Physics-informed Reinforcement Learning for Coordination of Virtual Inertia in Distribution Systems.
2023
Diverses
Hund,
Philipp
Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
2021
Thesis
TU Hamburg, Institut für Elektrische Energietechnik
Masterarbeit
Hund,
Philipp
Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
2021
Diverses
Plant,
Rebecca
Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2021
Thesis
TU Hamburg, Institut für Elektrische Energietechnik
Masterarbeit
Möller,
Paul
Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
2021
Thesis
TU Hamburg, Institut für Elektrische Energietechnik
Bachelorarbeit
Schmidt,
Marten
Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.
2020
Thesis
TU Hamburg, Institut für Elektrische Energietechnik
Bachelorarbeit
Dressel,
Markus
Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
2020
Thesis
TU Hamburg, Institut für Elektrische Energietechnik