Climate-Energy-Nexus: Power-to-X Technologien in Subsahara Afrika

Allgemeines zum Projekt

Projekttitel: Climate-Energy-Nexus: Power-to-X Technologien in Subsahara Afrika

Betreuer: Prof. Dr. Stefanie Meilinger

E-Mail: Stefanie.Meilinger@h-brs.de

Anzahl Plätze: 2

Start: Wintersemester 2025/2026

Studiengänge:

• Elektrotechnik Schwerpunkt Elektrotechnische Systementwicklung
• Maschinenbau Schwerpunkt Mechatronik
• Nachhaltige Ingenieurwissenschaften

Kurzbeschreibung und Zusatzinfos

Power-to-X (PtX) bezeichnet Technologien, die chemische Substanzen (X) von elektrischer Leistung (P) erzeugen. Sie 
ermöglichen die Nutzung regenerativer Energieerzeugung für die Transformation von Sektoren, die nur schwer zu elektrifizieren sind. Hierbei spielt die Erzeugung von grünem Wasserstoff als Ausgangsstoff für die Produktion von Derivaten wie Ammoniak, Methanol oder synthetischen Kraftstoffen eine bedeutende Rolle.

Aufgrund des hohen Potentials zur regenerativen Energieerzeugung spielt Subsahara Afrika (SSA) als Region zum 
Aufbau von PtX Anlagen eine wichtige Rolle (z.B. für die Ammoniaksynthese zur Herstellung von Düngemitteln). Die Dimensionierung und Steuerung solcher Anlagen bedarf der Einbindung von lokalen Klima- und Wetterdaten. Die Auswahl von Standorten und Technologien erfordert eine ganzheitliche Nachhaltigkeitsbewertung solcher Investitionen. In diesem Kontext werden zwei Projekte angeboten, (a) zu vorhersagebasierter Steuerung und (b) zu LCA und Nachhaltigkeitsanalyse von PtX Prozessen. 

Zum einen soll die elektrolytische Erzeugung von Wasserstoff für die Düngemittelproduktion unter den klimatischen Bedingungen in SSA simuliert und eine modellprädiktive Systemsteuerung auf der Basis von Wettervorhersagen entwickelt werden. Hierbei soll das Modellsystem MEgy auf die lokalen Bedingungen in SSA angepasst und erweitert werden, wobei auf Vorarbeiten aus den Projekten EnerSHelF und FlexHyX zurückgegriffen werden kann. 

Zum anderen soll eine Lebenszyklusanalyse für den Prozess unter den gegebenen Bedingungen erstellt werden. Die Modellierung erfolgt in der Programmiersprache Python innerhalb des Brightway LCA Software Frameworks und nutzt das LCA-Modell für PtX Prozesse der H-BRS, wobei auf Vorarbeiten aus dem Projekt reTURN zurückgegriffen werden kann.

Die Arbeiten sind eingebettet in die Forschungsaktivitäten der Institute IZNE und TREE. In Abhängigkeit der Bewilligung beantragter Projekte ist eine Finanzierung als Wissenschaftliche Hilfskraft möglich. 

Link für Zusatzinfos: https://www.h-brs.de/de/izne/nachhaltige-technologien-und-ressourcennutzung