omogočajo modeliranje zapletenih dinamičnih sistemov in fizičnih procesov z zadostno natančnostjo ter inteligentno in interpretativno nadzorovanje. Potrebne potrebe po virih med usposabljanjem in sklepanjem je treba zmanjšati s podatkovno učinkovitimi algoritmi, da se zagotovi trajnostna in okolju prijazna uporaba v industrijskem obsegu. Za dosego teh ciljev bo poudarek na razširljivi, sinergijski povezavi algoritmov ML in numeričnih simulacijskih metod ter na odpornih in praktičnih metodah RL za optimizacijo nadzora, ki temeljijo na njih. Nastale metode morajo hkrati izpolnjevati visoke zahteve po preglednosti in razložljivosti, zato je dodaten poudarek na raziskovanju novih tehnik interpretacije arhitektur strukturiranih modelov. Na novo razviti moduli rešitev umetne inteligence bodo prototipično in praktično preizkušeni z uporabo avtomatiziranih postopkov proizvodnje in zagotavljanja kakovosti pri proizvodnji litij-ionskih baterijskih celic, s čimer bodo pokazali dodano vrednost za proces transformacije, ki ga poganja umetna inteligenca, v širljivo in prilagodljivo tovarno prihodnosti.

Partnerji konzorcija:

deepset GmbH

Tehnična univerza v Berlinu (TU Berlin)

Kontaktne osebe:

Vodja projekta: marc.weber@siemens.com

Finančni vodja: roland.deak@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMFTR

VE4 (FKZ 16ME0735K) - Sodelovalni projekt: zaupanja vredno blaženje motenj v energetskih omrežjih z uporabo robnih komponent, sposobnih v realnem času

Trajanje: 1. november 2022 - 31. oktober 2025

Motivacija: Kakovost oskrbe z električno energijo v industrijskih omrežjih se je znatno poslabšala zaradi vse bolj zapletenih, visoko dinamičnih odjemalcev, ki povzročajo motnje v omrežju. Hkrati so zelo omrežni sistemi Industrije 4.0 zelo občutljivi na te motnje omrežja. To vse bolj vodi do izpadov rastlin z visokimi stroški. Trenutno močnih obremenitev ali neugodnih medsebojnih motenj komponent omrežja ni mogoče zaznati vnaprej. Glavni cilji VE4 so neprekinjeno zaznavanje in inteligentno aktivno kompenziranje motenj v omrežjih za oskrbo z električno energijo za industrijo. Doseči je treba znatno povečanje robustnosti ter energetske učinkovitosti in rabe virov. V ta namen je treba razviti distribuiran, nov sistem digitalnih kompenzacij. Sestavljen je iz heterogenega senzorskega omrežja in robnih naprav, ki omogoča hitro napovedovanje signalov motenj na osnovi ML in izračunajo signale nasprotne sklopke za kompenzacijo motenj. Signali nasprotne sklopke se končno vrnejo nazaj v mrežo z aktivnimi filtri. Tako se ustvarjajo temelji za prilagodljivo spremljanje obratov in nadzor v realnem času s tehnologijami robnih naprav. Vmesnike je treba standardizirati. Zaradi tega je sistem prilagodljivo razširljiv za širok spekter nadzornih in diagnostičnih nalog v digitalnih energetskih omrežjih, kar daleč presega aktivno kompenzacijo motenj, namenjeno v projektu. Naprava za diagnostiko in kompenzacijo motenj, ki temelji na robnih napravah za sodobna digitalna industrijska omrežja za oskrbo z energijo, naj bi se razvila v več korakih. Strojna in programska oprema bosta konceptualizirana in prototipsko realizirana. To vključuje časovno sinhronizirana omrežna merilna vozlišča v realnem času, robne naprave z metodami ML, računalnik v oblaku in časovno sinhronizirane aktivne filtre. Učinkovitost bo ocenjena v celotnem demonstratorju sistema v pravem obratu.

Partnerji konzorcija:

Technische Universität Dortmund (Tehnična univerza v Dortmundu)

Meanwave GmbH

Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein (Fraunhofer-Gesellschaft for the Advanced of Applied Research, registrirano združenje)

Bleenco GmbH

Kontaktne osebe:

Vodja projekta: stefan.tolle@siemens.com

Finančni vodja: bianca.miene@siemens.com

Ponudnik financiranja: BMFTR