Modular aufgebaute, wechselfähige Lithium-Ionen-Batterie mit Immersionskühlung  zur Elektrifizierung von Flurförderzeugen (LFP-Zell)
Ziel ist die Entwicklung einer Lithium-Ionen-Batterie, die die Nachteile der im Einsatz befindlichen Batteriesysteme für die Elektrifizierung von Flurförderzeugen überwindet. Der technologische Grundansatz besteht im Wechsel auf die Lithium-Eisen-Phosphat Zellchemie. Daraus resultiert die erhebliche technische Herausforderung der Entwicklung einer geeigneten Lösung für die Temperierung, da ein unmittelbarer Zusammenhang zwischen der Einhaltung der Optimaltemperatur und der erwartbaren Lebensdauer des Batteriesystems besteht. Der Lösungsansatz adressiert die Nutzung einer Immersionskühlung, wobei die Kühlposition qualitätsbestimmend wirkt. Ziel ist es, im Unterschied zu anderen Immersionskühlungen den Wasser-Glykol-Kühlkreislauf zu nutzen und auf diese Weise auf einen zweiten Kühlkreislauf zu verzichten. Die Entwicklung kann als Basisentwicklung charakterisiert werden. Neben dem initialen Anwendungsszenario der Gabelstapler sind eine Reihe weiterer Einsatzmöglichkeiten identifizierbar, die die überdurchschnittlichen Kommerzialisierungspotenziale unterstreichen.

Design and Control of DVPPs for Optimal Active Distribution Network Operation
Im Rahmen der Anbahnungsförderung für internationale Kooperationen mit der Simon Fraser University (Kanada) durch die DFG werden für Dynamische Virtuelle Kraftwerke (DVPPs) in aktiven Verteilnetzen (ADNs) geeignete geschlossene mathematische Entwurfsmethoden und Validierungsverfahren systemtheoretisch untersucht. Hierzu wird für ein Benchmark Modell, dass aus verschiedenen Erzeugungsanlagen mit unterschiedlichen Primärquellen besteht, ein Modellreferenzverfahren mittels adaptiver Aggregation- und Deaggregation entworfen. Die Fluktuation der regenerativen Energiequellen werden als unstrukturierte und Netzparameterunsicherheiten als strukturierte Unsicherheiten behandelt. Die dezentralen Regelungssysteme der Erzeugungseinheiten werden dabei so entworfen, dass diese die inneren dynamischen Begrenzungen (Primärwandlung, netzseitige Umrichter) sowie die beschriebenen Unsicherheiten in den mathematischen Modellen berücksichtigen. Aus den Ergebnissen der Konzeptstudie werden Forschungsfragen für einen gemeinsamen Vollantrag für eine Laufzeit von zusätzlichen drei Jahren abgeleitet.

KMU-Büro
Die Vernetzung zwischen Wissenschaft und Wirtschaft ist der HTW Berlin eine Herzensangelegenheit. Für kleine und mittelständische Unternehmen gibt es nun mit dem ersten KMU-Büro ein besonderes Angebot, um mit der Wissenschaft in Kontakt zu kommen. Es wurde von Senatorin Giffey am 9. Oktober eröffnet und wird in den kommenden zwei Jahren als Testballon für eine berlinweite Umsetzung von der Senatsverwaltung für Wirtschaft, Energie und Betriebe für die Erprobung an der HTW Berlin gefördert. Das KMU-Büro richtet sich spezifisch an kleine und mittlere Unternehmen, die mit einer Hochschule kooperieren wollen, bisher aber noch wenig oder keine Erfahrung mit dieser Form der Zusammenarbeit gemacht haben. Als Lotse und Vernetzer führt das KMU-Büro Problemstellungen der mittelständischen Wirtschaft und hochschulisches Expert*innenwissen und Kompetenzen zusammen.

Verfahren des Maschinellen Lernens zur Beurteilung der Gesundheit und Belastungsfähigkeit von Ebern (VitalCheck4Pigs)
Im Vorhaben VitalCheck4Pigs soll an der HTW Berlin unter Leitung von Prof. Dr.-Ing. Frank Fuchs-Kittowski ein auf Maschinellem Lernen (ML) basierendes Verfahren zum Gesundheitsmonitoring von Ebern entwickelt werden. Da die für das ML erforderlichen tierindividuellen Daten I. d. R. unmöglich ohne enormen Belastungsaufwand für die Tiere zu erheben sind, wird von den Projektpartnern der HTW (MiniTüb, IFN, FFG) ein smartes Eberphantom entwickelt, mit dem während der Spermagewinnung tierindividuelle Daten (Atmung, Herzaktivität, Stresshormone etc.) gewonnen werden können. Die auf Maschinellem Lernen (ML) basierenden Auswertemethoden sollen dann auf der Basis dieser tierindividuellen sowie auch betriebsspezifischen Daten (Spermaqualität, Produktionsdaten der Besamungsstation etc.) Rückschlüsse auf den Gesundheitszustand und die Belastungsfähigkeit der Tiere ermöglichen.