Disruptive Funktionen und Technologie für den winkelbasierten Verbundnetzbetrieb in Umrichter dominierten Energiesystemen mit überwiegend regenerativer Einspeisung
DisrupSys
Disruptive Funktionen und Technologie für den winkelbasierten Verbundnetzbetrieb in Umrichter dominierten Energiesystemen mit überwiegend regenerativer Einspeisung
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2021 bis 2024
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.
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:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Nachrichtentechnik (E-8)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 102
Anzahl der Postings im Stud.IP-Forum: 2
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 1
Betreute Abschlussarbeiten
laufende
beendete
2023
Babendererde, A. (2023). Regelung eines Umrichters zum Anschluss eines Wasserstoffspeicherkraftwerks an die Höchstspannungsebene.
2022
Lim, I. (2022). Modelling and Integration of a Hydrogen Storage Power Plant in the 10-Machine New-England Power System.
Lindner, J. (2022). Primärregelungskonzepte für einen Batteriepufferspeicher eines Wasserstoffspeicherkraftwerkes.
Rieckborn, N. (2022). Modellierung des Umwandlungsprozesses eines Wasserstoffspeicherkraftwerks.