Ensuring the reliability of control reserve from renewable energies Becker, Christian; Möws, Stefan; Scheffer, Volker Energiewende in der Stromversorgung – Systemstabilität und -sicherheit Beiträge der 13. ETG/GMA-Tagung „Netzregelung und Systemführung“ 18. – 19. September 2019 in Berlin.
This master course, a collaborative effort between the Institute of Communications, the Institute for High-Frequency Engineering, the Institute for Power Systems, and the Institute for Theoretical Electrical Engineering, is designed to unveil the synergies between machine learning and our respective fields of expertise.
In an age defined by rapid technological advancement, machine learning stands as a catalyst for innovation, offering transformative possibilities across diverse sectors. From optimizing communication systems to enhancing power grid efficiency, and from refining signal processing techniques to enabling autonomous systems, the integration of machine learning techniques holds immense promise for addressing contemporary challenges.
Throughout this course, we will delve into the theoretical underpinnings, practical methodologies, and tangible applications of neural networks and machine learning algorithms. By delving into algorithmic design, data analysis, and optimization techniques, we aim to equip you with the skills and insights needed to navigate the complexities of modern engineering landscapes.
Performance accreditation:
m1785-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology<ul><li>p1778-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology: mündlich</li></ul>
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.