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Jonas Schlund, M. Sc.

Department Informatik (INF)
Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)

Raum: Raum 06.150
Martensstr. 3
91058 Erlangen

Kurzvita

Jonas Schlund ist Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe Smart Energy am Lehrstuhl für Rechnernetze und Kommunikationssysteme an der FAU in Erlangen und ein Fellow des Zentrum Digitalisierung.Bayern (ZD.B). Er analysiert die Ladeflexibilität von Flotten von Elektrofahrzeugen und entwickelt Strategien und Algorithmen zur Nutzung der Flexibilität zur Stabilisierung des Stromnetzes. Schwerpunkte dabei sind die Modellierung, Simulation und Optimierung der Flexibilität der Ladevorgänge sowie der Dienstleistungen für die Systemstabilität und darauf aufbauende techno-ökonomische Analysen von Case Studies. Nebenher ist er Chief Scientist bei ChargingLedger in New York und bringt dort Konzepte in die Anwendung. Weitere Themenschwerpunkte in der Forschung sind virtuelle Verbünde von stationären PV-Heimspeichern, Energy Communities und Distributed Ledger Technologie im Energiesektor.
Nach seinem Abitur 2010 studierte er zunächst Energietechnik in Erlangen. Für seine Bachelorarbeit 2014 erhielt er den Brose-Bachelorpreis. Sein Masterabschluss mit Auszeichnung erfolgte 2016 im Studienschwerpunkt „elektrische Energietechnik“. Während des Studiums war er am Lehrstuhl für Angewandte Mathematik 3 in Erlangen, im Centro Técnico de Seat in Martorell in Spanien sowie bei Siemens in Erlangen und Nürnberg tätig. Seit 2012 ist er ehrenamtlich beim Verein Technik ohne Grenzen e.V. tätig und hat bereits vier Projekte in der technischen Entwicklungszusammenarbeit in Afrika und Asien umgesetzt. Er war vier Jahre lang Leiter der Regionalgruppe Erlangen und ist seit 2019 im Vorstand des Vereins für die Projektkoordination verantwortlich.

Weitere Informationen

2020

2019

2018

2017

  • Dezentrale Bereitstellung von Systemdienstleistungen mit Elektrofahrzeugen

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 2019-04-01 - 2020-12-31
    Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (ab 10/2013)
    URL: https://zentrum-digitalisierung.bayern/initiativen-fuer-die-wissenschaft/graduate-program/graduate-fellowships/

    Im Rahmen der Energiewende werden zunehmend konventionelleKraftwerke, welche derzeit für die Stabilität im Stromnetz verantwortlich sind,vom Netz genommen. Um auch zukünftig Systemstabilität zu gewährleisten sindneue Konzepte notwendig. Dazu wird im Projekt ein Modell zur Beschreibung derFlexibilität von Ladevorgängen von Elektrofahrzeugen entwickelt. Anhand vonSimulationen werden die Fähigkeit, die Zuverlässigkeit, die Grenzen und dieKosten der Erbringung von Systemdienstleistungen wie Regelleistung und Engpassmanagementmit Elektrofahrzeugen sowie Kombinationen teils konkurrierender Ziele fürdiverse Szenarien erforscht. Enger Kooperationspartner ist das StartUpChargingLedger, das Konzepte von der Simulation in die Anwendung bringt.

  • Dezentrale Organisation von zukünftigen Energiesystemen basierend auf der Kombination von Blockchains und dem zellularen Ansatz

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 2018-01-01 - 2019-03-31
    Mittelgeber: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (ab 10/2013)

    Das Ziel des Projekts ist es ein Energieinformationssystem zu designen, welches dezentral und lokal (teil-)autonom funktioniert sowie eine beliebig skalierbare Anzahl an Akteuren integrieren kann. Durch eine Dezentralisierung der Systemverantwortung soll es ein stabiles Energiesystem auf der Basis von erneuerbaren Energien und Speichern ermöglichen.

    Der Lösungsansatz basiert auf einer Kombination des zellularen Ansatzes und der Blockchain Technologie. Die vernetzte IT Infrastruktur kann genutzt werden um durch variable Preise das Stromnetz auf allen Ebenen zu stabilisieren. Darüber hinaus kann virtuelles Trägheitsmoment generiert werden, welches die zunehmend reduzierten rotierenden Massen im System ersetzen kann, sowie automatisiertes Engpassmanagement durch Förderung eines lokalen Ausgleiches von Einspeisung und Nachfrage betrieben werden.

  • Koordinierte Kleinspeicher im Verteilnetz der N-ERGIE Aktiengesellschaft - Storage With Amply Redundant Megawatt (SWARM)

    (Drittmittelfinanzierte Einzelförderung)

    Laufzeit: 2015-01-01 - 2017-12-31
    Mittelgeber: Industrie
    Im Rahmen des Kooperationsprojektes SWARM der N-ERGIE AG und dem Energie Campus Nürnberg (EnCN) beschäftigt sich unter anderem der Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme) mit den Fragestellungen, unter welchen Bedingungen Privathaushalte in innovative Stromspeicher investieren, wie sich diese Speicher auf die Stabilität des Stromnetzes auswirken und welchen ökonomischen Nutzen sie aus Sicht des Netzbetreibers bzw. der Privathaushalte schaffen.

    Übergeordnetes Ziel der Untersuchungen ist es, Erkenntnisse über vernetzte Speicher zu gewinnen und zu vertiefen.Das von der Caterva GmbH entwickelte Energiespeichersystem (ESS) mit einer Gesamtleistung von 20 kW und einer Bruttokapazität von 21 kWh richtet sich an Privathaushalte, die deutlich mehr als die durchschnittlich üblichen 30 Prozent ihres selbst erzeugten PV-Stroms nutzen möchten, da das ESS eine hohe Deckung des individuellen Strombedarfs aus Eigenerzeugung ermöglicht.

    Die Innovation des Systems liegt jedoch in seiner zweiten Funktion: Die Energiespeichersysteme können sich zu einem virtuellen Großspeicher vernetzen, der am Primärregelleistungsmarkt teilnimmt und damit eine Stabilisierungsfunktion im Stromnetz übernimmt. Der virtuelle Großspeicher speichert Strom bei einem Überangebot im Netz und speist umgekehrt bei Strombedarf in das Netz ein.Der Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme) entwickelt ein Simulationsmodell eines Kleinspeicher-Verbunds. Ziel des Modells ist es, die technischen Auswirkungen der Speicher auf die Netze zu ermitteln, sowie den ökonomischen Nutzen sowohl für die beteiligten Privathaushalte als auch für das gesamte Energiesystem zu identifizieren.