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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Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen
Subtitle:
Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen
Semester:
SoSe 24
Course type:
Lecture
Course number:
lv1979_s24
Lecturer:
Prof. Dr.-Ing. Görschwin Fey, Dr. Gianluca Martino
Description:

Correctness is a major concern in embedded systems. Model checking can fully automatically proof formal properties about digital hardware or software. Such properties are given in temporal logic, e.g., to prove "No two orthogonal traffic lights will ever be green."

And how do the underlying reasoning algorithms work so effectively in practice despite a computational complexity of NP hardness and beyond?

But what are the limitations of model checking?
How are the models generated from a given design?
The lecture will answer these questions. Open source tools will be used to gather a practical experience.

Among other topics, the lecture will consider the following topics:

  • Modelling digital Hardware, Software, and Cyber Physical Systems

  • Data structures, decision procedures and proof engines

    • Binary Decision Diagrams

    • And-Inverter-Graphs

    • Boolean Satisfiability

    • Satisfiability Modulo Theories

  • Specification Languages

    • CTL

    • LTL

    • System Verilog Assertions

  • Algorithms for

    • Reachability Analysis

    • Symbolic CTL Checking

    • Bounded LTL-Model Checking

    • Optimizations, e.g., induction, abstraction

  • Quality assurance

Performance accreditation:
695 - Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen<ul><li>695 - Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen: mündlich</li></ul><br>m1397 - Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen<ul><li>p1309 - Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen: mündlich</li><li>vl360 - Verpflichtende Studienleistung Modellprüfung - Beweiser und Algorithmen - Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung: Fachtheoretisch-fachpraktische Studienleistung</li></ul>
ECTS credit points:
6
Stud.IP informationen about this course:
Home institute: Institut für Eingebettete Systeme (E-13)
Registered participants in Stud.IP: 21
Documents: 1

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.