Modellierung, Optimierung und Simulation von Energiesystemen (WS 2019/20)

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Details

Type of course Lecture (2 SWS) + exercises (2 SWS)
ECTS Credits 2,5 + 2,5
Language German
Lecture Thursday, 12:15 – 13:45, Room 01.150-128 UnivIS
Exercises Monday, 08:15 – 09:45, Room 04.158-113 UnivIS
Monday, 14:15 – 15:45, Room 04.158-113 UnivIS
Tuesday, 14:15 – 15:45, Room 04.158-113 UnivIS

In der Vorlesung Modellierung, Optimierung und Simulation von Energiesystemen werden systemtechnische Planungs- und Analysemethoden behandelt, die zur Lösung komplexer und interdisziplinärer Entscheidungsaufgaben in der Energiewirtschaft eingesetzt werden. Dabei werden die wichtigsten Methoden und Verfahren anhand praktischer Fragestellungen (z.B. Ausbau erneuerbarer Energien, Zunahme der Elektromobilität) aus der energiepolitischen Planung vermittelt und die Bewältigung technisch-ökonomischer Probleme verdeutlicht.

Übersicht

    • Einführung in die Energiewirtschaft und Systemtechnik
    • Systemtechnische Methoden der Energieplanung
      • Datenanalyse (Regressionsanalysen, Clusteranalyse, Zeitreihenanalyse)
      • Mathematische Optimierung (Lineare Programmierung, Gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung, dynamische Optimierung)
      • Simulation (Diskrete Ereignissimulation, System Dynamics, agentenbasierte Simulation)
      • Input-Output-Analyse, Gleichgewichtsmodelle
      • Behandlung von Unsicherheiten
    • Energiemodelle
      • Energienachfragemodelle
      • Kraftwerkseinsatzmodelle
      • Kraftwerksausbaumodelle
      • Modelle für Energieversorgungsmodelle
Zu den eingesetzten Tools zählen die Statistiksoftware R, AnyLogic und lpSolve. Vorkenntnisse im Umgang mit diesen Werkzeugen ist nicht zwingend erforderlich. In den Übungen werden Einführungen in die genannten Softwarepakete gegeben.

  • Die Studierenden
    • unterscheiden Probleme und Herausforderungen, die mit dem Energieumstieg verbunden sind,
    • erfassen die Vorteile und die Anwendungsmöglichkeiten computergestützter Planungsmethoden im Energiebereich,
    • analysieren verschiedene Problemstellungen und setzen Lösungen dafür um,
    • erlernen verschiedene Methoden der Datenanalyse, Optimierung und Simulation.

  • Vorlesungsskript wird ausgegeben

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