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    <title>DSpace Collection:</title>
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    <dc:date>2026-04-08T21:00:00Z</dc:date>
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    <title>Netzqualitätsanalyse der Ströme im Schutzleiter einer Anlage</title>
    <link>https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/122704</link>
    <description>Title: Netzqualitätsanalyse der Ströme im Schutzleiter einer Anlage
Author(s): Lange, Florian
Abstract: Die Untersuchungen haben gezeigt, dass die wachsende Anzahl an Elektronik in Haushalt und Gewerbe den Schutzleiter zunehmend belasten. Die geringen Lasten in einem Haushalt fallen einzeln zwar nicht ins Gewicht, da sich aber an einem Ortsnetztransformator eine Vielzahl dieser befindet, ist durch Summierung der Belastungen eine Beobachtung der Entwicklungen zu empfehlen. Gerade der Einzug von immer mehr Elektronik und allen voran auch Ladepunkte für Elektrofahrzeuge oder Wechselrichter bei Photovoltaikanlagen stellen eine wachsende Gefahr dar. Die durchgeführten Messungen haben gezeigt, dass auch das Risiko für Fehlfunktionen von Schutzeinrichtungen aktuell gering ist. Ebenso sind Auswirkungen auf vorhandene Schutzmaßnahmen aktuell als gering zu bewerten. Mit Blick auf einen RCD zeigt sich aber auch, dass hier der richtige Typ zum Einsatz kommen muss, damit keine Probleme auftreten.</description>
    <dc:date>2023-03-08T00:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/122703">
    <title>Dimensionierung einer Photovoltaikanlage zur Maximierung des Eigenverbrauchs</title>
    <link>https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/122703</link>
    <description>Title: Dimensionierung einer Photovoltaikanlage zur Maximierung des Eigenverbrauchs
Author(s): Dodte, Johanna
Abstract: Durch die Bachelorarbeit wurde die Zielstellung der Dimensionierung einer PV-Anlage für die BNetzA in Magdeburg erfolgreich erreicht. Nachdem alle wichtigen Parameter, die für die Planung der Anlage benötigt werden, aufgenommen wurden und die Bestandteile, wie WR sowie Module, ausgewählt wurden, konnte die PV-Anlage mit der PV*SOL Software konzeptionell erstellt werden. Während der Recherche und mit Absprachen der BImA wurde sich gegen die Ergänzung durch einen Batteriespeicher entschieden. Zu Beginn der Bachelorarbeit sollte eine 120 kW p-Anlage errichtet werden, jedoch verringert sich die Peakleistung innerhalb der Planung auf 88 kW p. Nach Errichtung der Anlage wird sie sich nach einer Amortisationszeit von 16,4 Jahren rentieren. Diese lange Zeit hängt von der Größe der Erzeugungsanlage und den mit sich führenden Investitionskosten ab. Nach Rücksprache mit der BImA soll die PV-Anlage innerhalb der nächsten fünf Jahren (bis 2029) errichtet und in Betrieb genommen werden.</description>
    <dc:date>2024-04-25T00:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/121128">
    <title>Entwicklung einer Antenne für HF-Messdrohnen im Frequenzbereich 108 MHz-137 MHz</title>
    <link>https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/121128</link>
    <description>Title: Entwicklung einer Antenne für HF-Messdrohnen im Frequenzbereich 108 MHz-137 MHz
Author(s): Niermann, Fabian
Abstract: Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, eine geeignete Antenne für HF-Messdrohnen im Frequenzbereich 108 MHz-137 MHz zu entwickeln. Zuerst wurde eine Analyse der Antennenanforderung durchgeführt, um im Anschluss eine geeignete Antenne mit den geforderten Antennenparametern zu berechnen. Damit das Ziel der Messdrohnentauglichkeit erreicht werden konnte, wurden verschiedene Antennen-Verkürzungsmaßnahmen untersucht (Verkürzung durch das Einbringen von Dachkapazitäten, Verkürzung durch Verlängerungsspulen, Verkürzung durch die Kombination beider Verkürzungsmaßnahmen). Eine Messdrohnentauglichkeit stellte sich schon bei der Verkürzung über das Einbringen von Dachkapazitäten ein. Aus diesem Grund wurde schlussendlich die berechnete und die verkürzte Antenne über das Einbringen von Dachkapazitäten realisiert und durch eine Vermessung überprüft. Mit Hilfe der entwickelten HF-Messdrohnenantenne ist es in Zukunft möglich, HF-Messdrohnen im Bereich des Flugfunkfrequenzspektrums (108 MHz - 137 MHz) im Rahmen der Störungsbearbeitung der Bundesnetzagentur einzusetzen.</description>
    <dc:date>2021-06-23T00:00:00Z</dc:date>
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  <item rdf:about="https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/121126">
    <title>Entwicklung einer Methode zur Erkennung von OPC-UA-Kommunikationsbeziehungen</title>
    <link>https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/121126</link>
    <description>Title: Entwicklung einer Methode zur Erkennung von OPC-UA-Kommunikationsbeziehungen
Author(s): Neubauer, Julian
Abstract: Die digitale Transformation der Industrie zielt auf eine Verschmelzung der Produktion mit neuester Informations- und Kommunikationstechnik ab, um effizientere und flexiblere Produktionsabläufe zu ermöglichen. Im Rahmen des Projekts Industrie 4.0 durch die Vernetzung eingebetteter Systeme und Maschinen sowie die Anbindung der Produktionsprozesse an die Cloud die Fertigung individualisiert und neue Geschäfstmodelle erschlossen werden. Als standardisierte Kommunikationsplattform für die Industrie garantiert OPC Unified Architecture (OPC UA) den sicheren, zuverlässigen und herstellerunabhängigen Datentransport über alle Ebenen der Automatisierungspyramide. Gleichzeitig bietet die Etablierung von SD-WAN-Strukturen in diesem Zusammenhang einen dynamischen und skalierbaren Lösungsansatz, um den Anforderungen an Hochverfügbarkeit und geringen Latenzen im Bereich der Datenübertragung zu begegnen. Die Integration einer Anwendungserkennung als SDN-Applikation ist ein Ansatz, das existierende Netzwerkmanagement in seinen Aufgaben hinsichtlich Monitoring und Konfiguration zu unterstützen und zu ergänzen. Im Rahmen dieser Arbeit wurde diese Möglichkeit in Hinblick auf OPC-UA-Kommunikationsbeziehungen untersucht und evaluiert. Die Erkennung erfolgt dabei ohne den Rückgriff auf Portnummern oder die Analyse der Nutzdaten, sondern basiert ausschließlich auf statistischen Paket- und Verbindungseigenschaften. Paketmitschnitte im Rahmen verschiedener Kommunikationsszenarien wurden dazu genutzt, um Kenngrößen zu ermitteln, welche eine Klassifizierung der Verbindung ermöglichen. Für die (binäre) Klassifikation des Netzwerkverkehrs wurden verschiedene überwachte maschinelle Lernverfahren (ML) trainiert, verglichen und bewertet. Auf Basis dieser Ergebnisse wird untersucht, welche Merkmale im Rahmen der Klassifierzing geeignet sind und wie die Klassifikationsgüte mit der Paketanzahl korrekliert. Innerhalb des berücksichtigten Anwendungsfelds zeigten die besten Klassifitkatoren Erkennungsgenauiigkeiten von über 95%, sowohl in Hinbblick auf UA (Client/Server, als auch in der vorläufigen Betrachtung von UA PubSub. Die Ergebnisse bestätigen, dass die nutzerbasierte und ML-gestützte Klassifizierung ein valider Ansatz ist, um die Erkennung einer Anwendung zu realisieren.</description>
    <dc:date>2019-12-23T00:00:00Z</dc:date>
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