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In Anbetracht der akuten Klimakrise und der nötigen Energiewende gelten Photovoltaik (PV)-Anlagen als eine der vielversprechendsten Alternativen zu den konventionellen Energiequellen. Der Hauptnachteil von PV ist der Bedarf an großen Flächen durch einen geringen Wirkungsgrad. Floating PV (FPV) bietet eine Alternative zu landbasierten Systemen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, die technischen Möglichkeiten sowie die rechtlichen, wirtschaftlichen und ökologischen Rahmenbedingungen von FPV in Deutschland aufzuzeigen. In diesem Zusammenhang stellt sich die Frage: Welches Potenzial gibt es für FPV-Anlagen im Süden Baden-Württembergs?
Ein FPV-System besteht im Wesentlichen aus PV-Modulen, Schwimmkörpern, einem Verankerungssystem, Kabeln und Befestigungen sowie Wechselrichtern und einem Spannungsumwandler. Besonders geeignet für den Einsatz solcher Anlagen sind Seen, die über geringe Tiefen, einen festen Grund und ausreichend Landfläche in der Nähe verfügen. FPV-Anlagen bieten den Vorteil eines Mehrertrags durch den Kühleffekt von Wasser. In Deutschland wur-den bereits einige FPV-Projekte umgesetzt wie bspw. auf dem Philippsee in Baden-Württemberg. Rechtlich gesehen dürfen die Anlagen nur auf künstlichen Seen mit einem Abstand von 40 m zum Ufer und einer maximalen Seebelegung von 15 % installiert werden. Die Investitionskosten für FPV-Anlagen sind deutlich höher als die von Freiflächenanlagen. Bei fachgerechter Umsetzung dürften die positiven Umweltauswirkungen überwiegen.
In dieser Arbeit werden die Methoden der Experteninterviews und der Potenzialanalyse mithilfe des Programms PV*SOL premium angewendet. Es wird eine FPV-Anlage auf der Kiesgrube Pfullendorf-Tautenbronn simuliert. Die Anlage weist bei einer Größe von 3,32 ha eine Nennleistung von knapp 7,5 Megawatt Peak (MWp) und einen spezifischen Jahresertrag von etwa 1.000 kWh/kWp auf. Der Anlagennutzungsgrad beträgt 86,40 %. Für die Wirtschaftlichkeitsberechnung werden ein Mittelwertszenario, ein Best-Case-Szenario und ein Worst-Case-Szenario betrachtet. Außerdem wird innerhalb der Szenarien zwischen 100 %, 50 % und 0 % Einspeisung unterschieden. Hinsichtlich der Stromgestehungskosten von 7,82 ct/kWh im Mittelwertszenario können FPV-Anlagen mit anderen Erneuerbaren Energien konkurrieren. Das gilt aktuell jedoch nur für Anlagen mit einem hohen Eigenverbrauch. Es zeigt sich ein dringender Änderungsbedarf des Genehmigungsverfahrens und der 15 %-Regelung sowie ein erheblicher Forschungsbedarf zu den Umweltauswirkungen von FPV-Anlagen.
Autonomous surface vessels are a promising building block of the future’s transport sector and are investigated by research groups worldwide. This paper presents a comprehensive and systematic overview of the autonomous research vessel Solgenia including the latest investigations and recently presented methods that contributed to the fields of autonomous systems, applied numerical optimization, nonlinear model predictive control, multi-extended-object-tracking, computer vision, and collision avoidance. These are considered to be the main components of autonomous water taxi applications. Autonomous water taxis have the potential to transform the traffic in cities close to the water into a more efficient, sustainable, and flexible future state. Regarding this transformation, the test platform Solgenia offers an opportunity to gain new insights by investigating novel methods in real-world experiments. An established test platform will strongly reduce the effort required for real-world experiments in the future.
Numerous studies have demonstrated that energy demand in the building sector, particularly for heating, ventilation, and air conditioning systems, can be reduced by forecasting future indoor temperatures and applying targeted control strategies. Accurate indoor temperature forecasts depend on understanding random variables such as occupancy and the number of active electrical devices. However, detecting these random influences is challenging, leading existing methods to be overly specific, reliant on expensive sensors, and poorly generalizable across different buildings. Moreover, prevalent point forecasting methods fail to account for the uncertainty surrounding future outcomes. In this paper, we propose that instead of attempting to eliminate naturally occurring random disturbances, it is more effective to incorporate these uncertainties into the modeling process. We introduce a deep learning methodology for probabilistic forecasting that predicts future temperatures as a probability distribution, integrating the inherent randomness of the data without requiring direct measurements. The proposed model is based on normalizing flows with flexible Bernstein polynomials and is compared to a Gaussian baseline. This approach enables the estimation of complex distributions via the maximum likelihood principle, with only mild assumptions on its shape. Due to the lack of high-quality real-world data, we use simulated data from various rooms with differing characteristics and evaluate both models in terms of robustness and flexibility. Our results indicate that our model accurately predicts indoor temperature distributions and generalizes well to different and previously unseen rooms. The dataset and code are published along with this paper, to provide reproducible results and benchmark data to the community.
Infolge des Klimawandels werden Hitzeperioden häufiger und intensiver, was insbesondere in Städten zu einer Überwärmung des Straßenraums führt. Erhöhte Gesundheitsrisiken für vulnerable Gruppen sowie eine Minderung der Aufenthalts- und Lebensqualität sind die Folgen. Für die Stadtplanung ergibt sich die Notwendigkeit, dem Urban-Heat-Island-(UHI-)Effekt durch geeignete Klimaanpassungsmaßnahmen zu begegnen. Bisherigen Ansätzen zur Lokalisierung überwärmungsgefährdeter Bereiche fehlt oft die Detailtiefe, um einen direkten Straßenbezug herzustellen, Ursachen zu analysieren und geeignete Anpassungsmaßnahmen im Straßenraum abzuleiten. In diesem Beitrag wird daher ein Ansatz vorgestellt, der die Daten eines Mobile-Mapping-Systems nutzt, um UHI-Risikobereiche im städtischen Straßennetz präzise zu kartieren und zu bewerten. Das Bewertungskonzept ist so ausgelegt, dass gezielt Maßnahmen zur Verbesserung des Mikroklimas empfohlen werden können.
Start-ups und EU-Recht
(2025)
Im ersten Teil geht es zunächst darum, einen Überblick darüber zu geben, was EU-Recht überhaupt ist, welche Arten es gibt und welche Akteure auf europäischer Ebene für die Rechtsetzung und die Rechtsprechung zuständig sind.
Im zweiten Teil geht es dann um die zur Schaffung und Aufrechterhaltung eines Binnenmarktes wichtigen „Grundfreiheiten“ sowie um die grundsätzliche Sicherung eines freien Wettbewerbs durch die Regelungen des europäischen Wettbewerbsrechts.
Im dritten Teil werden die für Start-ups relevanten und durch EU-Recht harmonisierten Rechtsbereiche vorgestellt. Dabei geht es um den Datenschutz, das Preisrecht und - ganz aktuell – um die neue KI-Verordnung der EU.
There has been an unprecedented increase in the number of sanctions imposed in world over the past 70 years, raising questions over their effectiveness. This column uses the fourth release of the Global Sanctions Database to quantify the impact of the 2022 sanctions on Russia on the country’s trade. The authors find that the sanctions have decreased Russia’s trade with sanctioning states but with very heterogeneous effects, especially across the EU. More importantly, however, they find evidence of significant trade liberalisation between Russia and third countries that have mitigated and may even eliminate the negative primary trade effects of the sanctions.