Vorlesung: 2.01.515 Intelligente Energiesysteme - Details

Vorlesung: 2.01.515 Intelligente Energiesysteme - Details

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Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung: 2.01.515 Intelligente Energiesysteme
Untertitel inf515
Veranstaltungsnummer 2.01.515
Semester SoSe2022
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 11
erwartete Teilnehmendenanzahl 25
Heimat-Einrichtung Department für Informatik
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Lehre
Erster Termin Mittwoch, 20.04.2022 08:15 - 09:45, Ort: A04 4-411
Art/Form V+Ü
Leistungsnachweis Mündliche Prüfung
Lehrsprache deutsch

Räume und Zeiten

A04 4-411
Mittwoch: 08:15 - 09:45, wöchentlich (14x)
A01 0-005
Donnerstag: 08:15 - 09:45, wöchentlich (13x)

Kommentar/Beschreibung

Die Veranstaltung befasst sich mit der Integration (verteilter) künstlicher Intelligenz in die zukünftige Steuerung des Energienetzes. Die Integration von verteilt genutzten und dargebotsabhängigen Primärenergien stellt eine wesentliche Herausforderung der Energiewende dar. Mit der zunehmenden Digitalisierung wird aus den historisch gewachsenen Energieversorgungsstrukturen ein komplexes und dynamisches cyber-physisches Energiesystem (CPES), in dem tausende Komponenten miteinander interagieren.
Moderne Techniken der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens leisten dabei an vielen Stellen einen Beitrag: beispielsweise in der semi-automatischen Betriebsführung von Stromnetzen, bei der von Einsicht getriebenen Vermarktung von dezentralen Energieanlagen oder bei der Prognose von Last- und Erzeugungszeitreihen. Dabei erfordert die enge Verknüpfung von Energiesystemen und IKT-Infrastruktur in Smart Grids auch ein adaptives und autonomes „Immunsystem“, um mit Angriffen gegen die Infrastruktur und Ausfällen von Teilsystemen umgehen zu können.
Durch verteilte Künstliche Intelligenz wird es möglich, die verteilten Komponenten eines CPES mit Intelligenz und Autonomie auszustatten und mit Verfahren der Selbstorganisation untereinander zu vernetzen.
Inhaltlich geht es um Agenten im Smart Grid, Verteilte Lastplanung, Flexibilitätsmodellierung durch Dekoder/ Surrogatmodellierung, Combinatorial Optimization Heuristics for Distributed Agents, Deep Learning mit PyTorch, Reinforcement Learning und Q-Learning, Differentiable Neural Computing und Adversarial Resilience Learning

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Anmeldung gesperrt (global)".
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  • Die Anmeldung ist gesperrt.