Research

Cooperations

There are numerous opportunities for companies to pursue research-and-development projects related to energy engineering: From the generation, storage and distribution of energy to its applications. Much of our work is based on experiments and the use of numerical methods, often complemented by field studies and monitoring campaigns on components or systems under operational conditions.

Direct R&D assignments are often advisable for product development with shorter project durations. They may include consulting, expert opinions and studies; metrological investigations for weak-point analysis and product characterization; and model-based and numerical evaluations for optimization potentials, among others.

Cooperation projects with additional companies and research institutes are suitable for multi-year, complex problems involving more extensive research and including, for example, lab measurements, field studies, monitoring campaigns, system development and complex numerical simulations.

Facilities

INES is located at the Research and Innovation Center of Energy Technology (RIZ Energie) on the main campus in Offenburg. In addition to an office tract, the building houses a 900-m² lab center, providing ample space for large-scale equipment, test benches and larger laboratory units for the research projects performed at the Institute.

Research Projects

Title AI4CSM
Short Name AI4CSM
Short Description Die HSO wird sich schwerpunktmäßig mit der Entwicklung von Steuer- und Regelungsalgorithmen für einen 6-phasigen 3-Level-Wechselrichter beschäftigen. Die wissenschaftlichen Ziele liegen hierbei insbesondere darin, die Regelalgorithmen durch den Einsatz von Strategien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zunächst in die Lage zu versetzen, Fehlerfälle optimalerweise vorausschauend zu erkennen. Hierdurch sollen Methoden entwickelt werden, die diese Fehlerfälle vermeiden bzw. hinauszögern. Im Falle des unvermeidlichen Eintretens der Fehlerfälle sollen die Algorithmen die Steuerung bzw. Regelung des Antriebsstranges so durchführen können, dass der Einfluss des Fehlers geringgehalten werden kann. Diese Algorithmen werden zunächst rein simulativ mittels eigens von der HSO entwickelten Modellen getestet. Das Erreichen dieser wissenschaftlichen Ziele soll abschließend an den HSO internen Prüfständen validiert und belegt werden.
Year Of Acquisition 2021
Start Date 2021-05-01
End Date 2024-11-30
Project Managers Klöffer, Christian, Prof. Dr.
König, Patrick, Prof. Dr.
Faculties EMI
M+V
Institution INES
Funder Kind Bund + EU
Private Funders
Public Funders BMBF
EU
Sponsorship ECSEL Joint Undertaking
Cooperation Partners AI Digital Solutions GmbH, München
emo-bike GmbH & Co. KG, Mittelbiberach
Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB, Erlangen
Heinrich-Hertz-Institut der Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der Angewandten Forschung e.V., Berlin
Infineon Technologies AG, Neubiberg
Institut für Digitalisierung der Dinge DIGITH GmbH, Taufkirchen
Mercedes Benz AG, Stuttgart
NXP Semiconductors Germany GmbH, Nürnberg
Hochschule Amberg-Weiden (Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden)
Universität Dortmund (Technische Universität Dortmund)
Universität Dresden (Technische Universität Dresden)
ZF Friedrichshafen AG, Friedrichshafen
Research focus of the university Nachhaltige Energiesysteme
Dissertation

Project Finances

Year Amount Type Sum Description
Fördersumme III (brutto mit PP) 521,641.00 €
Title AI4CSM
Short Name AI4CSM
Short Description Die HSO wird sich schwerpunktmäßig mit der Entwicklung von Steuer- und Regelungsalgorithmen für einen 6-phasigen 3-Level-Wechselrichter beschäftigen. Die wissenschaftlichen Ziele liegen hierbei insbesondere darin, die Regelalgorithmen durch den Einsatz von Strategien aus dem Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) zunächst in die Lage zu versetzen, Fehlerfälle optimalerweise vorausschauend zu erkennen. Hierdurch sollen Methoden entwickelt werden, die diese Fehlerfälle vermeiden bzw. hinauszögern. Im Falle des unvermeidlichen Eintretens der Fehlerfälle sollen die Algorithmen die Steuerung bzw. Regelung des Antriebsstranges so durchführen können, dass der Einfluss des Fehlers geringgehalten werden kann. Diese Algorithmen werden zunächst rein simulativ mittels eigens von der HSO entwickelten Modellen getestet. Das Erreichen dieser wissenschaftlichen Ziele soll abschließend an den HSO internen Prüfständen validiert und belegt werden.
Year Of Acquisition 2021
Start Date 2021-05-01
End Date 2024-11-30
Project Managers Klöffer, Christian, Prof. Dr.
König, Patrick, Prof. Dr.
Faculties EMI
M+V
Institution INES
Funder Kind Bund + EU
Private Funders
Public Funders BMBF
EU
Sponsorship ECSEL Joint Undertaking
Cooperation Partners AI Digital Solutions GmbH, München
emo-bike GmbH & Co. KG, Mittelbiberach
Fraunhofer-Institut für Integrierte Systeme und Bauelementetechnologie IISB, Erlangen
Heinrich-Hertz-Institut der Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der Angewandten Forschung e.V., Berlin
Infineon Technologies AG, Neubiberg
Institut für Digitalisierung der Dinge DIGITH GmbH, Taufkirchen
Mercedes Benz AG, Stuttgart
NXP Semiconductors Germany GmbH, Nürnberg
Hochschule Amberg-Weiden (Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden)
Universität Dortmund (Technische Universität Dortmund)
Universität Dresden (Technische Universität Dresden)
ZF Friedrichshafen AG, Friedrichshafen
Research focus of the university Nachhaltige Energiesysteme
Dissertation

Project Finances

Year Amount Type Sum Description
Fördersumme III (brutto mit PP) 521,641.00 €

Publications

Since the Institute's founding in 2012, all of its research groups have published prolifically. A full and searchable list of all INES authored publications is available on Hochschule Offenburg's OPUS publication server. Click here for access.