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Lehrveranstaltungen in Stud.IP

aktuelles Semester
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Machine Learning Applications in Electric Power Systems (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3008_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker, Dr. Davood Babazadeh, Simon Stock, M.Sc.
Beschreibung:

This part of the course focuses on how to utilize ML methods to model and operate electric power systems. Electric power systems consist of generation units such as PV, loads or consumers and the grid that connects those actors and supports to transport energy. This part of the course helps to understand the data-driven modelling of generation units (e.g. PV & fuel cells), modelling of load behavior, and to formulate and solve a state estimation problem for distribution grids using neural networks.

This part of the course includes lectures to introduce the basics that are followed by practical examples and coding.

Leistungsnachweis:
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>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: E-6 Elektrische Energietechnik
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 3
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Machine Learning Applications in Electric Power Systems (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv3008_s24
DozentIn:
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker, Dr. Davood Babazadeh, Simon Stock, M.Sc.
Beschreibung:

This part of the course focuses on how to utilize ML methods to model and operate electric power systems. Electric power systems consist of generation units such as PV, loads or consumers and the grid that connects those actors and supports to transport energy. This part of the course helps to understand the data-driven modelling of generation units (e.g. PV & fuel cells), modelling of load behavior, and to formulate and solve a state estimation problem for distribution grids using neural networks.

This part of the course includes lectures to introduce the basics that are followed by practical examples and coding.

Leistungsnachweis:
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>
ECTS-Kreditpunkte:
1
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: E-6 Elektrische Energietechnik
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 3

Lehrveranstaltungen

Informationen zu den Lehrveranstaltungen und Modulen entnehmen Sie bitte dem aktuellen Vorlesungsverzeichnis und dem Modulhandbuch Ihres Studienganges.

Lehrveranstaltung Modul Zeitraum  
lv2706 Smart-Grid-Technologien (VL) Smart-Grid-Technologien WiSe  
lv2707 Smart-Grid-Technologien (PBL)      
lv1670 Elektrische Energiesysteme I: Einführung in elektrische Energiesysteme (VL) Elektrische Energiesysteme I: Einführung in elektrische Energiesysteme WiSe  
lv1671 Elektrische Energiesysteme I: Einführung in elektrische Energiesysteme (GÜ)      
lv1696 Elektrische Energiesysteme II: Betrieb und Informationssysteme elektrischer Energienetze (VL) Elektrische Energiesysteme II: Betrieb und Informationssysteme elektrischer Energienetze WiSe  
lv1697 Elektrische Energiesysteme II: Betrieb und Informationssysteme elektrischer Energienetze (HÜ)      
lv1683 Elektrische Energiesysteme III: Dynamik und Stabilität elektrischer Energiesysteme (VL) Elektrische Energiesysteme III: Dynamik und Stabilität elektrischer Energiesysteme SoSe  
lv1684 Elektrische Energiesysteme III: Dynamik und Stabilität elektrischer Energiesysteme (HÜ)      
lv178 Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente (VL) Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente SoSe  
lv179 Elektrotechnik II: Wechselstromnetzwerke und grundlegende Bauelemente (GÜ)      
lv747 Elektrotechnik II (EN) (VL) Elektrotechnik II (EN) SoSe  
lv748 Elektrotechnik II (EN) (GÜ)      
lv1077 Prozessmesstechnik (VL) Prozessmesstechnik SoSe  
lv1083 Prozessmesstechnik (HÜ)      
lv640 Elektrotechnisches Projektpraktikum (PBL) Elektrotechnisches Projektpraktikum SoSe  
lv3008 Machine Learning Applications in Electric Power Systems (VL) Maschinelles Lernen in der Elektro- und Informationstechnik SoSe  

 

SoSe: Sommersemester
WiSe: Wintersemester
VL: Vorlesung
GÜ: Gruppenübung
HÜ: Hörsaalübung
PBL: Projekt-/problembasierte Lehrveranstaltung
EN: Lehrsprache Englisch

TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 22a
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Weiterführende Links
Lageplan und Anfahrt
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