Stud.IP Uni Oldenburg
Universität Oldenburg
18.02.2020 07:12:35
inf513 - Praktikum Energieinformatik (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch PDF Download
Modulbezeichnung Praktikum Energieinformatik
Modulcode inf513
Kreditpunkte 6.0 KP
Workload 180 h
Fachbereich/Institut Department für Informatik
Verwendet in Studiengängen
  • Master Eingebettete Systeme und Mikrorobotik (Master) > Akzentsetzungsmodule
  • Master Informatik (Master) > Angewandte Informatik
  • Master Wirtschaftsinformatik (Master) > Akzentsetzungsmodule der Informatik
Ansprechpartner/-in
Modulverantwortung
Prüfungsberechtigt
Teilnahmevoraussetzungen
Kompetenzziele
Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sollen die Studierenden einfache, schalt- und modulierbare elektrische Verbraucher und Erzeuger informationstechnisch modellieren sowie diese zusammen mit passenden Steuer- und Regelmechanismen in Smart-Grid-Szenarien simulieren können. Die Studierenden sollen hierzu zunächst die informationstechnischen Modelle aus den physikalischen Modellen herleiten sowie bewerten können. Sodann Iernen sie zum Einsatz von Steuer- und Regelmechanismen die Grundlagen der Co-Simulation am Beispiel des Smart Grid Co-Simulations-Frameworks "mosaik".

Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, die Funktionsweise von verteilten agentenbasierten Steuer- und Regelungskonzepten und -algorithmen für dezentrale Erzeuger und Verbraucher auf den Betrieb elektrischer Energiesysteme zu verstehen und anzuwenden sowie hinsichtlich der Anforderungen an Wirkleistungsbilanzierung, Betriebsmittelauslastung, Robustheit und Flexibilität zu analysieren.

Den Studierenden werden die Grundlagen für die Planung, Durchführung und Auswertung simulationsbasierter Experimente vermittelt. Besonderer Fokus liegt hierbei auf dem Trade-off zwischen Genauigkeit und Zuverlässigkeit erwarteter Ergebnisse und dem dazu notwendigen Aufwand (Design of Experiments, Statistische Versuchsplanung), um mit möglichst wenigen Versuchen (Einzelexperimenten) Wirkzusammenhänge zwischen Einflussfaktoren und beobachteten Zielgrößen möglichst genau zu ermitteln.

Fachkompetenzen
Die Studierenden:
  • bewerten und leiten informatische Modelle aus physikalischen Modellen her
  • setzen das Smart Grid Co-Simulations-Framework "mosaik" ein
  • analysieren verteilte agentenbasierte Steuer- und Regelungskonzepte und -algorithmen für dezentrale Erzeuger und Verbraucher auf den Betrieb elektrischer Energiesysteme hinsichtlich der Anforderungen an Wirkungsbilanzierung, Betriebsmittelauslastung, Robustheit und Flexibilität
  • benennen die Grundlagen für die Planung, Durchführung und Auswertung simulationsbasierter Experimente
  • erkennen die Bedeutung zwischen Genauigkeit und Zuverlässigkeit erwarteter Ergebnisse und dem dazu notwendigen Aufwand (Design of Experiments, Statistische Versuchsplanung), um mit möglichst wenigen Versuchen (Einzelexperimenten) Wirkzusammenhänge zwischen Einflussfaktoren und beobachteten Zielgrößen


Methodenkompetenzen
Die Studierenden:
  • modellieren einfache schalt- und modulierbare elektrische Verbraucher und Erzeuger
  • simulieren zu elektrischen Verbrauchern und Erzeugern passende Steuer und Regelungsmechanismen in Smart-Grid-Szenarien
  • wenden verteilte agentenbasierte Steuer- und Regelungskonzepte und -algorithmen für dezentrale Erzeuger und Verbraucher auf den Betrieb elektrischer Energiesysteme an
  • werten Simulationsergebnisse aus
  • recherchieren Informationen und Methoden zur Umsetzung der Modelle
  • stellen eigene Hypothesen auf und überprüfen diese mit Mitteln der statistischen Versuchsplanung


Sozialkompetenzen
Die Studierenden:
  • wenden die Entwicklungsmethode des Pairprogrammings an
  • diskutieren die getroffenen Design Entscheidungen
  • identifizieren Arbeitspakete und übernehmen Verantwortung für diese


Selbstkompetenzen
Die Studierenden:
  • reflektieren den eigenen Umgang mit der begrenzten Ressource Energie
  • nehmen Kritik an und verstehen sie als Vorschlag für die Weiterentwicklung des eigenen Handelns
Modulinhalte
In dieser Veranstaltung werden:
  • schalt- und modulierbare Energieverbraucher sowie -erzeuger modelliert,
  • der praktische Umgang (Installation, Beschreibung/Konfiguration von Szenarien, Durchführung von Simulationen) mit mosaik vermittelt,
  • Grundlagen für agentenbasierte heuristische Optimierungsmethoden in zukünftigen Smart Grids vermittelt,
  • die Herausforderungen bei der Implementierung agentenbasierter Mechanismen praktisch vermittelt (Multikritikalität, Konvergenz, Güte),
  • die Grundlagen für die Auswahl und den Entwurf von simulationsbasierten Experimenten vermittelt (Design of Experiments, Statistische Versuchsplanung).
Literaturempfehlungen
Smart Grids:
  • Konstantin, P.: "Praxisbuch Energiewirtschaft", Springer, 2006
  • Schwab, A.: "Elektroenergiesysteme", Springer, 2009.


Multiagentensysteme:
  • Sutton, R. S.; Barto, A. G.: "Reinforcement Learning", MIT Press, 1998
  • Weiss, G.: "Multiagent Systems", MIT Press, 2013
  • Ferber J.; Kirn, S.: "Multiagentensysteme: eine Einführung in die Verteilte Künstliche lntelligenz", Addison-Wesley, 2001


Co-Simulation:
  • Ptolemaeus, C.: "System Design, Modeling, and Simulation", UC Berkeley, 2013
  • Law, A.: "Simulation Modeling and Analysis", McGraw-Hill, 2015


Versuchsplanung:
  • Kleppmann, W.: "Versuchsplanung", Hanser, 2013
  • Klein, B.: "Versuchsplanung - DoE", Oldenbourg, 2011
  • Goos, P.; Jones, B.: "Optimal Design of Experiments", Wiley, 2014
  • Box, G. E. P.; Hunter, J. S.; Hunter, W. G.: "Statistics for Experimenters", Wiley, 2005
  • Forrester, A.; Sobester, A.; Keane, A.: "Engineering Design via Surrogate Modelling", Wiley, 2008
Links
Unterrichtssprache Deutsch
Dauer in Semestern 1 Semester
Angebotsrhythmus Modul jährlich
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Hinweise
Wahlpflicht-Modul im Mastervertiefungsgebiet "IT in der Energiewirtschaft (Energieinformatik)"

Verknüpft mit den Modulen:
  • Energieinformationssysteme
  • Smart Grid Management
Modullevel AS (Akzentsetzung / Accentuation)
Modulart je nach Studiengang Pflicht oder Wahlpflicht
Lern-/Lehrform / Type of program
Vorkenntnisse / Previous knowledge - Programmierung mit Java
- Programmierung mit Python
Prüfung Prüfungszeiten Prüfungsform
Gesamtmodul
Am Ende des Semesters
Mündliche Prüfung
Lehrveranstaltungsform Praktikum
SWS 4.00
Angebotsrhythmus SoSe
Workload Präsenzzeit 56 h