Lehrende: Prof. Dr. rer. nat. Florian Steinke; M.Sc. Sina Hajikazemi
Veranstaltungsart: Praktikum
Orga-Einheit: FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik
Anzeige im Stundenplan: PR Ener.&Optimierung
Fach:
Anrechenbar für:
Semesterwochenstunden: 1
Unterrichtssprache: Englisch
Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -
Lehrinhalte: Die Vorlesung gibt einen Überblick über die verschiedenen Ebenen des Energiemanagements und fokussiert dann auf die ökonomische Einsatzplanung. Zuerst werden die verschieden Anwendungs-formen wie zum Beispiel Eigenverbrauchsoptimierung, virtuelle Kraftwerke, Elektroauto-Lademanagement, Redispatch oder multimodale Quartiersenergieoptimierungen vorgestellt. Rele-vante Grundlagen der gesteuerten Komponenten sowie der adressierten Märkte werden wiederholt. Im zweiten Teil werden die methodischen Grundlagen erlernt. Verschiedene mathematische Formu-lierungen der hinter der Einsatzplanung liegenden Optimierungsprobleme (LP, MILP, QP, stochasti-sche Optimierung) werden vorgestellt. Parallel vermittelt die Vorlesung einen praxisorientierten Einstieg in die Methoden der numerische Optimierung (Abstiegsverfahren, Konvergenz, Konvexität, Beschreibungssprachen für Optimierungsprobleme). Zusätzlich werden auch einfache Verfahren zur Berechnung benötigter Prognosewerte (lineare Regression) diskutiert. Alle methodischen Schritte werden in Übungen / einem Praktikum mit Python und der mathematischen Modellierungssprache GAMS vertieft.
Literatur:
Voraussetzungen: Kenntnisse in der linearen Algebra & multivariaten Analysis, Grundkenntnisse in der Nutzung von Python. Kenntnisse der Module „Kraftwerke & EE“ oder „Energiewirtschaft“ vorteilhaft aber nicht zwingend.
