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Ziel des Projekts RuBICon ist die Entwicklung und Validierung innovativer Konzepte für den Netzwiederaufbau nach großflächigen Stromausfällen, insbesondere im Kontext der Schwarzstart- und Inselnetzfähigkeit zukünftiger Verteilungsnetze mit hoher Durchdringung erneuerbarer Energien.

Das Projekt GNN4GC (Graph Neural Networks for Grid Control) zielt darauf ab, den Netzbetrieb zu unterstützen, indem es Lastflussberechnungen beschleunigt und netzdienliche Schalthandlungen für die Netztopologie bewertet und auswählt. GNNs sind für Netzstrukturen geeignet und stellen damit eine geeignete Methode dar, um die Energiewende zuverlässig und kosteneffizient zu bewältigen.

Ein wesentlicher Hebel zur Beschleunigung der Windparkplanung ist die Reduktion der Messdauer. Ein Hauptziel des Projekts ist daher die Qualifizierung (Bankfähigkeit) von Kurzzeitmessungen für die Ertragsabschätzung – bis hin zur Windpotenzialanalyse ohne Messung. Neben einer Beschleunigung lässt sich damit eine deutlich höhere Kosteneffizienz erreichen. Durch eine Verkürzung der Messdauer auf sechs bzw. drei Monate anstelle des üblichen Jahres kann so eine Kostenreduzierung von etwa 40 % bzw. 65 % erzielt werden.

Das Projekt „ML4FW“ soll mithilfe von Maschinellem Lernen den Betrieb der Fernwärmesysteme durch Optimierung der Betriebsparameter in Hausübergabestationen (HAST) verbessern. Durch das Senken von Systemtemperaturen, vor allem aber der Rücklauftemperaturen, können Energieverluste reduziert werden und so die Wärmeversorgung insgesamt nachhaltiger gestaltet werden.

Das Projekt UrbanGroundHeat verfolgt diesbezüglich zwei zentrale Projektziele. Auf Basis von modellbasierten Potentialuntersuchungen und Vorplanungen soll die Umsetzbarkeit für bestehende Quartieren der am Projekt beteiligten Energieversorger erarbeitet werden, so dass eine reale Umsetzung als zentrales Projektziel vorbreitet wird. Hierzu sollen detailliert die technischen, regulatorischen und ökonomischen Anforderungen in den untersuchten Quartieren identifiziert und bewertet werden.

Das übergeordnete Ziel des Vorhabens „TRAINING“ ist es, ein intelligentes, cross-sektorales und ressourceneffizientes Energiesystem auf Quartierebene zu realisieren. Durch erneuerbare und kosteneffizient lokal zu erschließende Wärmequellen, sowie bereits zur Verfügung stehende Speicherpotentiale (z.B. Gebäudemasse), kann eine Transformation der Wärmeversorgung von Quartieren erreicht werden.

Im Verbundprojekt CombiPower steht die Entwicklung einer modularen, kosteneffizienten und multifunktionalen Lade- und Antriebeinheit für elektrische Kraftfahrzeuge im Fokus.

In seinem Teilprojekt entwickelt das Fraunhofer IEE Verfahren und Modelle für die Verknüpfung der Fragestellung der verfügbaren Fläche mit den erwartbaren Energiemengen.

Zielsetzung des vorgeschlagenen Verbundvorhabens ist es, eine geeignete Methodik und darauf basierende Auslegungswerkzeuge und Regelungsverfahren für den anwendungsübergreifenden Einsatz von Hybridspeichersystemen zu entwickeln. Übergeordnete Zielsetzung ist es, den Einsatz von Batteriespeichersystemen für Hochleistungsanwendungen zu erschließen, in denen bisher eine wirtschaftliche Anwendung nicht möglich war.