Eldorado - Repositorium der TU Dortmund

Ressourcen aus und für Forschung, Lehre und Studium

Bei diesem Service handelt es sich um das Institutionelle Repositorium der Technischen Universität Dortmund. Hier werden Ressourcen aus und für Lehre, Studium und Forschung gespeichert, erschlossen und der Öffentlichkeit zugänglich gemacht.

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Aktuellste Veröffentlichungen

Enhancing situational awareness in low-voltage grids through digital process twins and data-driven methods
(2025) Balouchi Anaraki, Razieh; Rehtanz, Christian; Wellßow, Wolfram
The low-voltage power grid is experiencing significant transformations due to the integration of renewable energy sources and the introduction of new types of loads, including electric vehicles, electric heat pumps, and smart home systems. These developments add complexity and variability, posing significant challenges to conventional grid management methods. As a result, there is a growing need for digitalization, particularly in low-voltage grids, to support timely and informed decision-making by distribution system operators. In response, the implementation of digital technologies, particularly digital process twins, has emerged as a promising solution. Digital process twins provide a model of grid operations, capturing both manual and automated tasks. Digital process twins provide real-time simulation and analysis of the power grid, enabling operators to visualize and manage the grid's behavior effectively. By leveraging real-time data analysis and artificial intelligence, digital process twins facilitate a deeper understanding of grid operations, enhancing the ability to preempt potential issues and thus improving the grid’s stability and reliability. The core objective of this thesis is to enhance situational awareness within low-voltage grids by utilizing the advanced capabilities of digital process twins. This involves employing sophisticated data-driven methodologies to forecast potential critical scenarios and detect anomalies that could disrupt grid functionality, capabilities that are essential for adapting to new consumer behaviors, managing potential grid failures, and accommodating the variable nature of renewable energy sources. Moreover, this research addresses the growing complexity and operational demands of modern power systems, which often challenge distribution system operators' ability to maintain a comprehensive and accurate understanding of the grid state. These challenges can hinder their ability to attain the necessary level of situational awareness required to make informed decisions and respond effectively to incidents. This thesis aims to demonstrate how digital process twins can be strategically utilized to improve situational awareness in the low-voltage grid. By utilizing data and artificial intelligence-driven insights, this research aims to establish a foundation for a more resilient and efficient power system, ensuring the grid is well-equipped to meet the demands of an increasingly complex and rapidly evolving energy environment.
Performance engineering for real-time autonomous applications
(2025) Abaza, Hazem; Saidi, Selma; Hoffmann, Frank
Diese Dissertation befasst sich mit der systematischen Sicherstellung deterministischen und echtzeitfähigen Verhaltens in autonomen Anwendungen, insbesondere in middlewarebasierten und serviceorientierten Architekturen. Autonome Systeme zeichnen sich durch komplexe Interaktionen zwischen Softwareund Hardwarekomponenten aus und unterliegen strengen zeitlichen Anforderungen, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungsdomänen. Die Arbeit adressiert die Herausforderung, sowohl Berechnungs- als auch Kommunikationsdeterminismus in integrierten sowie verteilten Architekturen zu gewährleisten. Zunächst wird eine generische Methodik zur Extraktion von Timing-Modellen aus middleware-basierten autonomen Anwendungen entwickelt. Hierbei werden Laufzeitinformationen genutzt, um Ausführungszeiten, Abhängigkeiten und Interaktionen zwischen Komponenten präzise zu erfassen, ohne in bestehende Implementierungen einzugreifen. Auf dieser Grundlage können Engpässe identifiziert und Optimierungspotenziale systematisch erschlossen werden. Darauf aufbauend werden Mechanismen zur gezielten Steuerung von Latenz und Jitter vorgestellt. Durch einen Scheduler-Middleware-Co-Design-Ansatz wird eine deterministische und jitterfreie Ausführung von Berechnungsketten erreicht. Die Methodik ermöglicht eine signifikante Verbesserung der zeitlichen Vorhersagbarkeit und Leistungsfähigkeit gegenüber bestehenden Ansätzen. Im dritten Schwerpunkt der Arbeit wird eine deterministische Kommunikationsarchitektur für verteilte autonome Systeme entwickelt. Hierzu wird ein leichtgewichtiger, mehrschichtiger Kommunikationsstack entworfen, der Echtzeitfähigkeit bei minimalem Overhead sicherstellt und gleichzeitig die CPU-Last reduziert. Experimentelle Evaluierungen zeigen eine deutliche Reduktion von Kommunikationslatenz und Prozessorbelastung bei gleichbleibender funktionaler Integrität. Insgesamt liefert die Dissertation einen ganzheitlichen Ansatz zur Beherrschung von Zeitverhalten in autonomen Echtzeitsystemen und leistet einen Beitrag zur Weiterentwicklung sicherer, leistungsfähiger und skalierbarer Systemarchitekturen.
Zentrale und dezentrale Einsatzplanung virtueller Kraftwerke an Spot- und Regelleistungsmärkten
(2026) Harding, Alexander; Rehtanz, Christian; Lehnhoff, Sebastian
Im Rahmen der Energiewende und der Elektrifizierung des Mobilitäts- und Wärmesektors steigt die Anzahl kleiner, dezentraler Erzeugungs-, Verbraucher- und Speichereinrichtungen im Stromsystem stark an. Anlagen- und Netzbetreiber sowie Energieversorger stehen vor der Herausforderung, Lösungen zu entwickeln, um diese Anlagen sowohl wirtschaftlich als auch systemdienlich zu betreiben. In diesem Zusammenhang ist in den letzten Jahrzehnten ein deutlicher Trend hin zur Bildung von Anlagenpools zur optimalen Vermarktung oder zum effizienten Betrieb im Sinne von Verteilnetz- und Übertragungsnetzbetreibern sowie Bilanzkreisverantwortlichen zu erkennen. Virtuelle Kraftwerke etablieren sich dabei als zentrale Monitoring- und Managementlösung für homogene und inhomogene Anlagenpools. Eine wesentliche Aufgabe Virtueller Kraftwerke besteht in der Erstellung optimaler Fahrpläne, um einen kostenoptimalen Betrieb der Anlagen unter Berücksichtigung von Nutzer- und Netzanforderungen zu gewährleisten. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, erstmals ein zentrales Optimierungsmodell zu entwickeln, das die Fahrplanoptimierung von inhomogenen Virtuellen Kraftwerken am Spot- und Regelleistungsmarkt unter gleichzeitiger Berücksichtigung in Deutschland üblicher Vergütungsmodelle für erneuerbare Energieträger sowie der thermischen Nutzerbedürfnisse hinter dem Anschlusspunkt ermöglicht. Hierfür wurde zunächst ein Bilanzierungsmodell zur Optimierung eines Virtuellen Kraftwerks entwickelt und um Anlagencharakteristiken unterschiedlicher Anlagentypen sowie die Produktanforderungen der verschiedenen Strom- und Regelleistungsmärkte erweitert. Da ein zentraler Ansatz zur Optimierung all dieser Aspekte in praxisnahen, komplexen Anwendungsszenarien kein praktikables Laufzeitverhalten aufweist, wurde darüber hinaus erstmals für diese Art der Mehrwegevermarktung eine Lagrange-Relaxation zur Dezentralisierung des Optimierungsansatzes erprobt. Abschließend wurden das zentrale und das dezentrale Optimierungsmodell miteinander verglichen, um die Laufzeitvorteile sowie die Einbußen bei der Gütefunktion genau zu bestimmen.
Massenspektrometrische Untersuchung der Wurzelaufnahme, Translokation und räumlichen Verteilung von Pflanzenschutzmitteln in Nutzpflanzen
(2026) Skoczowsky, Daniel; Zühlke, Sebastian; Rauh, Daniel
In der modernen Landwirtschaft werden weltweit chemische Pflanzenschutzmittel in großen Mengen eingesetzt, um Ernteerträge zu sichern und die globale Lebensmittelversorgung zu gewährleisten. Ein großer Anteil der applizierten Pflanzenschutzmittel befindet sich nach der Applikation gelöst im Porenwasser des Bodens, aus welchem diese über die Wurzeln von Nutzpflanzen aufgenommen werden können. Zur Vertiefung des Verständnisses der Wurzelaufnahme, Translokation und des Metabolismus von Pflanzenschutzmitteln in Nutzpflanzen wurden im Rahmen dieser Arbeit hydroponische Aufnahmeexperimente durchgeführt und der Verbleib der Wirkstoffe mittels hochauflösender massenspektrometrischer Techniken untersucht. Durch die Untersuchung der Aufnahme und Translokation strukturell unterschiedlicher Pflanzenschutzmittel in den Nutzpflanzen Mais, Weizen und Soja wurde gezeigt, dass ihre Verteilung in den Pflanzen artspezifische Unterschiede aufwies. In diesen Aufnahmeexperimenten konnten zudem neue Erkenntnisse bezüglich des Einflusses der Expositionskonzentration und -dauer auf die Aufnahme und Verteilung der Substanzen gewonnen werden. Es konnte außerdem gezeigt werden, dass die Molekülgröße einen großen Einfluss auf die Akkumulation in den Wurzeln und die Lipophilie einen großen Einfluss auf das Ausmaß des Transports in den Pflanzenspross hat. Dabei stellte sich heraus, dass die Korrelation deutlich größer beim Vergleich innerhalb strukturell verwandter Substanzgruppen als unter Einbezug verschiedener Substanzklassen war. Die Verteilung verschiedener Pflanzenschutzmittel und ihrer Metaboliten in unterschiedlichen Pflanzenorganen konnte mithilfe der bildgebenden Massenspektrometrie im µm Maßstab gezeigt werden. Durch diese hohe laterale Auflösung ermöglichte MALDI-MSI erstmals eine präzise Zuordnung von Pflanzenschutzmitteln zu Leitbündelstrukturen wie Xylem und Phloem. In Kombination mit HPLC-HRMS konnten so komplexe Fragestellungen bezüglich verschiedener innerpflanzlicher Transportprozesse beantwortet werden. Auch zuvor unbekannte Unterschiede in der Aufnahme und Translokation von Pflanzenschutzmitteln und ihren Metaboliten konnten aufgeklärt werden. Auf diese Weise konnte unter anderem gezeigt werden, dass hier untersuchte Pflanzenschutzmittel nach Wurzelaufnahme zunächst akropetal über das Xylem transportiert werden und im Anschluss phloemmobile Metaboliten zu wachsenden Pflanzenteilen umverteilt werden.
Differential instructional qualities despite equal tasks: relevance of school contexts for subdomains of cognitive demands
(2024-04-04) Quabeck, Kim; Erath, Kirstin; Prediger, Susanne
Cognitive demand is a crucial dimension of instructional quality. Its heterogenous operationalizations call for refined investigations, with respect to discursive richness (generic conceptualizations) and conceptual richness (subject-related conceptualizations). Considering not only teachers’ intended cognitive activation (operationalized, e.g., by tasks), but also the enacted activation and individual students’ participation as realized in the interaction, raises the question of how far the interaction quality is associated with students’ prerequisites, school context, and class composition. In this paper, we present a video study of leader-led small-group instruction (in 49 groups of 3–6 middle school students each) with the same fraction tasks, so that differences in interaction quality can be scrutinized in generic and subject-related conceptualizations. In spite of equal task quality, large differences occurred in interaction quality across heterogenous class compositions. The regression analyses revealed that the enacted activation and individual participation were significantly associated with the school context (of higher-tracked and lower-tracked schools), but much less with individual learning prerequisites. These findings reveal the need to capture students’ collective and individual engagement in cognitive demands in the interaction and in generic and subject-related conceptualizations and to systematically investigate their association with class composition.