Dr.-Ing. Stefan Möws

2018-2023 Research Assistant

Research Project

Verify Green Technologies for Intelligent Grid Control with Power Hardware-in-the-Loop
I³-Project

I³-Project

Verify Green Technologies for Intelligent Grid Control with Power Hardware-in-the-Loop

Hamburg University of Technology (TUHH); Duration: 2020 to 2022

Research Focus

Analysis of the provision of ancillary services with decentralised energy sources and storages using Power Hardware-in-the-Loop

Publications

TUHH Open Research (TORE)

2023

2022

2021

2020

2019

Courses

Stud.IP
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Simulation of Communication Networks (PBL)
Subtitle:
This course is part of the module: Communication Networks II - Simulation and Modeling, Simulation of Communication Networks
Semester:
SoSe 24
Course type:
PBL -Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung (Lehre)
Course number:
lv887_s24
Lecturer:
Dr.Ing- Koojana Kuladinithi
Description:

In the course necessary basic stochastics and the discrete event simulation are introduced. Also simulation models for communication networks, for example, traffic models, mobility models and radio channel models are presented in the lecture. Students work with a simulation tool, where they can directly try out the acquired skills, algorithms and models. At the end of the course increasingly complex networks and protocols are considered and their performance is determined by simulation.

Pre-requisites:
Understanding of basic principles of communication networks and their protocols as presented in 'Communication Networks' or 'Computer Networks' Lectures. Basic Knowledge in Stochastics. Basic programming knowledge, especially C++ (to work with OMNeT++ networking simulator)
Learning organisation:
605 - Communication Networks II - Simulation and Modeling<ul><li>605 - Communication Networks II - Simulation and Modeling: mündlich</li></ul><br>606 - Simulation of Communication Networks<ul><li>606 - Simulation of Communication Networks: mündlich</li></ul>
Performance accreditation:
605 - Communication Networks II - Simulation and Modeling<ul><li>605 - Communication Networks II - Simulation and Modeling: mündlich</li></ul><br>606 - Simulation of Communication Networks<ul><li>606 - Simulation of Communication Networks: mündlich</li></ul>
Miscellaneous:
Publications about this Course:

The concept and structure of this course was published in our paper "Teaching Modelling and Analysis of Communication Networks using OMNeT++ Simulator", for which we received the "Best Scientific Contribution Award" of the 5th OMNeT++ Summit in 2018. Parallel to the paper, we released the exercises and the final task of this year as open teaching material.
https://easychair.org/publications/paper/13ck

In 2020, we also published our experiences in teaching this course online in our paper "Online Teaching of Project-based Learning Courses - Issues, Challenges and Outcomes" as part of the "On-line Networking Education Community Discussion" at SIGCOMM 2020.
http://gaia.cs.umass.edu/sigcomm_education_workshop_2020/papers/sigcommedu20-final22.pdf
ECTS credit points:
6
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Kommunikationsnetze (E-4)
Registered participants in Stud.IP: 32
Documents: 7

Supervised Theses

completed

2022

  • Steen, A. (2022). Untersuchung und Modellierung der kurzfristigen Leistungsschwankungen von wetterabhängigen Erzeugern.

  • Steen, A. (2022). Optimierung der Steuerung eines Pools aus Erneuerbaren Energien und Speichern zur Erbringung von Frequency Containment Reserve.

2021

  • Ahrens, M. (2021). Entwicklung und Implementierung einer Methode zur Vorhersage der verfügbaren Leistung eines Pools aus Windkraft- und Solaranlagen mithilfe Quantiler Regression.

  • Erxleben, J. (2021). Untersuchung der Performance eines Pools aus Erneuerbaren Energien für die Erbringung von frequenzstützenden Maßnahmen.

  • Fahrenkrug, F. (2021). Modellierung und Validierung einer steuerbaren Photovoltaikanlage zur Berechnung der Ausgangsleistung mithilfe von Wetterdaten.

  • Spechtmeyer, J. (2021). Konzeptentwicklung einer Kfz-Ladeinfrastruktur für einen Industriebetrieb mit Batteriespeicher zur Spitzenlastabdeckung.

  • von Krosigk, J. (2021). Untersuchung eines neuartigen Ansatzes zur kurz- und mittelfristigen Vorhersage der Netzfrequenz unter der Verwendung künstlicher neuronaler Netze.

2020

  • Duday, D. (2020). Leistungsregelung eines Pools aus Windkraftanlagen zur Erbringung von Primärregelleistung.

  • Famulla, J. (2020). Entwicklung einer Methode zur strukturierten Untersuchung von Einflussfaktoren auf die Fehlercharakteristik von Wetterprognosen.

  • Klie, C. (2020). Entwicklung und Implementierung einer echtzeitfähigen Regelung zur Erbringung von Pri-märregelleistung mit einem Pool aus Erneuerbaren Energien und Speichern.

  • Landenfeld, J. (2020). Optimale Zusammensetzung von Pools aus Erneuerbaren Energien und Speichern zur gesicherten Bereitstellung von Primärregelleistung.

  • Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.

  • Schwarz, F. (2020). Vergleich eines OPAL-RT Echtzeitsimulators und einer Bachmann Speicherprogrammierbaren Steuerung für die Anwendung in einem Power Hardware-in-the-Loop Labor.

  • Shahid, D. (2020). Testumgebung eines europäischen Verteilnetzes für Untersuchungen von Pool-Regelungen mit dem OPAL-RT Echtzeitsimulator.

  • Shahid, D. (2020). Entwicklung und Untersuchung einer dezentralen Regelung zur Erbringung von Primärregeleistung mit Windenergieanlagen, Solaranlagen und Speichern.

  • Steen, A. (2020). Untersuchung und Vergleich der Bereitstellung von frequenzstabilisierenden Dienstleistungen durch Batteriespeichersysteme mittels Power Hardware-in-the-Loop.

  • Stumpf, K. (2020). Entwicklung einer echtzeitfähigen Methode zur kurzfristigen Vorhersage der elektrischen Netzfrequenz.

  • Wiegel, B. (2020). Entwicklung und Untersuchung einer optimierten Gebotsstrategie für Primärregelleistung mit einem Pool aus Erneuerbaren Energien und Speichern.

2019

  • Kaack, L. (2019). Untersuchung einer speicheroptimierten Erbringung von Primärregelleistung mit erneuerbaren Energien.

  • Klie, C. (2019). Bestimmung der Stabilitätskriterien eines Power Hardware-in-the-loop Labors für die Untersuchung echtzeitfähiger Regelungen für Primärregelleistung.

2018

  • Huhmann, D. (2018). Untersuchung risikobasierter Gebote von Photvoltaikanlagen zur Teilnahme am Regelleistungsmarkt.

  • Jestel, J. (2018). Erstellung probabilistischer Windleistungsprognosen unter Berücksichtigung stochastischer Abhängigkeit.